巨大冲击！AlphaFold2再登Nature，从业者都懵了：人
98.5%的人类蛋白质结构被 AlphaFold2 预测出来了！
而且还做成了数据集，全部免费开放！
在仅一周后，DeepMind 震撼发布 AlphaFold 数据集，再次引爆科研圈！
数据集中预测的所有氨基酸残基中，有 58% 达到可信水平，其中更有 35.7% 达到高置信度。
而在这之前科学家们数十年的努力，只覆盖了人类蛋白质序列中 17% 的氨基酸残基。
除了人类蛋白质组，数据集中还包括大肠杆菌、果蝇、小鼠等20 个具有科研常用生物的蛋白质组数据，总计超过35 万个蛋白质的结构。
最重要的是，这些全都免费开放！交给欧洲生物信息学研究所托管。
" 这是人类基因组图谱之后最重要的数据集 "，这样的评价来自 Ewan Birney，他领导了人类基因组计划的后续项目：人类基因元件百科全书 ( ENCODE ) 。
DeepMind创始人哈撒比斯在官网发布题为《把 AlphaFold 的力量交到全世界手中》的文章，同时也在推特上表达了他抑制不住地兴奋：
这是我一生中梦寐以求的日子，也是创办 Deepmind 的初衷：用 AI 推进科学发展并造福人类。
造福人类整体的另一面，是对当前结构生物学相关从业者的巨大冲击。
有人对与 AI 赛跑这件事感到绝望。
还有人吐槽，都开源了免费了没法申报经费了。
但也有人提出了不同的看法：21 世纪不只是生物学的世纪，更是合成生物学的世纪啊！
在结构生物学实验室工作过的知乎网友 @sorrySorui 有点骚也认为 AlphaFold 的出现为科研人员节省大量时间和精力。
他认为使用 AlphaFold 得出来的结果，可以帮助进行药物设计等进一步的研究。
那么这次预测结果中有哪些蛋白质能开辟新的研究方向？
几个重点预测
AlphaFold 2 预测的结果总共有 35 万个，DeepMind 在论文中挑出了 3 种典型的蛋白质结构预测，这些预测都是从头开始的。
虽然结果最终要通过实验来验证，但是这些预测还是为生物学家提供了很多有用的结果。
1、葡萄糖 -6- 磷酸酶（Glucose-6-phosphatase）：发现了一种新的蛋白质门控机制
这是一种膜结合酶，可催化葡萄糖合成的最后一步，对维持血糖水平至关重要。以前没有该蛋白质的实验结构。AlphaFold 预测具有非常高的可信度并给出了一个九螺旋拓扑结构。
DeepMind 发现，在这种预测的结构中，谷氨酸可以稳定封闭构象的结合位点，因此可能存在门控功能，而这种新的机制是过去没有发现过的。
2、二酰基甘油 O- 酰基转移酶 2（Diacylglycerol O-acyltransferase 2）：寻找抑制酶的结合位点
这种酶负责将多余的代谢能量储存为脂肪，它（ DGAT2）是催化过程中最终酰基添加的两种必需酰基转移酶之一，之前的研究显示抑制 DGAT2 可改善肝病小鼠模型中的肝功能。
凭借 AlphaFold 高度可信的预测结构（中值 pLDDT 95.9），可以确定该蛋白与抑制剂的结合位点。
3、Wolframin：寻找遗传病的成因
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