受人工智能和深度學習技術發展較快等因素影響，結構生物學數據的研究也開始迎來了嶄新的階段，針對蛋白質結構的預測也出現了一些新的方法，并獲得了突破性進展。目前，最為前沿的技術當屬AlphaFold2以及RoseTTAFold，這些技術對行業的影響可謂是顛覆性的。特別是國內已經有北鯤云這類的企業和一些高校以及科研機構進行合作，在北鯤云超算平臺的支持下，AlphaFold2的優越性會更好地發揮出來，甚至有很多人士認為，實驗結構生物學會逐漸地成為過去式，最終退出歷史舞臺。

問題來了，AlphaFold2的運行原理是怎樣的，它的重要性又具體體現在哪些方面呢？要了解這些問題的答案，還要從蛋白質序列的研究說起。業界人士都知道，蛋白質折疊是生物物理領域最重要的研究課題之一，在過去的五十年時間里，這一課題的研究都因為各種各樣的技術問題而受阻。其中很重要的一個原因是，蛋白質序列和結構之間屬于高維到高維的映射關系，常規的數學或物理的方法難以對這些關系進行分析。

最近幾年，實驗技術得到了進一步的提升，新一代測序技術和蛋白質晶體學以及冷凍電鏡等結構生物學方法開始得到大量應用，豐富的蛋白質序列和結構信息得以積累，這無疑為使用基于北鯤云的人工智能技術對序列-結構間關系進行研究打下了堅實的基礎。自從2016的CASP12競賽開始，深度學習技術就廣泛地在蛋白質結構預測領域進行應用，使得結構預測準確度得到了質的提升。

AlphaFold2的獨到之處在于，它采用全新算法設計，這種算法和之前的方式具有很大的區別，比如在生物物理層面，該技術所采用的神經網絡架構，其序列信息和氨基酸殘基相互作用圖譜間實現了升級，和蛋白質折疊的物理機理可以更好地進行吻合。另外，基于這種技術的模型還能夠實現端對端的精準結構預測，可以極大地提升分析效率。

不過，AlphaFold2的實現必須要借助于強有力的算能，目前北鯤云已經具備了為眾多科研機構提供此類算能的能力。據了解，北鯤云超算平臺在將云計算與科研相結合方面進行了持續的探索，并取得了實質性的成果。北鯤云超算平臺某高校生物信息組的基因組分析科研項目中進行應用，可以在一周內的時間里完成2000個物種基因組分析，不但極大地提升了數據分析效率，且提高了結果的準確性。在AlphaFold2技術快速發展的背景下，北鯤云還開始全力布局Nvidia A100 、Nvidia V100 GPU卡，為AlphaFold2應用帶來強有力的硬件支持，助力該技術更好地進行應用。

無論是從方法設計的角度還是從性能的角度而言，AlphaFold2都體現了人工智能技術與生物物理思維的完美融合，在北鯤云超算平臺的支撐下，它成為近年來最重要的科學突破之一就不難理解了。

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