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【目的】α-淀粉酶是一种重要淀粉水解酶，而Km值是酶反应中重要的参数，尝试建立一种利用α-淀粉酶初级结构定量预测米氏常数Km值的有效模型。【方法】通过神经网络模型，利用535种氨基酸属性定量预测α-淀粉酶 Amy7C及其52个突变体反应的Km值，其中33个酶用于模型训练，其余的用于模型验证。首先用双层的20-1前馈反向传播的神经网络进行预测，然后对多层神经网络模型进行筛选。【结果】535种氨基酸属性中有109种属性可以用模型预测，其中动态属性拟合结果较好，4个动态氨基酸属性中有3个属性可以用于模型预测，但