主要观点总结
本文是《环球科学》对张阳教授关于蛋白质结构预测领域的专访。张教授介绍了蛋白质结构预测领域的发展历程，包括该领域在AI出现之前和之后的主要算法，以及他与团队在该领域的研究工作。此外，张教授还谈到了AlphaFold的出现对结构生物学的影响、CASP比赛的意义以及他认为对蛋白质结构预测领域非常重要的其他工作。
关键观点总结
关键观点1: 蛋白质结构预测领域的发展历史
张教授介绍了蛋白质结构预测领域在AI出现之前和之后的主要算法，包括基于物理的预测方法和基于模板的预测方法等。
关键观点2: 张阳教授团队的研究工作
张教授详细介绍了他们实验室开发的I-TASSER算法，以及与其他算法融合形成的综合算法。他还提到了D-I-TASSER算法，该算法结合了深度学习和物理方法，用于解决蛋白质折叠过程中的一些问题。
关键观点3: AlphaFold的出现对结构生物学的影响
张教授认为AlphaFold的成功引发了结构生物学的关注，但也提醒研究者要有独立思考，专注于解决重要问题。他强调了机器学习在蛋白质结构预测中的局限性，如黑箱问题和无法直接揭示蛋白质折叠的物理过程。
关键观点4: CASP比赛的意义
张教授认为CASP比赛在推动蛋白质结构预测领域的发展方面具有重要意义。他认为CASP可能会开始探索更具挑战性的问题，如多域蛋白和蛋白质复合体的预测。他还希望CASP能够扩展到解决与蛋白质相关的物理学基本问题。
关键观点5: 其他重要的工作
张教授提到蛋白质结构预测领域的成功是建立在数代人长期努力的基础上的，并强调了其他重要工作的重要性，如其他算法的开发、蛋白质折叠的物理机制研究等。
文章预览
图片来源：张阳 2024年诺贝尔化学奖颁给了计算蛋白质设计和结构预测领域，《环球科学》2024年10月刊也推出了“ AI重塑结构生物学 ”专题。诺奖公布前不久，我们独家专访了该专题的审校者、新加坡国立大学计算机科学和生物化学教授以及癌症科学研究所高级研究员张阳老师，聊了聊蛋白质结构预测领域发展史，以及AlphaFold对该领域的影响。考虑到普通读者的阅读需求，我们精简整理了一份采访稿。如需阅读更多技术细节内容，可 移步这里阅读采访稿全文《当AlphaFold追随者蜂拥而至，我仍选择坚守初心》 。 本刊记者 | 黄雨佳 《环球科学》： 张老师好！首先有请张老师简单介绍一下自己的研究背景。 张阳（新加坡国立大学教授）： 谢谢！我们实验室主要致力于 人工智能（AI）和计算生物学研究 ，多年来一直关注蛋白质折叠和结构预测问题，
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