酶的设计是生物技术中的一个关键领域,应用范围从药物开发到合成生物学。传统的酶功能预测或蛋白质结合口袋设计方法通常难以捕捉酶-底物相互作用的动态和复杂性,特别是在催化过程中。为了解决这些挑战,我们介绍了EnzymeFlow,这是一个生成模型,采用层次预训练、酶-反应共同进化和流匹配来生成特定底物和催化反应的催化口袋。此外,我们还介绍了一个大规模、策划和经过验证的酶-反应对数据集,专门设计用于催化口袋生成任务,包括总共328,192个对。通过结合进化动力学和反应特定适应性,EnzymeFlow成为设计酶口袋的强大模型,能够催化各种生化反应。对新数据集的实验表明,该模型在设计高质量、功能齐全的酶催化口袋方面具有很好的效果,为酶工程和合成生物学的进步铺平了道路。我们在https://github.com/WillHua127/EnzymeFlow提供了EnzymeFlow代码,并在https://github.com/WillHua127/EnzymeFlow/blob/main/enzymeflow_demo.ipynb上提供了笔记本演示。