换一批统计物理与人工智能驱动的蛋白质结构生物信息学
Protein structural bioinformatics empowered by statistical physics and artificial intelligence
摘要结构生物信息学聚焦于生物分子的三维结构及其功能,蛋白质的结构是其核心研究对象.深度学习引发的蛋白质结构预测革命,特别是AlphaFold2的突破,实现了仅凭氨基酸序列即可达到原子精度的蛋白质结构预测,从根本上重构了该领域的数据生态.统计物理学与大数据分析方法的深度融合,使研究者能够突破传统个案研究的局限,从海量数据中系统性揭示蛋白质设计的普适性规律.大规模蛋白质结构数据的积累为定量化研究蛋白质动力学中的长程关联及其与进化的对应关系奠定了重要基础,这不仅为理解蛋白质的结构、动力学、功能与进化提供了统一的理论框架,其揭示的普适规律与设计原则也为人工蛋白质设计提供了关键指导.在此基础上,基于AlphaFold数据库的跨物种蛋白质结构对比统计分析,突显了数据驱动方法在揭示蛋白质进化过程中随生物复杂性增加而呈现的普适统计规律方面的核心作用,为理解生命进化的分子机制提供了全新视角.鉴于蛋白质功能的实现往往依赖于多种构象状态间的动态转换,蛋白质动力学的精确预测已成为当前研究的核心方向.统计物理与人工智能相结合的研究范式将持续引领蛋白质科学的创新发展,通过提升高通量筛选和理性设计效率,加速从基础发现到实际应用的转化,为合成生物学、精准医学等领域开辟新的可能性.
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关键词
统计物理人工智能蛋白质结构蛋白质动力学结构生物信息学AlphaFold数据库statistical physicsartificial intelligenceprotein structureprotein dynamicsstructural bioinformaticsAlphaFold database
分类号
Q615（理论生物物理学）
栏目名称
DOI
10.12211/2096-8280.2025-016
发布时间
2025-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（12305052）
江苏省高等学校自然科学研究项目（22KJD14005）
香港研究资助局杰出青年学者计划项目（22302723）
香港浸会大学资助项目（RC-FNRA-IG/22-23/SCI/03）
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