《Briefings in Bioinformatics》：From wireframes to immersive reality: a historical perspective on molecular visualization software
编辑推荐：
分子可视化软件的发展是计算结构生物学与生物信息学中一个关键但常被低估的维度。随着结构数据集规模与复杂性不断增加，涵盖冷冻电子显微镜（cryo-electron microscopy，cryo-EM）重建至蛋白质组尺度人工智能（artificial intell
分子可视化软件的发展是计算结构生物学与生物信息学中一个关键但常被低估的维度。随着结构数据集规模与复杂性不断增加，涵盖冷冻电子显微镜（cryo-electron microscopy，cryo-EM）重建至蛋白质组尺度人工智能（artificial intelligence，AI）预测模型，可视化工具已成为数据解读、假设生成与科学交流的重要支撑。PyMOL、UCSF Chimera等广泛使用的平台，以及新兴虚拟现实环境，反映了数十年来由计算硬件、图形渲染与算法发展推动的持续创新。本综述追溯分子图形软件从FRODO、O等早期矢量应用，到RasMol、VMD等交互工具，再到现代实时三维可视化框架的历史演进。研究人员强调关键技术里程碑与至今仍塑造当代软件架构的设计原则，并指出化学家、结构生物学家与计算机科学家之间的跨学科合作推动了该领域发展。在当前AI、沉浸式可视化与云计算融入结构生物信息学工作流的背景下，重审该主题可为更直观、可扩展、可访问可视化平台的设计提供关键背景。
研究背景方面，分子图形学（molecular graphics，将原子坐标数据转为可分析三维表示的学科）是结构生物信息学核心方向。早期Kendrew与Perutz用金属杆和球标构建物理模型解释电子密度图，但模型笨重、难操纵，难以表现侧链堆积与二级结构。Richards Box（“Fred's Folly”）用半透镜将电子密度等高线板与骨架模型光学叠加，实现“模型浮于密度中”的手动搭建，但依赖手工描图、存在视差与光学畸变。到1970年代后，物理与光学方法让位于交互式计算机图形。Cyrus Levinthal在MIT用Project MAC主机与示波器式矢量终端“Kluge”实现实时旋转线框蛋白模型，并用“cubing”空间分格把近邻搜索从O(N2)降至O(N)，是细胞列表（cell-list）算法先声。Evans & Sutherland的LDS-1与Picture System把4×4齐次坐标变换流水线与z-buffer深度缓冲带入科学可视化，奠定现代GPU渲染范式。1990年代，Richardson夫妇的kinemage用纯文本层次化三维插图随《Protein Science》软盘分发，RasMol用ANSI C在个人机实现可脚本化分子浏览，二者共同使分子图形从专用工作站走向大众。
作者为开展研究用到的主要关键技术方法包括：对1950—2020年代分子图形史做文献与软件演进梳理；以FRODO、O、Coot等晶体学建模工具，RasMol、PyMOL、ChimeraX、YASARA等综合可视化环境，Mol*（MolStar）、Protein Imager等WebGL浏览器引擎，VMD、VIAMD等轨迹分析系统，以及UnityMol、Nanome等VR/XR平台为对象做功能比较；用层级时间线归纳硬件（矢量显示、UNIX工作站、GPU、WebGL、VR头显）、算法（cell-list、z-buffer、Marching Cubes、level-of-detail，LOD、screen-space ambient occlusion，SSAO）与数据结构（MMTF、mmCIF、MRC/CCP4 map）的协同演进；无生物样本队列，属综述型二次研究。
研究结果部分，各小节结论如下。“Rods, spheres, and ingenuity”节指出，物理CPK式杆球模型与Richards Box完成了从衍射数据到三维模型的过渡，但高密度原子细节掩盖高阶折叠，催生Richardson ribbon示意图与计算机分子图形。“Cyrus Levintham and the ‘Kluge’”节说明，Kluge以实时旋转、扭角操纵与空间分格近邻检查建立人机协同范式，但单色线框、无隐藏线消除，内存与CPU限制使折叠预测“过度乐观”。“Evans & Sutherland computers”节表明，LDS-1与Picture System用齐次矩阵流水线、深度缓冲和矢量低延迟渲染成为晶体学主流，FRODO在其上实现电子密度内实时修模，后被光栅UNIX工作站与商品GPU取代。“Kinetic images and RasMol”节总结，kinemage是作者策展的可交互出版插图，RasMol是通用脚本浏览器，二者分别侧重“传达既定见解”和“在普通机器上探索结构”，共同完成1990年代初民主化。“Integrated environments…”节比较PyMOL（出版级光线追踪与Python插件）、ChimeraX（GPU加速、cryo-EM体数据与LOD、VR、非商业免费）、YASARA（内置力场、CPU–GPU无三角球面、Vulkan可至36亿原子）的设计哲学差异。“CCP4 and its visualization software”节指出，Coot用Marching Cubes做密度面与实时搭模、校验Ramachandran/rotamer，CCP4mg偏出版图与教学，二者体现CCP4可重复开放科学理念。“Web-based platforms”节说明，MolStar借WebGL、MMTF与GPU端几何重建在浏览器渲百万原子，Protein Imager走一键出图，iCn3D做1D/2D/3D注释同步，Molmil轻量不传服务器。“Visualization and analysis of MD”节中VMD以C/C++与Tcl/Python、NAMD/GROMACS/CHARMM/AMBER接口、GPU加速RDF与APBS见长，VIAMD以流式读取、轻量脚本、同步面板做探索式分析。“Virtual, extended, and immersive reality”节比较UnityMol（Unity/C#、HyperBalls、SteamVR、FAIR体验）、VisionMol（独立头显轻量教学）、Nanome（商用XR、多人共编辑配体/对接）、VRmol等，指出现实沉浸化但生态与可扩展性不一。
讨论与结论部分，研究人员认为分子可视化史是一条从机械杆球、光学叠加、矢量“Kluge”、专用E&S硬件，走向UNIX工作站、GPU桌面软件、WebGL浏览器与VR/XR的连续谱系；核心算法（cell-list、齐次变换、z-buffer、Marching Cubes、LOD、SSAO）与数据格式（PDB、mmCIF、MMTF、MRC）共同决定可扩展性、保真度与可及性。跨学科协作——化学家定语义、结构生物学家定工作流、计算机科学家定渲染与系统——是平台演进底层动力。在AI预测结构、cryo-EM细胞尺度组装与云协作成为常态后，未来平台应更直观、可扩展、可访问，并把图形前端作为计算管线的人机接口而非孤立画图器。该综述重认FRODO、O、RasMol、PyMOL、ChimeraX、Coot、MolStar、VMD、Nanome等奠基贡献，并将分子图形学定位为未来生物信息学与计算发现中动态且不可分割的组件。
