贝叶斯优化
计算机科学
工作流程
酶
基质(水族馆)
贝叶斯概率
脂肪酶
人工酶
空格(标点符号)
化学
生物系统
化学空间
纳米载体
材料科学
贝叶斯推理
定向进化
纳米技术
生化工程
组合化学
贝叶斯定理
催化作用
最优化问题
人工智能
酶催化
作者
Yu Liu,Haoyang Hu,Yueheng Han,Jia Song Deon Chon,Chin Lee Lo,Zhixuan Chen,Zheng Zhang,Zhihong Yuan,Jun Ge
标识
DOI:10.1038/s41467-026-70251-3
摘要
experiments and achieves activity recovery of 100%, 90%, and 79% for glucose oxidase, catalase, and Candida Antarctica lipase B, respectively. These results demonstrate that data-efficient optimization can substantially accelerate the discovery of enzyme nanohybrids with high catalytic activity across diverse enzymatic systems.
科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI