一种机器学习引导的生物序列工程改造方法及装置

摘要

本发明提供了一种机器学习引导的生物序列工程改造方法及装置。具体地，提供了一种贝叶斯优化引导的进化算法(BO‑EVO)，结合贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)和进化算法(evolutionaryalgorithm,EVO)，通过EVO解决BO通过暴力搜索整个设计空间定位全局最优时带来的计算量过大的问题，同时，利用BO的探索性中和EVO的贪婪和欠探索的缺点，以实现机器学习模型与机器人实验之间的高效迭代，以经济地获取高价值的蛋白新变体。采用本发明的方法有望实现高效和可扩展的计算和探索，提供高效的生物序列工程改造方案。