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摘要：定向进化通过迭代诱变促进酶工程。尽管高通量筛选应用广泛，但构建“智能库”以有效识别有益变体仍然是该社区面临的主要挑战。在这里，我们基于 EnzyHTP 开发了一种新的计算定向进化协议，EnzyHTP 是我们之前报道过的用于自动化酶建模的软件。为了提高吞吐效率，我们实施了一种自适应资源分配策略，该策略根据工作流中酶建模子任务的特定需求动态分配不同类型的计算资源（例如 GPU/CPU）。我们将该策略实现为 Python 库，并使用氟乙酸脱卤酶作为模型酶测试了该库。结果表明，与在整个工作流中 CPU 和 GPU 都随时可用的固定资源分配相比，应用自适应资源分配可以节省 87% 的 CPU 小时数和 14% 的 GPU 小时数。此外，我们在自适应资源分配框架下构建了一个计算定向进化协议。该工作流程在 Kemp 消除酶定向进化实验中针对两轮突变筛选进行了测试，总共有 184 个突变体。使用折叠稳定性和静电稳定能作为计算读数，我们重现了四个实验观察到的目标变体中的三个。借助该工作流程，整个计算任务（即 18.4 μs MD 和 18,400 QM 单点计算）在三天内使用约 30 个 GPU 和约 1000 个 CPU 完成。
1 EnzyHTP 计算定向进化与...
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