2026年高考生物二轮突破复习：热点09 AI赋能生命科学：精准预测蛋白结构、优化基因编辑器与设计细胞疗法（原卷版）

/热点09AI赋能生命科学：精准预测蛋白结构、优化基因编辑器与设计细胞疗法内容导航情境解读内容导航情境解读考向破译限时实战热点背景速递情境探究高效科普：情境深入剖析与探寻，提取关键信息热点信息解码链接教材预测考向：建立热点与教材知识的桥梁，精准预测命题方向热点限时训练模拟实战巩固提升：限时完成情境化题目训练，提升信息迁移能力【热点背景】AI正以前所未有的深度和广度重塑生命科学的全貌。其核心范式变革在于，通过先进算法将海量、多源的生物数据，系统性地转化为可预测、可设计、可编程的精准调控能力。这标志着从“理解生命”到“创造与编程生命元件”的根本性飞跃。这场革命遵循着清晰的逻辑链条层层推进：在分子层面，AI实现了蛋白质结构的精准预测与全新设计；在细胞层面，它赋能了基因编辑器的智能化改造与细胞命运的精准调控；在系统层面，AI助力解码神经信号与模拟生态进化。这一进程彻底改变了传统研发依赖试错的节奏，将生命科学加速转变为可计算、可理性设计的工程学科，最终为实现疾病根治、健康管理和生物制造提供前所未有的精准解决方案。微观分子设计与操控层面AI预测蛋白质结构并理解其与其他分子的关系，是现代生命科学革命的核心起点。这已经从“解决单一难题”发展为“赋能系统性发现”的平台性技术。以AlphaFold为代表的结构预测模型解决了长期以来的蛋白质折叠难题，而新一代的生成式AI（如扩散模型、三模态模型）更进一步，能够根据功能描述从头设计自然界不存在的全新蛋白质，或对现有蛋白（如基因编辑工具Cas酶）进行理性优化，从而创造出更高精度、更安全的基因编辑器（如高保真CRISPR系统或线粒体编辑器），这使得人类已知的蛋白质结构数量从数万激增至数亿，极大地扩展了我们对生命分子机器的认知，为基因治疗提供了全新的工具箱。在细胞工程与疗法开发层面AI通过分析单细胞测序等多组学数据，预测和指导干细胞的分化命运，加速了类器官培养和再生医学的进程。同时，AI模型能够逆向设计与细胞相互作用的智能生物材料（如水凝胶支架），精确调控药物递送或组织再生微环境，使细胞疗法变得更加可控和高效。在系统与宏观生物学层面在神经科学领域，AI展现出强大的整合与模拟能力。机器学习算法能实时解码脑电或神经信号，不仅让脑机接口实现了更流畅的意念控制，还为实现治疗癫痫、帕金森病的闭环神经调控系统提供了可能。在生态与进化领域，深度学习模型可以整合基因组、气候、物种分布等大数据，模拟种群动态、预测生物进化路径，甚至为生物多样性保护提供科学的决策支持。贯穿所有这些领域的一个根本性转变是：AI构建的“干湿实验闭环”正在成为新标准。即由AI在计算机（干）中进行大规模筛选、设计和模拟，快速生成最优假设，再在实验室（湿）中进行高效验证，结果数据反馈给AI模型使其持续进化。这一循环极大地压缩了传统的试错周期，将生命科学从一门以观察和描述为主的学科，加速转变为一门可计算、可预测、可理性设计的工程学科，最终目标是为疾病治疗、健康管理乃至生物制造提供前所未有的精准解决方案。【信息速递】1．技术突破与创新：AI正驱动生命科学从“观察描述”范式转向“可预测、可设计”的工程化范式，核心是通过算法将生物大数据转化为精准调控能力。在核心技术层面，AI实现了三大跨越：从“预测”到“创造”蛋白质：以AlphaFold为代表的技术解决了蛋白质折叠难题，而新一代生成式AI已能根据特定功能（如结合病毒）从头设计自然界不存在的全新蛋白质。从“改良”到“发明”基因编辑器：AI不再局限于优化现有CRISPR工具，而是通过分析海量数据，直接设计出具有新功能的全新基因编辑系统，例如可编辑线粒体DNA的工具。从“分析”到“模拟”复杂系统：AI能整合多维度数据，在微观层面指导干细胞编程以培养类器官；在宏观层面，既能解码脑神经信号实现闭环疾病治疗，也能模拟物种进化路径助力生态保护。