2021年7月15日，Science和Nature同时发文，两支研究团队都表示可以通过AI模型预测蛋白质和一些分子复合物的精确3D原子结构。他们分别是：
Nature发表了来自谷歌公司旗下DeepMind团队的论文，该研究开发了AlphaFold2，其能根据蛋白质的氨基酸序列准确预测其三维结构。该研究还公布了AlphaFold2的开源代码，并发表了系统的完整方法论。
Science上公布了来自华盛顿大学的科研团队在RoseTTAFold，宣称这个模型的性能与AlphaFold 2相当。
仅仅过了一周，2021年7月23日，Nature再次发表了来自谷歌公司旗下DeepMind团队的论文，该研究公布了包括人类、水稻、拟南芥等在内的20多种物种的大多数蛋白的预测结构，并建成人工智能系统AlphaFold预测的蛋白结构数据库（AlphaFold Protein Structure Database）。该数据库将免费提供给全球的科研人员开放使用。欧洲生物信息研究所主任Ewan Birney博士将它称之为人类基因组图谱发布以来最重要的数据库之一。
为此，我们公众号iPlants进行一次现场实验，截图给他们重现一下操作流程：
1. 点击网址：https://www.alphafold.ebi.ac.uk/
2. 在搜索栏中输入基因号，如水稻中的IPA1名称，或者拟南芥中的AT1g58602基因ID
3. 在左边选择水稻物种，就可以显示水稻中的IPA1
4. 点击进去，就会显示预测结构，其中结构由不同颜色组成，每种颜色代表不同的预测可信度。蓝色越高，橙色越低。可以看出，IPA1的预测结构具有很高的可信度，除了N端一小肽段可信度稍低。另外结构的一些细节也可以点击图片查看。
现在大家都可以去预测自己研究的基因结构，也许对你表达蛋白有启示或者研究基因的作用机制有启示。祝大家课题顺利！
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03828-1_reference.pdf