ProSAR 序列-活性关系迭代优化流程
Protein Sequence-Activity Relationships：用统计学解析突变贡献，指导下一轮重组
① 构建突变文库
epPCR / 饱和突变产生
数百个变体
→
② 活性测定
高通量检测每个
变体的催化活性
→
③ ProSAR 建模
偏最小二乘回归
解析各位点贡献
→
④ 智能重组
组合正向突变
剔除负向突变
→
⑤ 下一轮迭代
活性/稳定性/耐受性
逐步逼近工业指标
核心算法 — 将"序列"编码为二元变量（野生型 / 突变型），用 PLS 回归拟合活性，得到每个突变的权重系数。
工业案例 — Codexis 用 ProSAR 驱动 KRED 进化，耐受高浓度有机溶剂并实现 >200 kg 规模合成 Singulair 中间体。