受到得獎蛋白質設計啟發,透過Wolfram Language進行蛋白質建構研究

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2025.03.05


2024年諾貝爾化學獎的主題是對於可計算蛋白質設計跟結構預測,是一個已經有數十年研究的領域,其根本是來自對物理與化學的基礎,使用構象分析和能量學,將構成蛋白質的氨基酸殘基鏈折疊成三維結構的模型。近年運用AI解決問題的趨勢,使更多工具投入這門科學的研究,像是DNN與LLM (AlphaFold and ESMFold) 。
其中一位得獎主David Baker,他的研究小組在2021年的論文中形容這項計算工程時是將氨基酸的隨機序列優化為真實的蛋白質序列,並折疊成三維結構,在重複了流程將近2000次後,產出了廣泛的序列和預測結構。之後在用 X光射線晶體學與NMR光譜與蛋白質的核磁共振光譜學將其中發現的蛋白質分離且純化,部分的計算過程有透過Wolfram Language還原,如有興趣請參考原文。

來源:Nobel Prize–Inspired de novo Protein Design with Wolfram Language