一种基于深度学习指导的持续性内切纤维素酶突变体及其应用

本发明公开了一类具有高比活和热稳定性的持续性内切纤维素酶突变体及其应用。本发明以来源于Bacillus subtilis的持续性内切纤维素酶EG5C‑1为模板，采用深度学习预测结合贪心算法组合突变位点，获得一系列持续性内切纤维素酶突变体，最优突变体M8与野生型酶相比，对底物CMC的活性提高七倍，对底物Avicel的活性提高四倍。本发明所述持续性内切纤维素酶突变体降解滤纸产生的还原糖含量大幅度提高，对于纤维素底物的高效降解和降低生成成本具有重要的意义。