综述：机器学习在蛋白质组学中的进展与趋势（1997-2024）：文献计量分析

这篇综述通过文献计量学方法系统分析了1997-2024年间机器学习（ML）在蛋白质组学领域的应用进展，揭示了该领域的知识结构、发展轨迹及前沿趋势。研究基于Web of Science的5,156篇文献，结合CiteSpace和VOSviewer等工具，发现美国主导研究产出，中国紧随其后；AlphaFold2相关研究最具影响力，深度学习（DL）、蛋白质相互作用预测和多组学整合成为核心方向。

　　

1 引言

蛋白质组学作为大规模研究蛋白质的学科，在揭示生物系统与疾病机制中扮演关键角色。随着机器学习技术的渗透，这一领域经历了从传统质谱数据分析到人工智能驱动的范式转变。早期研究集中于蛋白质鉴定和定量，而近年来的突破性进展如AlphaFold2的出现，彻底改变了蛋白质结构预测的格局。文献计量数据显示，2010年后相关研究呈指数增长，年均增长率达12.53%，2019-2020年间更出现65.14%的爆发式增长。

2 研究方法

研究团队从Web of Science核心合集中检索了1997-2024年的5,156篇文献，采用严格的去重和标准化流程。通过关键词共现、引文网络、机构合作模式等多元分析，构建了完整的领域知识图谱。分析工具组合包括CiteSpace 6.4.R1、VOSviewer 1.6.18和R语言bibliometrix包，确保结果的全面性与可视化呈现。

3 研究结果

3.1 国家/地区贡献

美国以1,289篇文献（25.06%总量）和最高H指数（136）领跑全球，中国以1,106篇位居第二但国际合作较弱（MCP%仅19.6%）。英国凭借0.24的中心性成为关键枢纽，德国则以44.2%的跨国合作率展现欧洲研究特色。

3.2 核心技术与热点

深度学习（DL）相关研究占据主导地位，关键词爆发强度达28.69（2020-2024）。AlphaFold2以57.49的爆发强度成为最具影响力突破，其精确预测蛋白质三维结构的能力为药物设计开辟新途径。多组学整合和突变分析（强度10.57）成为新兴方向，尤其在癌症基因组学和神经退行性疾病研究中表现突出。

3.3 学术影响力

《Journal of Proteome Research》以247篇发文量成为最活跃期刊，《Nucleic Acids Research》则以19.16的影响因子领跑质量榜单。中国学者郭天南在单细胞蛋白质组学和AI辅助诊断方面贡献显著，而德国Matthias Mann开发的SILAC技术仍是定量蛋白质组学金标准。

4 讨论与展望

当前研究面临数据异质性和模型可解释性等挑战。未来应聚焦三大方向：

1. 1.

   可解释AI：开发可视化工具解析深度学习模型的决策过程

2. 2.

   跨学科协作：建立生物学家与算法专家的长效对话机制

3. 3.

   标准化框架：构建兼顾数据共享与隐私保护的联邦学习系统

蛋白质组学与机器学习的融合正在重塑生命科学研究范式。从早期质谱数据分析到现今的智能诊疗系统，该领域已逐步实现从"描述"到"预测"再到"调控"的跨越式发展。随着空间蛋白质组学和单细胞技术的成熟，这一交叉学科有望在精准医学时代发挥更核心的作用。