李斐然的研究圍繞生命數(shù)字化展開(kāi)，并取得了多項(xiàng)重要進(jìn)展。針對(duì)數(shù)字生命模型構(gòu)建中酶參數(shù)實(shí)驗(yàn)測(cè)量緩慢的瓶頸，她開(kāi)發(fā)了首個(gè)深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)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(jì)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(guò)整合 AI 和系統(tǒng)生物學(xué)等研究方法開(kāi)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。