这一变革的核心，在于AI构建了“计算设计-实验验证”的快速闭环，将生命元件变成了可编程的“代码”，正以前所未有的速度和精度，驱动药物研发、疾病治疗和生物制造等领域的突破。2．医学应用进展：AI驱动的技术突破正以前所未有的速度转化为临床应用，开启精准医学新篇章。颠覆性药物发现：AI将药物发现从“大海捞针”式的实验筛选，转变为“按图索骥”的理性设计。通过预测靶点蛋白结构及其与药物的结合模式，AI可虚拟筛选数百万化合物，或从头生成具有理想特性的全新药物分子，将临床前研究周期从数年缩短至数月，并大幅降低成本。例如，已有多款由AI设计的小分子药物进入临床试验阶段。下一代基因与细胞疗法：AI设计的高精准基因编辑器，为治疗由基因突变引起的遗传病（如镰状细胞病、杜氏肌营养不良）提供了更安全、高效的工具。在细胞疗法领域，AI通过优化CAR-T等免疫细胞的设计，以及逆向设计递送药物的智能生物材料（如水凝胶），显著提升了治疗的靶向性、持久性和安全性，并降低了副作用。智能诊疗与神经干预：基于脑机接口的神经解码技术，已帮助严重瘫痪患者实现意念控制机械臂、打字交流等功能。闭环神经调控系统作为“大脑起搏器”的智能升级，可实时监测并干预异常脑电活动，为癫痫、帕金森等神经系统疾病提供个性化、动态的治疗方案。3．农业领域应用：AI在农业领域的应用正推动“智能育种”和“生态农业”的发展。智能分子设计育种：AI通过分析作物基因组、表型组与环境数据，能精准预测优良性状（如抗病、高产、耐旱）背后的基因组合，并指导基因编辑工具进行定向改良，极大加速了育种进程，实现从“经验选育”到“理性设计”的跨越。生态管理与生物安全：AI模型可整合气候、土壤、虫害及作物生长数据，模拟病虫害传播动态，实现精准预警和防控。同时，利用AI预测微生物种群在土壤或作物表面的演替规律，可指导开发促进生长或增强抗性的益生菌制剂，减少化肥农药依赖，维护农业生态安全。4．伦理法律热议：在伦理与治理层面，AI赋能生命科学引发了深刻关切。技术安全与公平性首当其冲，需严格评估新型生物工具的长远生态风险，并着力避免技术鸿沟扩大，确保其普惠性。人类增强的伦理边界成为焦点，脑机接口与细胞疗法在治疗之外的增强应用，挑战着关于人性、尊严与平等的根本定义。同时，数据隐私与算法责任问题严峻，海量敏感生物信息的所有权与AI“黑箱”决策的不可解释性，迫切要求建立透明的数据治理框架与可审计的算法监管体系。【知识定位】1．高中生物教材：AI赋能生命科学这一热点，与高中生物学教材核心知识紧密对应，体现了前沿科技对基础原理的深度应用。具体关联如下：“AI预测蛋白质结构”直接对应必修一《分子与细胞》中蛋白质的结构层次与“结构与功能相适应”的根本观念，同时也是选择性必修三《生物技术与工程》“蛋白质工程”原理的终极实践。“神经调节与脑机接口”植根于选择性必修一《稳态与调节》，其技术本质是对神经冲动的产生、传导及人脑高级功能所产生电信号的解码与调控。“AI预测种群与进化”则完全基于选择性必修二《生物与环境》中的种群数量特征、变化规律及现代生物进化理论，AI在此是处理大数据的超级模拟工具。最后，“AI辅助基因编辑与细胞疗法”是选择性必修三《生物技术与工程》中基因工程（如CRISPR工具）与细胞工程（如干细胞疗法）的智能化升级，AI的核心作用在于对这些技术的核心元件进行理性设计与优化。总之，该热点是教材中“结构与功能观”“稳态与调节观”“进化与适应观”以及“工程学原理”在前沿领域的集中体现与高阶应用。考题不会考查复杂的AI算法，而是聚焦于AI如何赋能传统生物学知识与技术，主要考察信息理解与应用、逻辑推理与评价能力。备考建议：复习时，回归教材，牢固掌握上述关联的核心概念与原理。面对新材料时，主动建立其与教材知识的联系，将AI视为一个强大的“外部工具”，重点思考它解决了什么传统难题、如何改变了技术路径以及带来了哪些新的社会影响。2．