全文总字数：1245字
1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1. 学习使用fpocket, concavity，DPA等工具并计算一定数量酶的反应口袋的几何参数。
2. 结合几何特征、brenda、CSA、MACiE等数据，表征酶的反应类型、底物选择性、催化反应效能、反应受控条件等特征3. 构建酶反应的特征库，生成若干类型酶活的预测系统。
4. 对若干（海洋放线菌）基因组的酶学进行注释评估。
2. 实验内容和要求
1. 编辑python脚本，构建自动化的酶结构分析工具--Fpocket，concavity, dpa。
2. 搭建基于结构的酶学注释平台3. 分析若干海洋微生物基因组（比如marref数据库），对其中若干类型的酶系进行反应表征分析并评估该表征。
3. 参考文献
1. Le Guilloux, V., P. Schmidtke, and P. Tuffery, Fpocket: an open source platform for ligand pocket detection. BMC Bioinformatics, 2009. 10: p. 168.2. Capra, J.A., et al., Predicting protein ligand binding sites by combining evolutionary sequence conservation and 3D structure. PLoS Comput Biol, 2009. 5(12): p. e1000585.3. Ming, D., J.D. Cohn, and M.E. Wall, Fast dynamics perturbation analysis for prediction of protein functional sites. BMC Struct Biol, 2008. 8: p. 5.4. Liu, Y., et al., CB-Dock: a web server for cavity detection-guided protein-ligand blind docking. Acta Pharmacol Sin, 2020. 41(1): p. 138-144.5. Zhao, J., Y. Cao, and L. Zhang, Exploring the computational methods for protein-ligand binding site prediction. Comput Struct Biotechnol J, 2020. 18: p. 417-426.
4. 毕业设计（论文）计划
2月中旬-3月中旬：文献检索、算法工具准备3月中旬--5月中旬：模型计算，建模。
5月中旬--六月上旬：论文写作
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