李斐然的研究圍繞生命數(shù)字化展開，并取得了多項重要進(jìn)展。針對數(shù)字生命模型構(gòu)建中酶參數(shù)實驗測量緩慢的瓶頸，她開發(fā)了首個深度學(xué)習(xí)預(yù)測酶參數(shù)的方法——DLKcat，加速推進(jìn)理解蛋白序列-結(jié)構(gòu)-功能關(guān)系，也為酶設(shè)計及酶改造任務(wù)提供了通用的下游功能表征方法。

入選理由：專注于生命數(shù)字化研究，通過整合 AI 和系統(tǒng)生物學(xué)等研究方法開發(fā)前沿性的數(shù)字生命框架，并應(yīng)用于合成生物學(xué)和生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。