AlphaFold Protein Structure Database|蛋白质结构预测数据集|生物信息学数据集

alphafold.com2024-12-19 收录

蛋白质结构预测

生物信息学

下载链接：

https://alphafold.com/

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

AlphaFold是由Google DeepMind开发的AI系统，可从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，其准确性媲美实验方法。Google DeepMind与欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作创建了AlphaFold Protein Structure Database，免费向科学界开放，现已涵盖超过2亿条UniProt蛋白序列，包含人类及47种重要生物的蛋白质组。

提供机构：

Google DeepMind、EMBL-EBI

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AlphaFold Protein Structure Database的构建基于深度学习模型AlphaFold，该模型由DeepMind开发，旨在通过预测蛋白质的三维结构来解决生物学中的重要问题。数据集的构建过程包括从公开的蛋白质序列数据库中提取序列信息，利用AlphaFold模型进行结构预测，并将预测结果以高精度的原子级别结构进行存储。这一过程不仅依赖于大量的计算资源，还结合了多序列比对和进化信息，以提高预测的准确性。

特点

AlphaFold Protein Structure Database的特点在于其高精度的蛋白质结构预测能力，能够提供接近实验水平的结构信息。数据集涵盖了广泛的蛋白质种类，从单体蛋白质到复杂的蛋白质复合物，均有所涉及。此外，该数据库还提供了详细的元数据，包括蛋白质的序列、功能注释以及与其他蛋白质的相互作用信息，为研究者提供了全面的蛋白质结构与功能分析平台。

使用方法

AlphaFold Protein Structure Database的使用方法多样，适用于生物信息学、药物设计、蛋白质工程等多个领域。研究者可以通过访问数据库的在线平台，输入感兴趣的蛋白质序列，获取其预测的三维结构。此外，数据库还支持批量下载和API接口，方便用户进行大规模的数据分析和集成。通过结合实验数据，研究者可以进一步验证和优化预测结果，从而加速蛋白质功能研究和药物开发进程。

背景与挑战

背景概述

AlphaFold Protein Structure Database是由DeepMind公司于2021年推出的一个革命性蛋白质结构预测数据库。该数据库的核心研究问题是通过人工智能技术，特别是深度学习模型AlphaFold，来精确预测蛋白质的三维结构。这一研究不仅解决了生物学领域长期存在的蛋白质结构预测难题，还对药物研发、疾病理解以及生物工程等领域产生了深远影响。主要研究人员包括DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper等人，他们的工作极大地推动了结构生物学的发展，使得蛋白质结构的预测精度达到了前所未有的高度。

当前挑战

尽管AlphaFold Protein Structure Database在蛋白质结构预测方面取得了显著进展，但仍面临若干挑战。首先，数据集的构建依赖于大量的计算资源和复杂的算法，这使得其扩展性和计算成本成为一个重要问题。其次，尽管AlphaFold在预测单个蛋白质结构方面表现出色，但在处理蛋白质复合物或多蛋白系统的结构预测时仍存在局限性。此外，数据集的更新和维护需要持续的科研投入，以确保其预测结果的准确性和时效性。最后，如何将这些预测结构有效地应用于实际的生物学研究和药物设计中，仍需进一步的研究和验证。

发展历史

创建时间与更新

AlphaFold Protein Structure Database由DeepMind公司于2021年7月发布，旨在提供高质量的蛋白质结构预测。该数据库的更新频率较高，通常随着AlphaFold系统的改进和新数据的加入而定期更新。

重要里程碑

AlphaFold Protein Structure Database的发布标志着蛋白质结构预测领域的重大突破。其首次公开了超过35万个蛋白质结构，涵盖了几乎所有已知蛋白质的98.5%。这一成就不仅极大地推动了生物信息学的发展，还为药物研发、疾病研究和生物工程等领域提供了宝贵的资源。此外，该数据库的开放获取政策使得全球科研人员能够免费使用这些数据，进一步加速了科学研究的进程。

当前发展情况

目前，AlphaFold Protein Structure Database已成为全球科研人员和生物技术公司的重要工具。其不仅在学术界广泛应用，还推动了工业界在药物设计和蛋白质工程方面的创新。随着AlphaFold系统的持续优化和更多蛋白质数据的加入，该数据库的覆盖范围和精度不断提升，为解析复杂的蛋白质相互作用和功能提供了强有力的支持。此外，数据库的开放性和可扩展性也促进了全球范围内的合作与共享，进一步提升了其在生命科学领域的应用价值。

发展历程

DeepMind首次发布AlphaFold，在第13届全球蛋白质结构预测竞赛（CASP）中取得突破性成绩，准确预测了大部分蛋白质的三维结构。
2018年
AlphaFold 2在CASP14中再次取得显著进展，其预测的蛋白质结构与实验测定的结构高度一致，标志着蛋白质结构预测领域的重大突破。
2020年
DeepMind与欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作，正式发布AlphaFold Protein Structure Database，提供超过35万个蛋白质结构的公开访问，涵盖了人类、细菌、植物和病毒等多种生物的蛋白质。
2021年
AlphaFold数据库扩展至超过2亿个蛋白质结构，覆盖了几乎所有已知蛋白质序列，极大地推动了生物学研究和药物开发领域的发展。
2022年

常用场景

经典使用场景

AlphaFold Protein Structure Database作为蛋白质结构预测领域的里程碑，其经典使用场景主要体现在为生物医学研究提供高精度的蛋白质三维结构模型。通过深度学习算法，该数据库能够快速且准确地预测蛋白质的结构，从而为研究人员提供关键的结构信息，助力于蛋白质功能、相互作用及药物设计的深入研究。

衍生相关工作

AlphaFold Protein Structure Database的成功催生了一系列相关研究工作，包括改进的蛋白质结构预测算法、多蛋白质复合物结构预测以及蛋白质动态行为模拟等。这些衍生工作进一步拓展了蛋白质结构研究的深度和广度，推动了计算生物学、生物信息学和药物设计等领域的技术进步，为未来的生物医学研究奠定了坚实的基础。

数据集最近研究