蛋白质是生命的基础，理解其三维结构对于生物学研究和药物开发至关重要。 蛋白质的功能往往取决于其特定的三维结构，而这种结构是由其氨基酸序列通过复杂的折叠过程决定的 。正确预测蛋白质的三维结构有助于科学家理解疾病机制、开发新药以及设计新的生物技术应用。

初代系统的特点

初代AlphaFold 结合了物理模拟和机器学习，显著提高了预测精度。 该版本采用了模板建模和自由建模相结合的方法 ，在2018年的 CASP（Critical Assessment of Structure Prediction）竞赛中表现出色。

技术细节

初代 AlphaFold 使用了 卷积神经网络（CNN） 和 长短期记忆网络（LSTM） 来处理序列和空间信息，并结合了能量函数优化蛋白质结构。具体来说，AlphaFold 通过以下步骤实现蛋白质结构预测：

**输入处理** ：系统接受蛋白质的氨基酸序列作为输入，并生成一系列特征矩阵，这些特征矩阵包括序列信息、进化信息（通过多序列比对获得）等。
**模型架构** ：使用卷积神经网络（CNN）提取局部序列特征，长短期记忆网络（LSTM）捕捉长程依赖关系。
**能量优化** ：通过结合物理学中的能量函数，优化预测结构，使其更加接近实际情况。

AlphaFold 2.0 的突破

AlphaFold 2.0 于 2020 年发布，在 CASP14 中表现惊人，其预测精度几乎达到了实验方法的水平。 该版本完全依赖于深度学习模型，大幅提升了预测精度和速度 。AlphaFold 2.0 的发布标志着蛋白质结构预测领域的一个重要里程碑，被认为是计算生物学领域的一次重大突破。

核心技术

AlphaFold2.0引入了 注意力机制 和 全新的图神经网络(Graph Neural Networks, GNN) 。它通过将蛋白质序列映射为图结构，利用注意力机制捕捉序列和空间间的复杂关系。

**多头自注意力机制** ：通过自注意力机制，模型能够在整个蛋白质序列中捕捉到远程氨基酸残基之间的相互作用。
* *图神经网络** ：利用图神经网络处理蛋白质结构的图表示，能够有效地捕捉空间结构信息。
**多尺度建模** ：通过多尺度建模方法，模型能够从全局和局部两个层面理解蛋白质的折叠过程。