会议简介

酶作为合成生物学与绿色制造的核心生物元件，其功能挖掘与定向改造长期依赖同源搜索和大量湿实验，效率瓶颈显著，尤其对于远源新酶或别构调控位点的发现，传统方法举步维艰。AI 技术的爆发，正在重构“数据驱动→结构解析→智能设计”的全新路径。为了丰富产业内高端技术性人家为行业注入新血液我单位决定于 2026 年 8 月 28-30 日在济南市举办“2026AI 酶生物元件挖掘与实践改造培训班”。本次培训班紧扣 “挖掘”与“改造” 双主线，融合经典分子模拟与前沿生成式 AI，打造从酶元件发现到功能优化的闭环实操体系。届时将邀请行业知名专家就该主题做针对性培训指导，望相关单位积极派员参加。

会议内容

会议日程

2026年8月28日

2026年8月29-30日

参会对象

• 1. 科研与高校群体：生物化学、酶工程、计算生物学方向的研究生/青年教师，以及生物信息学研究人员，聚焦“实验+计算+AI”的复合研究能力提升。
• 2. 产业研发人员：生物制药、精细化工、食品工业的酶制剂研发工程师，合成生物学团队核心成员，医药企业计算生物学/结构生物学部门人员，聚焦酶改造技术的产品研发效率提升。
• 3.跨领域从业者：AI+生物交叉领域的算法工程师/数据科学家，生物科技公司技术负责人，聚焦 AI 与酶工程技术的融合应用与产业化落地。

费用标准

注册征文

培训形式

理论讲解，实例分析，专题讲授，实操演练、互动答疑；

AI 酶生物元件挖掘与实践改造培训班课程表

8 月 29-30 日 上午 9：00-12：00 下午 13:30-16:30

个人本地电脑基础配置（全程基础实操可用）

适用场景：分子对接预处理、结构可视化、轨迹预处理、AlphaFold3 在线预测、NRIMD网页端分析、数据结果统计与绘图、理论案例学习

配置要求：

1. 系统：Windows 10/11 或 Linux、macOS 系统

2. 处理器：Intel i5/R5 及以上

3. 内存：16G 及以上

4. 硬盘：空闲存储空间 ≥50G

5. 网络：稳定高速网络会场独立网络（满足在线服务器、网页工具访问需求）

6. 预装软件：PyMOL、常规办公及数据处理软件

第一天：分子模拟酶作用机制解析

一、酶-底物分子对接实操

1. 酶蛋白、底物分子预处理操作

2. 对接网格与参数设置、运算执行

3. 酶底物结合构象结果分析

二、Amber 酶体系分子动力学模拟

1. Amber 酶复合物模拟体系文件制备

2. 常规分子动力学完整模拟流程实操

3. 高斯加速分子动力学模拟搭建运行

4. 模拟轨迹处理、MMPBSA 结合自由能计算与解读

第二天：AI 挖掘、分析与智能改造

一、AI 酶改造基础理论与文献案例讲授

1. 酶元件挖掘相关 AI 基础核心知识

2. 已发表 AI 酶定向改造成果案例解析

二、AlphaFold3 酶蛋白结构预测实操

1. 酶蛋白序列录入、运行参数配置

2. 酶单体/酶-底物复合物结构预测

3. 结构置信度判读、预测文件导出

三、NRIMD 网页服务器酶别构长程互作分析

1. 酶蛋白别构调控理论、NRIMD 工具架构与 GNN 底层原理讲解

2. Amber 动力学轨迹预处理、Cα骨架标准轨迹格式转换

3. NRIMD 任务配置：三种轨迹采样策略

4. 酶残基/结构域互作热图、别构传导通路可视化解读

5. 突变酶别构效应案例分析，定位酶改造关键调控残基

四、AI 酶分子智能设计

1. ProteinMPNN、RFdiffusion 酶设计核心原理与前沿成果讲解

2. ProteinMPNN：酶活性中心序列优化、功能位点改造设计

3. RFdiffusion：酶全新骨架重构、新型底物结合构象生成

五、AI 抗体生成技术

1. AI 抗体智能生成技术

2. ProteinMPNN：抗体 CDR 关键功能区域序列优化设计

3. RFdiffusion：全新抗体完整结构自动化生成

韩教授，吉林大学生命科学学院教授、博士生导师, 吉林省高层次人才。长期从事通过人工智能和分子动力学模拟指导酶分子的理性设计、药物分子的筛选和设计。近年来发表包括 Nat Commun 在内的高水平 SCI 论文 100 余篇，授权（申报）3 项发明专利。

先后主持包括国家自然科学基金面上以及吉林省科技攻关项目在内的省部级项目以及横向课题等科技类项目项 10 余项。现任吉林省生物物理协会常务理事，CCF 数字医学分会执行委员，中国化学学会会员，农业农村部人力资源开发中心和中国农学会“科创中国”作物材料再利用产业服务团成员。同时为 Interdiscip Sci、 Int. J. Mol. Sci 青年编委。获得吉林省自然成果奖二等奖两次，吉林省科技进步奖三等奖一次。

研究方向：

人工智能指导药物筛选和酶的理性设计

承担项目:

1. 国 家 自 然 基 金 面 上 项 目 基 于 大 语 言 模 型 的 RNA 聚 合 酶 的 设 计 （ 32471313 ）2025.1-2028.12.

