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还记得去年震撼全球的化学诺贝尔奖得主吗？就是它 —— DeepMind 出品、斩获化学最高荣誉的 AI 模型：AlphaFold2！
它用算法替代实验室，在数小时内预测出蛋白质的 3D 结构，精度堪比 X 射线晶体学。
一口气解锁了 2 亿种蛋白质形态，被 Nature 誉为“改变生物科学的时刻”。
什么是AlphaFold2
AlphaFold2 是由 DeepMind（谷歌拥有的人工智能研究实验室）的研究小组开发的一种用于蛋白质结构预测的深度学习模型。
AlphaFold2 基于其前身 AlphaFold 的成功，代表了蛋白质结构预测领域的重大突破。
2024年10月，Demis Hassabis和John Jumper等人凭借 AlphaFold2 的成就，与David Baker一同赢得了诺贝尔化学奖。
它不仅成功预测了 2 亿多种蛋白质结构，还为生物学、药物开发和疾病治疗提供了全新视角。
功能亮点
🧠 蛋白质结构预测
基于氨基酸序列生成精准 3D 结构
🧬 多序列比对（MSA）
调用数据库进行高效同源比对
🔁 结构优化
使用 transformer 网络多轮精修结构
📊 pLDDT 评分
输出每个位点的预测置信度应用场景
应用场景
新药发现
模拟癌症相关蛋白结构，辅助靶点发现与药物筛选。
酶工程
优化工业酶的活性、稳定性，支持生物降解与能源转化。
进化研究
追踪物种间蛋白结构演化，辅助系统发育树构建。
为何说它“划时代”？
传统方法（X 射线、冷冻电镜）费时费钱，动辄数月，AlphaFold 2几小时出结果，精度直逼实验！
在 CASP14 测试中，AlphaFold2 取得了超 90 GDT 分数，准确率可达原子级别
DeepMind 将预测结果做成了全球蛋白质结构数据库，免费开放数亿结构体给科研人员使用
2024年化学诺贝尔奖获奖者
David Baker、Demis Hassabis & John M. Jumper
操作指南
上传氨基酸序列，在输入框或上传区域输入或者粘贴氨基酸序列
系统将利用该序列对比蛋白质数据库，执行多序列比对（MSA），生成与目标序列相似的蛋白质信息。
可配置选项
各选项设置了数据库中选取序列的标准
决定哪些序列会被包括进来进行比对
MSA 数据库
uniref90：一个包含了超过 900 万个蛋白质序列的数据库，适用于广泛的蛋白质序列比对。
small_bfd：一个比对数据库，专注于较小的蛋白质序列。
mgnify：一个特别用于微生物蛋白质序列的数据库，适用于微生物相关的结构预测。
包含阈值
E-value：E 值是衡量比对序列与目标序列的相似度的一个参数。较小的 E 值意味着序列之间的相似性较高。选择更低的 E 值意味着你会选择更严格的序列进行比对。
Bit Score：比特分数表示比对的可靠性。比特分数越高，比对结果越可靠。通过设置比特分数的阈值，可以控制你选择的序列质量。
Iterations：执行多次比对的次数。增加迭代次数可以让比对结果更加精细，但也会增加计算时间。
Optimize atom positions based on molecule geometry constraints：通过调整原子的空间位置，优化整个蛋白质结构，使其符合现实中的化学几何约束，增强结构的稳定性和准确性。
AlphaFold2 会为每个预测的氨基酸位置提供一个置信度评分（pLDDT），该评分反映了 AlphaFold2 对预测结果的信心。
可以通过对比不同部分的 pLDDT 分数，观察哪些区域结构较为固定，哪些区域可能存在不确定性（如柔性区域）。
3D 结构可视化
预测出的蛋白质结构展示为三维模型可旋转、缩放该模型查看蛋白质的折叠情况
每个氨基酸之间的连接和空间关系都能被直观展示
你可以对预测结果进行进一步的交互操作，点击或选择蛋白质的一部分，查看其具体结构与功能
导出结果
通过选预测结果通常可以导出为
PDB 文件或其他格式
以供其他分析工具使用
「模型名称」AlphaFold 2
📌 使用方式：
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