北鯤雲超算平臺在AlphaFold2對蛋白質研究中有何作用？

受人工智慧和深度學習技術發展較快 等因素影響， 結構生物學資料的研究 也開始迎來了嶄新的階段 ，針對蛋白質結構的預測也出現了 一些新的方法，並獲得了突破性 進展。目前 ，最為前沿的技術 當屬 AlphaFold2 以及 RoseTTAFold ，這些技術對行業 的影響可謂 是 顛覆性的 。 特別是 國內已經有 北鯤雲這類 的企業和一些 高校 以及科研機構進行合作，在 北鯤雲超算 平臺 的支 持下 ，AlphaFold2的 優越性 會更好地發揮出來， 甚至 有很多人士認為，實驗結構生物學會 逐漸地 成為過去式， 最終退出歷史舞臺。

問題來了 ，AlphaFold2 的 執行原理是怎樣的， 它 的重要性又具體體現在哪些方面呢？ 要了解 這些問題的答案，還要從 蛋白質 序列的研究說起 。業界人士 都知道，蛋白質摺疊是生物物理領域最重要的 研究課題 之一， 在過去的 五十年時間裡，這一課題的研究都因為各種各樣的技術問題而受阻。 其中很重要 的一個原因 是 ，蛋白質序列和結構之間屬於高維到高維的對映關係， 常規的 數學或物理的方法 難以對 這些關係進行分析。

最近 幾年，實驗技術 得到了進一步 的提升 ， 新一代測序技術和蛋白質晶體學以及冷凍電鏡等結構生物學 方法 開始得到 大量 應用， 豐富的 蛋白質序列和結構資訊 得以 積累， 這 無疑為 使用基於北鯤雲的 人工智慧技術 對 序列-結構間關係進行研究打下了堅實的基礎。 自從 2016 的 CASP12競賽 開始， 深度學習技術 就 廣泛地在蛋白質結構預測領域 進行 應用， 使得 結構預測準確度 得到了質的提升 。

AlphaFold2 的 獨到之處在於，它採用全新演算法設計， 這種 演算法和之前的方式具有很大的區別， 比如在 生物物理 層面 ， 該技術所 採用的神經網路架構， 其 序列資訊 和 氨基酸殘基相互作用圖譜間 實現了升級 ， 和 蛋白質摺疊的物理機理 可以更好地 進行 吻合 。 另外， 基於這種技術的模型 還能夠實現 端對端的精準結構預測， 可以極大地 提升分析效率。

不過， AlphaFold2 的 實現必須要 藉助於 強有力的算 能 ，目前 北鯤雲已經 具備了為 眾多 科研機構提供 此類 算能的能力。 據瞭解 ， 北鯤雲超算平臺在將雲端計算與科研相結合方面 進行了持續的探索 ，並 取得了實質性的成果 。北鯤雲超算平臺某高校生物資訊組的基因組分析科研 專案中進行應用 ，可以 在 一週內的 時間裡 完成 2000個物種基因組分析 ， 不但極大地提升了資料分析效率，且 提高 了結果的準確性。在AlphaFold2 技術 快速發展的背景下，北鯤雲 還開始全力佈局 Nvidia A100 、 Nvidia V100 GPU卡， 為 AlphaFold2應用 帶來強有力的 硬體 支援 ，助力該技術 更好地 進行應用。

無論是從方法設計的角度還是從效能的角度而言， AlphaFold2都體現了人工智慧 技術與 生物物理 思維 的完美 融合 ， 在北鯤雲超算 平臺 的 支撐下，它 成為 近年來最重要的科學突破之一 就 不難理解了。