大学相关教材：AI赋能生命科学这一前沿领域，与大学生物学核心课程知识高度衔接，是基础理论在现代技术驱动下的深度整合与拓展。从知识关联看：“AI预测蛋白质结构”是《生物化学》基本定律（序列决定结构）与《计算生物学》方法的结合；“神经调节与脑机接口”的理论核心是《神经生物学》的电生理与功能定位，技术实现则依赖《信号处理》；“AI预测种群与进化”本质是《生态学》、《进化生物学》原理与《生物信息学》分析工具的融合；“AI辅助基因编辑与细胞疗法”则是《分子生物学》、《免疫学》技术在《蛋白质工程》与《系统生物学》指导下的高阶应用。从范式变革看：该热点的深层意义在于推动了生物学研究从传统的假设驱动，向基于“数据-模型-发现”的工程化范式转变。这要求我们以《系统生物学》的整体视角和《合成生物学》的设计思维，理解AI如何将生命系统转化为可计算、可编程的对象。同时，其引发的深远影响必须置于《生命伦理学》的框架中进行审慎考量。【考向预测】预测1情境化试题命题会提供一个AI赋能生命科学的具体案例（如AI设计新蛋白质或预测种群变化），以此创设全新情境。解题的核心在于识别并提取新材料中的关键生物信息（如突变位点、神经信号类型、基因频率数据），然后将其精准迁移和关联到教材的核心概念与原理上。例如，用“结构与功能相适应”分析蛋白突变影响，或依据“自然选择”解释基因频率数据。考生需具备在新情境下灵活调用所学知识、进行科学推理和表述的能力。；预测2跨模块综合与深度理解这类试题会围绕一个AI应用案例（如AI设计新型基因编辑器），设计一个需要串联多个教材模块才能解决的综合性问题。例如，题目可能从“AI设计蛋白质”出发，要求考生完整阐述该蛋白质从基因（遗传模块）到mRNA（转录），再到合成与加工（细胞器功能），最终实现特定编辑功能（生物技术）的整个逻辑链条。解题的关键在于，不仅要点对点地回忆知识，更要建立知识间的内在联系，并运用“结构决定功能”等核心观念，深度分析AI提供的新结构数据或预测结果，完成从信息到结论的完整推理。预测3科学探究的核心素养题目会以“AI作为研究伙伴”的形式出现，例如，给出AI预测的蛋白质相互作用或初步筛选的候选药物分子。试题的核心任务是：基于AI的“智能假设”，设计后续的“实体实验”进行验证。这要求考生不仅能掌握教材中的经典实验技术（如酵母双杂交、PCR、显微注射），更能灵活运用这些技术的原理，构建出严谨、可行的实验方案。同时，题目可能提供AI模拟或分析的实验数据图表，要求考生解读数据、得出结论，并预测下一步研究方向，从而全面评估逻辑推理与科研思维能力。预测4科学素养与社会责任感的统一题目通常以非选择题或小作文形式出现，提供一个具体的AI技术应用场景（如使用AI设计的基因编辑器治疗遗传病），并要求考生进行开放式评述。解题的关键在于展现辩证思维：既要清晰阐述技术带来的革命性收益（如精准医疗），也要系统分析其潜在风险（如生态安全、社会公平、数据隐私）。最终，需超越简单的利弊罗列，上升到对科技伦理、生命尊严、社会责任等普世价值的思考，并提出建设性的监管或规范建议，体现理性、负责的公民意识。基于以上考向，复习应实现从“知识记忆”到“情境应用”的转变。总而言之，面对“AI赋能生命科学”这一热点，复习的制胜关键在于：以扎实的教材知识为“不变”的基石，去从容应对试题中“万变”的科技前沿情境。通过结构化复习和针对性训练，完全可以将热点转化为考场上得分优势。（建议用时：45分钟）1．（2024·吉林长春三模）基于AI（人工智能）的蛋白质设计方法可以利用现有蛋白质数据库以及机器深度“学习算法”来预测新型蛋白质的结构及功能。下列说法错误的是（

）A．AI可帮助人们更深入了解蛋白质的结构与功能关系B．AI预测新型蛋白质的结构和功能依据的原理是中心法则C．可通过改造或合成基因来获得AI设计的蛋白质D．AI可帮助人们高效地设计出自然界没有的蛋白质。2．（2025·辽宁本溪模拟预测）人工智能（AI）技术包括大数据分析、深度学习等方法，下列关于利用AI技术在生物医药领域的应用叙述错误的是（

