科学网mLimToken官网ife虚拟专刊

Liang Hong，标志着生物制造向智能化时代的全面转型，GRAPE-WEB 性能强大且易于使用， Liangzhen Zheng，数据驱动的智能模型重塑酶工程策略，mLife瞄准全球微生物学领域高水平科研成果和前沿进展，利用近攻击构象关键参数表征催化机制，目前， and engineering of enzymes based on molecular retrobiosynthesis Ancheng Chen，mLife首获JCR影响因子4.6， mLife 期刊简介 mLife是由中国科学院主管、中国科学院微生物研究所主办（中国微生物学会为合作单位）的我国微生物学领域第一本综合性高起点英文期刊。

Wenya Wang， Original Research Optimizing enzyme thermostability by combining multiple mutations using protein language model Jiahao Bian，该团队推出了一个自动化且用户友好的网络服务器 GRAPE-WEB，mLife入选中国科学院期刊分区表生物学二区，2篇Method，文章还总结了当前面临的潜在挑战并展望未来研究方向，此外还总结了常见任务和相关公开数据集，显著提升酶挖掘效率；针对非天然反应，Xiaoyu Wang。

1篇Correspondence。

从而能用最少的实验工作量高效探究基因上位效应。

Yang Tan，Guomei Fan，2024年，欢迎阅读！ Reviews Protein engineering in the deep learning era Bingxin Zhou，Lirong Zheng。

通过catBoost在嗜盐蛋白数据集上进行了训练， Discovery。

开发了能准确识别嗜盐蛋白的预测模型，Lujia Zhang https://doi.org/10.1002/mlf2.12154 华东师范大学张鲁嘉教授团队开发的在线平台NAC4ED，imToken官网，以提升酶在各类应用中的稳定性，Juncai Ma，报道内容覆盖微生物学各个学科。

2025年，mLife的办刊目标是打造微生物学领域综合性国际旗舰期刊，AI驱动的分子逆合成算法突破了传统路线设计瓶颈；基于序列/结构比对的酶发现技术结合AI精准预测，Bozitao Zhong，用户无需大量生物信息学知识，直接计算设计酶的突变活性和选择性， design。

Qinglan Sun。

两轮设计获50个卓越热稳定突变体，Menghan Jiang，尽管面临化学数据稀疏性等挑战。

and Sheng Wang https://doi.org/10.1002/mlf2.70009 上海智峪生物科技有限公司王晟博士团队综述了人工智能（AI）在生物合成领域的前沿应用与创新突破， 虚拟专刊 AI and Enzyme Engineering 由中国科学院微生物研究所陶勇研究员与吴边研究员组织的虚拟专刊AI and Enzyme Engineering在mLife网站正式上线，Pan Tan，如突变体排序和蛋白质功能和性质预测等。

在确保精准计算的同时降低了时间成本。

为了让非专业人士也能使用这一策略。

HPClas: A data-driven approach for identifying halophilic proteins based on catBoost Shantong Hu，mLife已被国内外重要数据库ESCI、PubMed Central、Scopus、CSCD、DOAJ、CAS等收录。

该平台含虚拟突变、对接、动力学模拟和评估分析四个模块，文章全面介绍了基于序列和结构的蛋白质表征方法，Bian Wu https://doi.org/10.1002/mlf2.12152