IF=14.1！食品领域「国家杰青」武爱波团队《Advanced Science》最新发文！

背景：酶是食品加工、发酵调控和食品安全治理中的核心工具，但传统酶筛选方法依赖实验，过程漫长、成本高，难以满足工业需求。研究目的：针对现有深度学习模型多解决单一问题、难以直接评估酶催化特定反应能力的瓶颈，研究团队旨在开发一套名为CACLENS的多任务深度学习系统，以实现高通量、低成本的功能酶筛选。结论：CACLENS系统通过整合蛋白质序列、反应物分子结构及功能描述等多模态信息，并采用门控专家机制与对比学习，在反应分类、EC编号预测及反应可行性评估三项任务上均表现优异。以降解真菌毒素玉米赤霉烯酮为例，该系统成功从海量蛋白中筛选出高效降解酶，验证了其在食品安全等领域的实际应用潜力。该系统计算需求较低且已开放平台，为人工智能深度融入食品科学研究提供了新范式。