预测2.14亿个蛋白质结构！AlphaFold 新成果再次引爆(2)

来源：生命科学 【在线投稿】栏目：综合新闻时间：2022年08月04日 05:10:48

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摘要：此外，当两个结构在序列上变化较小时，例如蛋白质中一两个氨基酸发生变异的情况，AlphaFold无法区分其差异。周耀旗指出了此次公布的海量数据背后隐

此外，当两个结构在序列上变化较小时，例如蛋白质中一两个氨基酸发生变异的情况，AlphaFold无法区分其差异。

周耀旗指出了此次公布的海量数据背后隐存的问题：AlphaFold蛋白质结构数据库中的数据虽然庞大，但其中部分蛋白质由于同源序列较少，AlphaFold并不能准确地进行预测，仍需补充更多的进化信息。

许东也指出，此次AlphaFold预测出的蛋白质结构中有部分结果结构不稳定，不能应用于研究中；

但是，这两亿多的蛋白质结构数据可以全部应用于研究中吗？

在此之前，科学界解析的蛋白质结构仅仅覆盖了人类蛋白序列17%的氨基酸。

“我们过去做蛋白质结构预测只能通过序列对比的方式进行，那时候大部分蛋白质的结构都还没有发现，预测的准确率也不高。AlphaFold出现以后蛋白质结构预测的相关研究都可以再上一个新台阶。”

一周后的7月22日，DeepMind再次发表Nature论文，推出AlphaFold蛋白质结构数据库，向公众免费开放人类蛋白质组以及另外20种模式生物的总共超过种结构，并且对98.5%的人类蛋白质结构进行了准确预测。

时隔一年，AlphaFold再次引起轰动，它对生物信息学领域的研究历程又将会产生多大的影响？雷峰网

自2020年回国后，潘毅的研究逐渐从理论转向应用，药物研发也是其研究的重点落地方向之一。

从1997年开始，许东教授就开始了蛋白质结构预测这方面的研究。

许东教授是AAAS和AIMBE会士，曾因为蛋白结构预测的工作获得2001年美国“最杰出研究与开发100人奖励（国际2001R&D 100 Award）”。

他告诉《医健AI掘金志》，AlphaFold预测出的蛋白质结构对生物制药将有很大的帮助，尤其是在小分子筛选的工作上。