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五戰蛋白質結構預測風向標CASP,南開大學鄭偉:競爭性與難度提升,關注實際生物問題

生物信息學的特點是入門很快,但中間的積累過程漫長

五戰蛋白質結構預測風向標CASP,南開大學鄭偉:競爭性與難度提升,關注實際生物問題

原標題:五戰蛋白質結構預測風向標CASP,南開大學鄭偉:競爭性與難度提升,關注實際生物問題
文章來源:HyperAI超神經
內容字數:10674字

南開大學鄭偉教授:解讀CASP賽事與AI for Science發展趨勢

本文總結了南開大學鄭偉教授在蛋白質結構預測領域,特別是關于CASP國際大賽的經驗和對AI for Science發展趨勢的解讀。文章基于HyperAI超神經對鄭偉教授的深度訪談,內容涵蓋了其參賽歷程、對AlphaFold系列算法的評價,以及對CASP賽事發展趨勢和AI for Science人才培養的思考。

  1. CASP賽事參與及AlphaFold的沖擊

    鄭偉教授先后五次參加CASP競賽,從最初的結構優化到后來的結構預測,見證了AlphaFold的崛起。他回憶道,AlphaFold 2的出現遠超預期,其成功在于整合了學術界成果并投入大量資源進行模型訓練。CASP15被認為是“后AlphaFold 2時代”的開端,參賽隊伍數量大幅增加,競爭更加激烈。

  2. CASP16:難度升級與團隊策略

    CASP16的競爭更加激烈,參賽隊伍數量創歷史新高,題目設置也更貼近實際生物學問題,難度有所提升。鄭偉教授團隊在多個賽道中取得優異成績,值得注意的是,他們選擇“堅守本源”,沒有使用AlphaFold 3,最終在多個賽道中取得了領先地位,展現了團隊實力和自信。

  3. CASP賽事反映的行業趨勢

    鄭偉教授指出,CASP賽題的設計并非隨意決定,而是反映了計算結構生物學領域的熱點問題和亟待解決的挑戰。近年來,CASP賽事的難度不斷提升,題目類型更加廣泛,這與蛋白質結構預測精度提升以及行業需求更加清晰有關。CASP賽事推動了蛋白質結構預測領域從單體結構預測向蛋白質復合物、蛋白質變構等更復雜問題的研究轉變。

  4. AI for Science人才培養與發展

    鄭偉教授分享了AI for Science領域人才的成長路徑,強調“厚積薄發”的重要性。他認為生物信息學入門容易,但需要長期積累。AI for Science需要跨學科背景,既要理解研究領域的痛點,也要掌握AI技術。他提倡“干濕結合”,即AI研究人員與生物學家合作,互相提供信息,才能更好地解決實際問題。

  5. 團隊合作與未來展望

    鄭偉教授團隊在CASP16中采用分散式策略,參與多個賽道,體現了團隊合作精神。他強調需要更多賽道和方向,讓團隊成員結合興趣點進行合作,才能促進領域發展。未來,他們將繼續在生物信息學領域深耕,期待取得更大突破。


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