百普赛斯通过协同AI计算和模拟的“干实验”与高通量的“湿实验”，将AI技术与基于

$百普赛斯(SZ301080)$   百普赛斯通过协同AI计算和模拟的“干实验”与高通量的“湿实验”，将AI技术与基于力场的计算机虚拟筛选方法结合并应用到蛋白质改造和生产过程中，不断闭环迭代，从而最终得到含有多位点突变的高性能突变体——首先借助AI技术对蛋白质体系进行大规模、高通量的突变预测，得到备选的突变位点与突变方式；然后基于蛋白质力场的计算机虚拟筛选方法，重点考量酶结构与功能的对应关系，将AI方法得到的备选方案缩小;进一步再进行分子动力学模拟的效果验证与筛选，模拟酶在应用场景下的动力学行为，进行优中选优，得到最终的待实验突变体，最后进行相关实验性能验证，提高酶改造的效率。