祖先序列重构（ancestral sequence reconstruction）是一个反直觉但成熟的想法：把现存的一大批同源序列排成进化树，沿着树往根部推，把祖先节点上「最可能的那条氨基酸序列」算出来 —— 然后把它合成出来，看看它是什么样。那张环形进化树，就是这一步的样子：几百条现代序列沿着圆周排开，枝条向中心收拢。这样做的理由不是怀旧。复活出来的古代酶常常比现代同类更耐热、底物谱更宽 —— 因为它们诞生在一个还没有被高度特化的年代。对「同时啃得动木糖和葡萄糖」这种需求来说，这正是想要的性质。项目采用：通过进化分析复活古代糖醇氧化酶的氨基酸序列，再用自主训练的 AI 模型，从十多个候选祖先中精准筛选出活性最高的几条。

团队成员并非计算机专业，依照公开教材从零搭建并训练模型，最终做出祖先酶活性预测 GUI。界面可输入 FASTA、选择底物，并列出候选祖先序列的长度、预测值和综合排名。

模型初期对部分单点突变的响应不够敏感。团队判断这可能与活性数值尺度较小有关，随后对目标值进行对数变换并继续调试模型。

项目最后一步，是这套方法真正的野心所在。项目采用：以这些高性能的古代酶为探针，在包含数百万蛋白质结构的数据库中进行形状相似性搜索，挖掘出结构相似但序列不同的现代新型酶。传统的同源搜索靠序列相似度 —— 序列差得远，就找不到。但酶的功能由结构决定，而结构比序列保守得多：两条序列一致性可能不到 20%，折叠却几乎重合。用结构去搜，能捞到序列比对完全够不着的那一批。祖先酶在这里扮演的角色因此变了 —— 它不只是候选，更是一把钥匙：先用它在结构空间里定位到那个有用的折叠，再顺着这个折叠去现代蛋白里找现成的、更好表达的同类。这样已经成功发现了一批能高效氧化混合糖的酶蛋白。