对机器学习在定向进化中影响的回顾揭示了机器学习辅助定向进化（MLDE）研究人员的目标与该领域整体目标之间存在显著差距。尽管MLDE研究人员通常旨在识别单一最优蛋白质，但传统的定向进化方法优先考虑在实际时间和资源限制内找到足够好的蛋白质。这种脱节，特别是许多MLDE方法中忽视DNA合成成本的问题，限制了它们的实际应用。作者建议重新调整MLDE的目标，以更好地适应实际限制，并强调了协同作用的潜力，同时指出了一些近期的例外情况。 AI
影响 强调了研究目标上的脱节，这可能会阻碍机器学习在蛋白质工程中的实际应用。
排序理由 该条目是一篇回顾性论文，讨论了机器学习在定向进化中的研究方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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