）A．对基因组数据进行处理和分析，识别疾病相关的基因突变，为精准医疗提供支持B．对蛋白质数据进行分析，能够预测患者体内某些蛋白质的三维结构以便设计新药物，该过程属于蛋白质工程技术C．通过智能穿戴设备实时监测患者的生理参数，预测健康风险，并提供诊断建议D．AI技术在生物医药领域的应用会涉及到众多的法规和伦理问题。例如，如何处理AI决策中的错误和责任、以及如何避免AI技术加剧医疗不平等等问题3．（2024·福建福州期中）高位截瘫患者一般会出现四肢功能丧失、感觉丧失等症状，2020年，浙江大学研究团队对一名高位瘫痪患者实施国内首例“脑机接口”手术，即脑内植入Utah阵列电极，从而用意念控制机械手臂的三维运动完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动，下列说法正确的是（

）A．患者机械手臂上的触觉传感器接收刺激后，将信息直接传递到大脑A区域B．A区域植入的电极可刺激大脑皮层的感觉中枢产生“触觉”，完成反射活动C．A、B区域间仅通过电信号传递兴奋，相应神经元的膜电位变为内正外负D．信号输出设备②与动力装置③相当于反射弧中的传出神经与效应器4．（2025·河北沧州阶段练习）在研究人脑与人工智能交互过程的神经调节机制中发现，当人类佩戴特定脑机接口设备与人工智能系统互动时，大脑会产生一系列生理变化来适应这种新型交互模式。以下关于人脑在与人工智能交互过程中生理调节的叙述，正确的是（

）A．交互过程中，大脑皮层特定区域的神经元兴奋增强，此时兴奋在神经元之间以电信号的形式双向传递B．在交互过程中听到人工智能播放的语音指令，听觉形成的部位是内耳的耳蜗，这一过程涉及多个神经元的参与C．若长时间进行高强度交互，大脑会产生疲劳感，这可能与神经递质的过度消耗以及代谢废物的积累有关D．脑机接口设备刺激大脑时，会引发人体的非条件反射，其反射弧中兴奋的传导和传递都是单向的5．（2025·陕西咸阳月考）2025年《疼痛学》期刊发表了一项利用脑机接口干预慢性疼痛的研究。Pinway系统通过脑电头环实时监测用户θ波（4～8Hz）与α波（8～13Hz）活动，θ/α波属于慢波振荡，反映神经元群突触后电位总和。当用户专注度提升时，系统生成水母动画颜色由红变蓝，形成神经反馈闭环。研究发现，这种视觉-脑电耦合可激活大脑内源性镇痛系统，显著抑制C类神经纤维异常放电引发的痛觉。下列叙述正确的是（）A．水母动画颜色变化属于条件刺激，需大脑皮层参与才能建立与痛觉缓解的联系B．θ/α波增强表明神经元动作电位频率增加，此过程需Na+持续内流维持C．C类神经纤维释放的递质使突触后膜Cl-内流增大，导致痛觉信号传递增强D．内源性镇痛系统的激活体现了神经系统的分级调节，无需体液系统参与6．（2025·重庆模拟预测）脑机接口技术实现了大脑与外部设备的直接交互。某患者通过植入的脑机接口系统，能用“意念”控制机械臂完成简单动作(如图)。下列叙述错误的是（）A．患者通过“意念”控制电动假肢拿水杯喝水的过程不属于条件反射B．微电脑的功能是将神经信号转化为计算机命令，类似于效应器处的信号转换C．大脑皮层运动区神经元兴奋会增加细胞膜对K+的通透性，产生电信号D．脑机接口的作用不是恢复患者的自主神经系统及中枢神经系统的功能7．（2025·哈尔滨一模）有一种AI算法可以在声音记录中既快又准地检测到蓝鲸的D-calls（D-calls是成年雌雄蓝鲸在栖息地觅食时发出的“社交”叫声）。下列相关叙述正确的是（）A．采用标记重捕法可估算蓝鲸种群数量，据此可预测蓝鲸种群未来的增长趋势B．D-Calls具有高度的个体特异性，通常用于调查南极地区蓝鲸的种群密度C．成年蓝鲸的D-calls是觅食时的特殊行为，属于不同物种之间传递的物理信息D．