破解本征无序蛋白难题，bAIes让AlphaFold预测结构“动”起来
7.3
来源：
BioTender
发布时间：
2025-07-01 23:37
摘要：
文章介绍了法国巴斯德研究所开发的新方法——bAIes，该方法通过整合AlphaFold预测结果与物理力场推理，实现了对本征无序蛋白的原子级动态结构预测。文中详细描述了方法流程、与传统分子动力学模拟对比的优势（包括速度和拟合NMR、SAXS数据的表现），并提到了该技术在蛋白设计、药物筛选等领域的潜在应用，以及代码已开源供相关研究者使用。
原文：
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1.0: 虽然提到了在蛋白设计和药物筛选等潜在商业应用，但缺乏直接的商业化数据、经济效益分析或产业布局描述。
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2.5: 详细说明了技术原理、实验数据（如21种真实无序蛋白测试、与超算分子动力学的对比）以及结果验证，数据充分且逻辑严谨。
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1.5: 对于科研、AI与生物医药交叉领域的专业受众具有一定吸引力，但对影响超10万患者的大众市场相关性较弱。
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2.3: 文章介绍的bAIes方法采用了创新性技术，将AlphaFold的预测‘动态化’，具有方法上的突破性及前瞻性。
关键证据
‘bAIes：用 AlphaFold 的输出+一套聪明的力场推理，搞定原子级别的动态结构预测’
‘研究团队测了 21 种真实的无序蛋白，还包含多结构域蛋白，结果很惊艳：预测精度不输 30 微秒超算分子动力学模拟’
‘实现代码已加入 PLUMED (https://www.plumed.org) 官方模块，使用 AlphaFold2 + 自带随机线团力场，轻量高效’
真实性检查
否