你可能听说过 AlphaFold——那个能精准预测蛋白质三维结构的“AI 神技”。它让我们仿佛拥有了看清生命零件的“上帝视角”。
但你知道吗？蛋白质从来不是一动不动的“雕塑”。它们更像是会呼吸、会跳舞的“分子精灵”。
一个蛋白质，可以伸展、蜷缩、打开、闭合，甚至局部“融化”再重组——这些动态变化，才是它发挥功能的关键。比如，一个酶要催化反应，必须从“关”切换到“开”；一个信号蛋白要传递信息，需要“变身”换形态。
问题来了：我们如何捕捉这些千变万化的“舞蹈动作”？传统方法，比如分子动力学（MD）模拟，虽然精准，但慢得像“蜗牛”——模拟一次蛋白质折叠，动辄需要数月甚至数年的超级计算机算力。
有没有一种方法，能像 AlphaFold 预测静态结构一样，又快又准地“看到”蛋白质的所有可能形态？
Science 重磅发表来自微软研究院的全新工作BioEmu给出了答案，一个能模拟蛋白质热力学平衡结构全集的生成模型，将蛋白“如何动”的难题首次以大规模可计算的方式打开。
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| BioEmu(图源：BioEmu) |
BioEmu 的表现，堪称“降维打击”：
✅ 预测功能大变身，成功率高达 90% 它能准确预测蛋白质的“大动作”，比如两个结构域像钳子一样开合（腺苷酸激酶），或是形成隐藏的“口袋”来结合药物（别称“隐匿口袋”）。在测试中，它成功“复现”已知功能结构的比例，最高达到 90%！
✅ 媲美 MD 模拟，速度提升上万倍 与需要数万 GPU 小时的 MD 模拟相比，BioEmu 生成同等质量的结构集合，速度快了 4 到 5 个数量级！也就是说，原本需要“超级计算机跑一年”的任务，现在一块显卡“几小时”就能搞定。
✅ 预测蛋白稳定性，误差小于 1 千卡 它不仅能生成结构，还能直接告诉你“这个蛋白稳不稳定”、“某个突变会让它变强还是变弱”。预测结果与真实实验数据的误差小于 1 kcal/mol，相关性超过0.6，达到了与传统计算方法相当的精度。
更酷的是，它能解释“为什么”。比如，一个突变导致蛋白不稳定，BioEmu 生成的结构集合会清晰地显示：这个突变破坏了关键的螺旋，或者让核心变得松散。这不再是“黑箱”预测，而是提供了可解释的分子机制。
我们在平台上部署了 BioEmu 智能体，助你轻松完成蛋白的结构采样
BioEmu 的使用非常简单，直接提供它蛋白的序列信息，就可以直接帮你完成采样过程。
step1|输入任务描述：
直接问他:"请对序列 NVLSQFATGSGTCNSNDIN 执行结构采样，采样 10 个结构" （你也可以上传 fasta 或 pdb 文件）
Agent 将为你执行数据处理和 MSA 搜索 (可能需要一定时间，请耐心等待)，然后帮你完成结构采样。
step2|结果展示：你可以在文件中预览或下载结构
左上角可以切换不同的构象
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