蛋白质结构预测是生物信息学领域的重要课题，通过计算方法解析蛋白质的三维构象有助于理解其功能与机制。以下是基础学习路径与工具推荐：
📚 1. 核心概念
- 折叠原理：蛋白质的氨基酸序列决定其空间结构（如 α-螺旋、β-折叠）
- 能量函数：基于物理模型计算构象稳定性（Ramachandran 图角限制）
- 深度学习突破：AlphaFold 系列算法在 CASP14 中实现原子级精度
🔧 2. 常用工具
| 工具名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| AlphaFold | 基于Transformer的预测框架 | 高精度结构预测 |
| Rosetta | 基于片段组装的开源软件 | 从头预测与优化 |
| SWISS-MODEL | 模型构建服务器 | 同源建模快速入门 |
🧠 3. 学习步骤
- 学习基础生物学知识（蛋白质结构基础）
- 掌握序列比对工具（如 BLAST、ClustalW）
- 实践深度学习模型训练（推荐参考 AlphaFold教程）
- 分析预测结果（PDB格式文件解读）
🧪 4. 实践案例
- 案例1：使用 AlphaFold 预测肌红蛋白结构
- 案例2：通过 Rosetta 优化抗体-抗原结合界面
- 案例3：基于分子动力学模拟研究酶活性位点
🌐 5. 拓展资源
- 蛋白质结构预测综述（推荐进阶阅读）
- CASP竞赛历史数据（了解行业进展）
- PDB数据库教程（结构可视化与分析）