2. 横向项目 工具酶理性设计技术开发（3R2220980465），2022.1-2024.12.

3. 吉林省科技发展计划项目 酮糖 3-差向异构酶的理性设计（3D5204381465），2020.1-2022.12.

吉 林 省 自 然 基 金 面 上 项 目 嗜 热 内 脂 酶 : 基 于 大 分 子 反 应 通 道 的 分 子 设 计（3D517G951465），2017.1-2019.122.

产业简报

2026年AI酶生物元件挖掘与实践行业发展趋势简报一、 核心趋势当前，生物制造正从“经验试错”向“数据驱动”全面转型。AI技术正在重构“数据驱动→结构解析→智能设计”的全新路径，推动“设计-构建-测试-学习”（DBTL）闭环迭代。通过AI大模型与高通量筛选的结合，酶元件的挖掘与改造周期被大幅压缩，研发效率实现指数级跃升。二、 关键技术方向以“2026 AI酶生物元件挖掘与实践改造培训班”的实践体系为例，当前技术正紧扣“挖掘”与“改造”双主线：

AI酶生物元件挖掘与实践研究现状：传统方法在远源新酶发现上举步维艰，而生成式AI与经典分子模拟的融合，正打破这一瓶颈，实现从海量数据中精准预测别构调控位点及全新酶元件。

应用产业领域：该技术广泛赋能合成生物学与绿色制造。在医药化工领域，AI辅助重组蛋白设计与手性药物中间体合成；在食品与农业领域，用于功能性配料开发与精准营养配方设计。

知名机构与企业：行业前沿力量包括中国科学院天津工业生物技术研究所、清华大学、江南大学等顶尖科研院所，以及华恒生物、谱利健生物等已落地“AI+酶工程”全链路赋能平台的头部企业。

就业机会：产业爆发催生了对复合型人才的迫切需求。核心岗位包括AI蛋白质/酶设计算法工程师、合成生物学代谢网络工程师、高通量筛选平台研发人员及生物过程智能控制专家。

三、 政策驱动因素国家已将生物制造列为“人工智能+制造”重点领域。工信部等八部门明确推动AI赋能生物制造，并发布了首批典型应用案例。在“十五五”规划及“双碳”目标导向下，政策正系统性支持底层核心元件创制与中试平台建设，加速技术成果向产业化落地。四、 产学研生态行业正加速构建跨界协同的创新联合体。以本次培训班为例，由中科凯晟（北京）化工技术研究院主办、中国化工企业管理协会医药化工专业委员会支持，体现了“技术研发+行业协会”的深度融合。这种模式旨在整合政产学研用资源，打通从基础理论验证、中试孵化到产业对接的全链条支撑，破解科研成果转化的“死亡谷”难题。五、 企业行动建议

加速数智化转型：企业应尽早布局AI辅助研发平台，将酶筛选与改造从传统试错向模型辅助、数据驱动转变。

强化复合人才储备：针对AI算法与生物工程的交叉领域，提前进行人才梯队建设，或通过外部专业培训（如本次济南实操培训）提升现有团队技能。

深化产学研合作：积极对接高校与科研院所的共性技术平台，借助外部算力与数据资源，降低底层技术研发成本，加速高附加值产品的商业化落地。

会议简评

推荐指数 : 5

评分依据加分项：

主题前沿性强：AI+合成生物学/酶工程是当前生物制造领域的热门交叉方向，"挖掘+改造"双主线定位清晰，内容体系完整（从数据驱动到功能优化的闭环）。

实操导向：明确强调"实操体系"和"闭环"，对从业者技能提升有实际价值。

会期合理：3天时长适合深度培训，不至于走马观花。

减分项：

主办方层级偏低：中科凯晟（北京）化工技术研究院为民间研究机构，学术影响力和行业号召力有限，非顶级科研院所或国家级学会主办。

支持单位单薄：仅1家支持单位（中国化工企业管理协会医药化工专业委员会），缺乏多机构联合背书，行业认可度存疑。

大会主席信息模糊：仅标注"领域专家"，未列出具体重量级嘉宾姓名，难以判断师资质量。

文案模板化痕迹明显：会议介绍中"为行业注入新血液""望相关单位积极派员参加"等措辞较为套路化，缺乏对具体议程、嘉宾阵容的实质性披露。

费用偏高：正价4000元/人，对于培训班（非高端国际会议）而言定价不低，性价比需进一步考量。

参会人数规模预估：100～200人估算依据表格

综合以上因素，预计实际参会规模在100～200人区间，偏向150人左右。若嘉宾阵容最终公布后有行业大咖加持，上限可能突破200人；若师资未达预期，则可能不足100人。