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题名人工智能驱动的蛋白质结构预测进展与应用前景
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作者
朱吕帅
李志鹏
刘欣悦
叶盛
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机构
安徽大学人工智能学院安徽省无人系统与智能技术工程研究中心
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出处
《生物学杂志》
北大核心
2025年第5期1-9,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(22203001)。
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文摘
蛋白质是生命活动的核心分子,其三维结构决定了其生物功能与作用机制。尽管X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜等实验方法在结构解析方面取得了丰硕成果,但仍面临成本高、耗时长和适用性受限的挑战。近年来,人工智能尤其是深度学习技术的飞速发展,为蛋白质结构预测带来了革命性突破。从早期的统计能量函数和同源建模,到融入注意力机制和大规模参数化网络的前沿深度学习模型,预测精度与速度均得到了显著提升。以AlphaFold和RoseTTAFold为代表的算法不仅在静态结构预测上屡创佳绩,还在变异体筛选、药物设计和精准医学等领域展现出广阔应用前景。此外,还系统阐述了基于蛋白质语言模型(如ESM-3)的结构预测方法,同时进一步探讨了基于光谱描述符和基于大规模生物物理采样增强的深度学习这两类探索性动态结构预测策略,并评估了它们的研究进展与应用潜力,为未来研究提供理论与实践参考。
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关键词
蛋白质结构预测
人工智能
AlphaFold
RoseTTAFold
ESM-3
光谱描述符
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Keywords
protein structure prediction
artificial intelligence
AlphaFold
RoseTTAFold
ESM-3
spectral descriptors
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分类号
Q51
[生物学—生物化学]
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