该算法有助于提高对蓝鲸种群动态的监测效率，便于人类了解蓝鲸的分布情况8．（2025·广东期中）人工智能（ArtificialIntelligence，英文缩写为AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。利用人工智能模型（AI）预测蛋白质的结构和功能，极大地加速了人类对蛋白质的了解。下列叙述错误的是（）A．利用AI设计蛋白质可提高预测效率和精度B．利用AI设计蛋白质可推动生物学和医学发展C．AI分析氨基酸的差异不能用于进化亲缘关系比较D．AI可能对理解疾病发生机制有一定帮助9．（2025·福建厦门月考）2025年，科研团队为了培育适用于异种器官移植的基因编辑猪，利用碱基编辑器（利用碱基互补配对原理，在特定位点操作可对单个碱基进行编辑）对猪的基因组进行精准修饰，敲除了猪内源性逆转录病毒基因（PERV），避免患者受PERV感染，敲除了GGTA1、βGALNT2、CMAH等基因，以减少抗原暴露，降低免疫排斥风险。同时插入CD46、CD55、TBM等基因，以增强人源基因表达、提升异种移植相容性。其中敲除PERV及插入CD46基因的操作流程如图所示。下列叙述正确的是（

）A．设计sgRNA时需与PERV基因和CD46基因的序列互补，以实现精准编辑B．碱基编辑器的作用是切断猪基因组DNA双链，为CD46基因插入提供位点C．替换图中sgRNA序列，即可用碱基编辑器进一步敲除GGTA1等基因D．该基因编辑猪的器官移植到人体后，PERV引发的免疫排斥将完全消除10．（2025·重庆模拟预测）AI技术具有大数据分析、深度学习、可视化程度高等特点，下列与AI技术在生物医药领域应用的相关叙述，错误的是（

）A．处理和分析基因组数据，识别疾病相关的突变基因，为精准医疗提供支持B．分析蛋白质数据，预测患者体内某些蛋白质的三维结构以便设计新药物，该过程属于蛋白质工程技术C．通过智能穿戴设备实时监测患者的生理参数，预测健康风险，并提供诊断建议D．AI技术在生物医药领域的应用会涉及到如何处理AI决策中的错误和责任等法规和伦理问题11．（2025·安徽月考）人脑和人工智能（AI）系统的决策过程有很多相似之处，也有许多不同。人类依靠大脑进行学习和记忆。AI大模型可通过自监督学习或半监督学习进行海量数据预训练，由于计算量极大，通常部署在云端。随着芯片技术的发展，终端智能设备的算力提升巨大，让AI具有了更为丰富的应用场景。回答下列问题：(1)AI可以通过麦克风、光感器、激光雷达、键盘等设备获取声音、图像、文字等信息，经过计算机综合分析，将结果通过显示器、音响等外源设备呈现。人脑的某些区域也具有类似的能力，可通过听觉器官对获取文字的信息进行分析综合，该部位位于大脑皮层言语区的区；进行信息转化并控制相关发声器官进行语言表达的区域是区。(2)学习与记忆与大脑皮层的海马区有关。人类女性在中年之后记忆衰退速度快于男性。为研究雌性哺乳动物年龄增长与记忆的关系，利用切除卵巢的GDX雌鼠作为实验组，进行了相关实验，实验结果如下图。据此推测雌性哺乳动物中年之后记忆衰退加快的原因是。(3)研究发现，海马区的突触间隙中神经递质5-羟色胺（5-HT）水平降低导致抑郁症发生，通过显著改变5-HT的受体功能可治疗抑郁症。为探究某种新型抗抑郁药物M的药学机制，利用抑郁模型动物进行了相关实验，结果如图。通过进一步实验可知，使用该种药物可引起海马区5-HT受体的数量稍有减少，可能与5-HT受体（填“合成减少”或“降解增加”）有关。推测药物M抗抑郁的机制为。12．（2025·云南模拟预测）“一池翠湖水，半部昆明史。”昆明翠湖公园是昆明市重要的城市湿地。中科院昆明动物研究所联合省内外十多个科技团队组成跨学科、跨领域团队，将翠湖打造成了城市生物多样性保护的“样板间”。回答下列问题。(1)中科院团队利用自主研发的“AI鸟类智慧监测识别系统”，通过高清摄像头24小时实时视频监控与智能分析翠湖鸟类物种数量及种群密度，调查结果如下表。