计算蛋白质设计：融合前沿技术，解锁蛋白质新奥秘

为突破蛋白质结构与功能研究局限，研究人员结合多种技术开展计算蛋白质设计研究，推动该领域变革。

　　计算蛋白质设计领域，通过将分子建模（Molecular Modelling ）、机器学习模型（Machine - Learned Models）与对蛋白质化学和物理学日益深入的理解相结合，借助计算手段和人类专业知识，已能够创造出自然界中不存在的新型蛋白质结构、组件和功能。当下，基于生成式深度学习（Generative Deep - Learning）的方法，利用庞大的蛋白质序列和结构数据库，正彻底改变这一领域，赋予蛋白质设计新的能力，提升其可靠性，并让更多人能够参与其中。本入门指南将介绍计算蛋白质设计的主要方法，涵盖基于物理学原理的工具和基于机器学习的工具。其旨在让生物学家、物理学家和计算机科学家都能轻松理解。重点聚焦于理解因我们对蛋白质结构和功能的基础认知存在局限而产生的实际挑战，以及近期可能有助于突破这些局限的进展和新观点。