基于AlphaFold数据库分析蛋白质进化中的统计规律.pdfVIP

生物医药与生物医学工程

第13卷第2期集成技术Vol.13No.2

2024年3月JOURNALOFINTEGRATIONTECHNOLOGYMar.2024

引文格式：

[J]2024,13(2):74-88.

夏辰亮,唐乾元.基于AlphaFold数据库分析蛋白质进化中的统计规律.集成技术,

XiaCL,TangQY.UncoveringthestatisticaltrendsofproteinevolutionwithAlphaFolddatabase[J].Journalof

IntegrationTechnology,2024,13(2):74-88.

基于AlphaFold数据库分析蛋白质进化中的统计规律

12*

夏辰亮唐乾元

1(三江学院数理部南京210012)

2(香港浸会大学物理系香港999077)

摘 要 由DeepMind开发的AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得了前所未有的巨大突破，对生命

科学的研究产生了革命性的影响。基于大规模的结构预测，AlphaFold结构预测数据库得以建立，它

包含2亿多种蛋白，并覆盖了数十种物种的完整蛋白质组。该综述介绍了在“后AlphaFold时代”利

用统计物理方法研究蛋白质进化问题的一些必威体育精装版进展。传统的蛋白质进化研究往往关注同一个家族

的蛋白质序列或者结构(微观视角)，而随着AlphaFold预测的海量蛋白质结构的出现，研究者可以把

视角扩展到大量蛋白质的集合，甚至是直接对比不同物种体内的全部蛋白质，从中挖掘统计趋势(宏

观视角)。基于AlphaFold数据库，通过对比40多种模式生物体内相似链长的蛋白质，研究者发现了

蛋白质分子进化中的统计规律。随着物种复杂性的提高，蛋白质结构将趋向于更高的柔性和模块化程

度，蛋白质序列将趋向于出现更显著的亲疏水片段分隔，蛋白质的功能专一性也不断提高。这些基于

AlphaFold的统计研究在分子进化和物种进化之间建立了联系，有助于理解生物复杂性的演化。

关键词 AlphaFold；蛋白质；进化；蛋白质动力学；简正模分析；统计物理

中图分类号 Q615文献标志码 Adoi:10.12146/j.issn.2095-3135.20230912001

UncoveringtheStatisticalTrendsofProteinEvolutionwith

AlphaFoldDatabase

XIAChenliang1TANGQianyuan2*

1(DepartmentofMathematicsandPhysics,SanjiangUniversity,Nanjing210012,China)

2(DepartmentofPhysics,HongKongBaptistUniversity