与标记重捕法相比，该调查法的优势是（答出2点即可）。调查时间2018年（修复前）2020年（修复完成）2023年（修复后）2025年（修复后）调查方法人工观测人工观测AI辅助观测AI智慧监测系统调查结果鸟类物种数/种5815100鸟类个体总数/只4075180系统持续计数(2)翠湖公园内的滇朴、银杏、柳、香樟等是多种鸟的栖息地，在对这些古树名木进行保护的同时，公园内新增植了黄花风铃木、深山含笑、澳洲火焰木和马关木莲等乔木，以及灌木与草本植物，构建了乔—灌—草复合系统，形成了生物群落的结构，植物的这种分层现象显著提高了群落利用等环境资源的能力，为鸟类创造了多种多样的栖息空间和条件。(3)翠湖养殖的“工作鸭”可捕食福寿螺、小龙虾等外来入侵生物，“工作鸭”还会上岸捕食草坪上的害虫，这种控制动物危害的技术方法叫作，其优点是。(4)翠湖“鸟岛”是团队利用湖底清淤时留下的淤泥营造的缓坡浅滩，是鸟类的诗意栖息地，体现了基于自然解决方案的生态修复理念。团队还引进了20多个品种的荷花和睡莲来净化水质，让游客近距离感受生物多样性之美，这体现了生物多样性的价值。(5)综上所述，修复后的翠湖公园成了百鸟之园和城市会客厅，这得益于该湿地生态系统稳定性的提高。从结构与功能相适应的角度分析，该生态系统稳定性提高的原因是。13．（2025·连云港阶段练习）工程化癌症纳米疫苗利用纳米技术封装、运载肿瘤抗原，实现了良好的免疫效果。当纳米颗粒进入人体后，在淋巴结中被呈递给CD8+T细胞，进而促进T细胞的分化和成熟，成熟的免疫细胞再对癌细胞发挥杀伤作用，如图所示。请回答下列问题。(1)IL-2、IL-6与溶菌酶等物质都属于。癌症纳米疫苗注射到人体后，被树突状细胞摄取，随后树突状细胞被活化，并对抗原进行，抗原作用于CD8+T细胞后，形成细胞乙，即细胞，再作用于癌细胞。(2)浆细胞除来源于过程①外，还可来源于，过程①中细胞甲的作用是。(3)癌症纳米疫苗引起机体产生的免疫类型为，机体在免疫活性物质参与下利用免疫细胞杀死癌细胞的过程体现了免疫系统的功能。(4)NK细胞对肿瘤细胞的杀伤作用需要借助来实现，其一方面与肿瘤细胞上的受体结合，同时还与NK细胞上的受体结合，进而刺激NK细胞释放肿瘤坏死因子（TNF），激活其他通路杀死肿瘤细胞或诱导肿瘤细胞。(5)相对于普通灭活疫苗，工程化癌症纳米疫苗的优势在于。14．（2025·福建厦门模拟预测）幽门螺杆菌（Hp）是一种人体常见的消化道病菌，其产生的脲酶可分解尿素产生氨以中和胃酸，保护菌体免受胃酸杀灭。抗体疗法在治疗Hp感染方面具有重要应用潜力。研究人员利用AI技术分析比较了Hp的脲酶亚单位B（UreB）与不同抗体的分子间作用力大小，筛选出全人源化单域抗体（UreBAb）作为重点研究对象。回答下列问题。(1)研究人员在成功扩增UreBAb基因后，构建了两种重组质粒，其分别能表达出重组蛋白SUMO-UreBAb和UreBAb，该过程中需要用到的工具酶有。(2)为了分析重组蛋白对脲酶分解尿素能力的影响，研究人员检测了不同温度下两种蛋白对脲酶活性的抑制率，如图1所示。结果显示，对脲酶活性抑制效果更好的是（填“SUMO-UreBAb”或“Ure-BAb”），判断的依据是。(3)为了进一步提升UreBAb的抗菌活性，研究人员在AI精确预测强作用力的氨基酸残基特定位点的基础上，通过设计、合成、构建、转化得到多种UreBAb突变体重组表达菌株，并成功获得重组蛋白质，该技术属于。分析这些突变体重组蛋白质基因转录模板链的部分序列及突变区如表所示，检查各突变体重组蛋白质抑制效率，发现抑制效果最为显著的是W突变体，其重组蛋白肽链特定位点上氨基酸种类发生的变化是。野生型

5'…GCGTTTAATTTCCAC…3'M突变体

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