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基于人工智能的蛋白质热力学稳定性预测
1
作者
陶林节
徐凡丁
+2 位作者
郭宇
龙建纲
鲁卓阳
《生物化学与生物物理进展》
北大核心
2025年第8期1972-1985,共14页
人工智能技术在生物学领域的应用在近几年取得了突飞猛进的发展,其中最显著的成果为蛋白质结构预测和设计,该成果于2024年荣获诺贝尔化学奖。可以预见,对蛋白质各类物理和化学属性的精准预测将是蛋白质预测领域下一阶段的重要发展方向...
人工智能技术在生物学领域的应用在近几年取得了突飞猛进的发展,其中最显著的成果为蛋白质结构预测和设计,该成果于2024年荣获诺贝尔化学奖。可以预见,对蛋白质各类物理和化学属性的精准预测将是蛋白质预测领域下一阶段的重要发展方向。蛋白质热力学稳定性在深入了解生命活动机制、药物研发、疾病诊断和治疗,以及生物技术产业中酶制剂的生产、生物传感器研发以及蛋白质药物制备等方面均具有重要意义。借助人工智能技术进行蛋白质热力学稳定性的精准预测将大幅提升蛋白质相关的科学研究能力和产业发展效率。本文综述了蛋白质热力学稳定性预测技术的发展历程,梳理了从生物实验测定方法、传统能量函数计算方法到现代机器学习预测方法。重点讨论了基于机器学习的预测模型,尤其是深度神经网络、图神经网络和注意力机制等前沿算法在蛋白质热力学稳定性预测中的突破。深入讨论了突变稳定性预测的核心挑战,如数据集质量与数量不平衡、模型过拟合及蛋白质动态性的建模等难题。旨在为研究人员提供一个全面的参考框架,助力突变蛋白质热力学稳定性预测技术的发展。
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关键词
机器学习
蛋白质热力学稳定性
突变
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职称材料
题名
基于人工智能的蛋白质热力学稳定性预测
1
作者
陶林节
徐凡丁
郭宇
龙建纲
鲁卓阳
机构
西安交通大学生命科学与技术学院线粒体生物医学研究所
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《生物化学与生物物理进展》
北大核心
2025年第8期1972-1985,共14页
基金
国家自然科学基金(32271281)资助项目。
文摘
人工智能技术在生物学领域的应用在近几年取得了突飞猛进的发展,其中最显著的成果为蛋白质结构预测和设计,该成果于2024年荣获诺贝尔化学奖。可以预见,对蛋白质各类物理和化学属性的精准预测将是蛋白质预测领域下一阶段的重要发展方向。蛋白质热力学稳定性在深入了解生命活动机制、药物研发、疾病诊断和治疗,以及生物技术产业中酶制剂的生产、生物传感器研发以及蛋白质药物制备等方面均具有重要意义。借助人工智能技术进行蛋白质热力学稳定性的精准预测将大幅提升蛋白质相关的科学研究能力和产业发展效率。本文综述了蛋白质热力学稳定性预测技术的发展历程,梳理了从生物实验测定方法、传统能量函数计算方法到现代机器学习预测方法。重点讨论了基于机器学习的预测模型,尤其是深度神经网络、图神经网络和注意力机制等前沿算法在蛋白质热力学稳定性预测中的突破。深入讨论了突变稳定性预测的核心挑战,如数据集质量与数量不平衡、模型过拟合及蛋白质动态性的建模等难题。旨在为研究人员提供一个全面的参考框架,助力突变蛋白质热力学稳定性预测技术的发展。
关键词
机器学习
蛋白质热力学稳定性
突变
Keywords
machine learning
protein thermodynamic stability
mutations
分类号
Q68 [生物学—生物物理学]
Q816 [生物学—生物工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能的蛋白质热力学稳定性预测
陶林节
徐凡丁
郭宇
龙建纲
鲁卓阳
《生物化学与生物物理进展》
北大核心
2025
0
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