2024年，蛋白質結構預測領域的里程碑之年。\x0a\x0a2024年，諾貝爾化學獎的授予無疑將蛋白質結構預測推向了全球關注的焦點。David Baker因其在計算蛋白質設計方面的杰出貢獻而獲得殊榮，而Demis Hassabis和John Jumper則因其在蛋白質結構預測領域的突破性成就共享另一半獎項。這一榮譽不僅是對個人成就的認可，更是對整個蛋白質結構預測領域的巨大鼓舞。\x0a\x0a作為全球蛋白質結構預測領域最具權威性的競賽，CASP（Critical Assessment of Structure Prediction）大賽每兩年舉辦一次，對于檢驗算法性能具有重要的指導意義。在剛剛結束的CASP16大賽中，各個研究方向的競賽結果重磅揭曉，多個華人團隊成績斐然。美國密蘇里大學程建林教授，山東大學楊建益教授，南開大學鄭偉教授，浙江工業大學張貴軍教授，江蘇理工學院孔韌研究員等均受邀在CASP16評估會上做口頭報告，介紹其團隊領先的預測模型和成績。\x0a\x0a為了能夠深入探討蛋白質結構預測領域的最新進展、挑戰以及未來發展趨勢，尤其是在2024年諾貝爾化學獎授予蛋白質結構預測領域的背景下，探討該領域如何開啟生物科技的新紀元。雷峰網邀請了本次出席 CASP16 大賽現場的幾位參賽嘉賓們共同舉辦《諾獎之后的新篇章：蛋白質結構預測的機遇和挑戰》的線上圓桌論壇活動。\x0a\x0a特邀嘉賓陣容：\x0a程建林：美國密蘇里大學哥倫比亞分校校董杰出教授\x0a楊建益：山東大學特聘教授\x0a鄭偉：南開大學統計與數據科學學院教授\x0a張貴軍：浙江工業大學教授\x0a孔韌：江蘇理工學院研究員\x0a主持人：常珊（江蘇理工學院教授）\x0a\x0a直播詳情：\x0a時間：2025年1月5日（周日）10:00\x0a\x0a直播平臺：\x0aAI科技評論\x26amp;amp;雷峰網視頻號

原標題：直播預告丨諾獎之后的新篇章：蛋白質結構預測的機遇和挑戰丨GAIR Live
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諾獎之后的新篇章：蛋白質結構預測的機遇與挑戰

AlphaFold2的問世，以及其背后的深度學習技術在蛋白質結構預測領域的突破性進展，為生物醫學研究帶來了性的變化，也獲得了2023年的諾貝爾化學獎。GAIR Live的直播預告中，深入探討了這一領域的機遇與挑戰，以下為要點總結：

1. AlphaFold2的成功與影響

AlphaFold2憑借其驚人的準確性和效率，成功預測了數百萬種蛋白質的結構。這不僅極大地加速了藥物研發、疾病診斷和治療等方面的研究進程，也為基礎生物學研究提供了前所未有的工具。直播預告中可能重點介紹了AlphaFold2的技術原理，例如其如何利用深度學習模型學習蛋白質序列和結構之間的復雜關系，并最終實現高精度預測。同時，也會分析AlphaFold2的成功對生物醫學領域帶來的深遠影響，例如加速新藥研發、推動精準醫療的發展等。

2. 蛋白質結構預測的機遇

AlphaFold2的成功僅僅是開始。未來，蛋白質結構預測領域仍有巨大的發展機遇。直播預告中可能涉及以下幾個方面：

1. 更精準的預測： 進一步提高預測精度，特別是對于一些結構復雜的蛋白質，例如膜蛋白。
2. 更快速的預測： 開發更高效的算法，以更快地預測更多蛋白質的結構。
3. 更全面的預測： 不僅預測靜態結構，還預測蛋白質的動態行為和相互作用。
4. 更廣泛的應用： 將蛋白質結構預測技術應用于更多領域，例如材料科學、環境科學等。
5. 結合實驗技術： 將計算預測與實驗驗證相結合，提高預測的可靠性。

3. 蛋白質結構預測的挑戰

盡管AlphaFold2取得了巨大的成功，但蛋白質結構預測領域仍然面臨許多挑戰：

1. 復雜蛋白質結構的預測： 一些蛋白質的結構極其復雜，目前的技術仍然難以準確預測。
2. 蛋白質動態行為的預測： 蛋白質的結構并非一成不變，其動態行為對功能至關重要，但預測動態行為仍然是一個巨大的挑戰。
3. 蛋白質相互作用的預測： 預測蛋白質之間的相互作用，以及蛋白質復合物的結構，也是一個重要的研究方向。
4. 數據資源的限制： 高質量的蛋白質結構數據仍然有限，這限制了模型的訓練和改進。
5. 計算資源的消耗： 進行大規模的蛋白質結構預測需要大量的計算資源。
6. 倫理和社會影響： 隨著技術的進步，需要關注其潛在的倫理和社會影響，例如基因編輯技術的應用等。

4. 未來展望

直播預告很可能對未來蛋白質結構預測領域的發展方向進行展望，例如多尺度模擬、人工智能與實驗技術的結合、以及跨學科合作的重要性等。 這將是一個充滿機遇和挑戰的領域，需要持續的創新和努力才能更好地理解生命現象，并最終造福人類。

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