简介
AlphaFold DB 是由谷歌 DeepMind 开发的深度学习系统 AlphaFold 的蛋白质结构预测数据库。该数据库提供开放访问，旨在存储和共享 AlphaFold 预测的蛋白质结构，以加速科学研究。AlphaFold DB 覆盖了人类蛋白质组以及其他关键生物体的蛋白质结构，为全球科学家提供了几乎任何蛋白质序列的结构模型。
主要功能
结构预测：AlphaFold DB 能预测蛋白质、核酸（DNA和RNA）、小分子、离子及修饰残基等几乎所有在蛋白质数据库（PDB）中存在的分子类型的三维结构。
药物研发：帮助研究人员快速筛选潜在的药物靶点，基于预测靶点蛋白的结构，揭示其可能的活性位点和结合口袋，为药物设计提供重要的结构基础。
分子相互作用：AlphaFold DB 能预测药物分子与靶点蛋白的结合模式，评估药物分子的亲和力和特异性，指导药物化学家进行分子优化。
生物分子复合物：AlphaFold DB 能处理具有大量残基和多种分子组成的生物分子复合物，有效地整合蛋白质和核酸分子的信息，构建出整个复合物的三维结构模型。
数据访问：提供程序化访问和交互式可视化的功能，包括预测的原子坐标、每个残基和成对模型置信度估计以及预测的对齐误差。
主要特点
高精度：AlphaFold DB 的结构预测准确性在多个基准测试中取得了革命性进展。
大规模覆盖：AlphaFold DB 提供了超过2000万个蛋白质结构预测。
开放访问：AlphaFold DB 的数据对科学界免费开放。
持续更新：AlphaFold DB 会持续扩大，旨在覆盖大部分已编目蛋白质。
多物种支持：AlphaFold DB 包含人类蛋白质组和其他20种模式生物的蛋白质组。
结论
AlphaFold DB 是一个革命性的资源，它通过 AlphaFold 的高精度蛋白质结构预测，极大地扩展了已知蛋白质序列空间的结构覆盖范围。这不仅加速了新药和疫苗的研发进程，还改变了生物学家解决研究问题和加速项目的方式。AlphaFold DB 的开放访问政策和用户友好的界面也促进了全球范围内的科研合作和知识传播。
