基于细菌细胞内蛋白质-蛋白质相互作用的深度突变扫描方法及结合亲和力预测方法

本发明公开了一种基于细菌细胞内蛋白质‑蛋白质相互作用的深度突变扫描方法及结合亲和力预测方法。本发明将分裂dCas9蛋白（SEQ ID NO.1、SEQ ID NO.2）分别与待测结合亲和力的受体和配体融合表达，并结合毒性sgRNA引导序列（SEQ ID NO.3），当发生PPI时形成具有毒性的dCas9:sgRNA复合体抑制细菌生长，从而将PPI的亲和力大小信号转换为细菌细胞生成快慢信号，可以通过二代测序量化为拷贝数数值。本发明还设计了一种深度学习的结合亲和力预测模型，能够从理论突变空间中筛选高亲和力序列，显著降低实验验证的工作量与成本，并为后续的蛋白质功能优化和设计提供可靠依据。