【深度学习新浪潮】如何使用大模型等技术基于序列预测蛋白质的结构，功能和靶点？

利用大模型技术基于蛋白质序列预测结构、功能和靶点，需结合深度学习架构创新、多模态数据融合及领域知识优化。以下是具体方法和技术路径：

一、结构预测：从序列到原子级建模

1. AlphaFold 3的革命性突破
   AlphaFold 3（2024年发布）在AlphaFold 2的基础上，将预测范围扩展至蛋白质、DNA、RNA和小分子配体的相互作用体系。其核心架构包括：

   • Evoformer升级：改进的Transformer模块处理多序列比对（MSA）和进化协变信息，捕捉氨基酸残基间的长程依赖。
   • 扩散生成网络：替代传统几何优化模块，通过逐步调整原子位置生成高精度结构，尤其擅长预测复杂复合物（如抗原-抗体结合）。
   • 多分子兼容性：支持输入配体SMILES序列或DNA/RNA序列，直接输出完整的分子复合物结构，在药物设计中可预测配体结合模式。

2. 高