AI时代下的食源肽数据库(一)

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作者：微信文章
——从 RCSB 到 BIOPEP，人工智能正在重新定义“筛肽”这件事

过去我们要花几个月去实验室里提取、纯化、测序，而现在，一台 GPU 加上一个高质量数据库，就能在几分钟内预测上千条候选活性肽的潜力。 但再聪明的算法，也离不开扎实的数据地基。就像盖大楼之前必须有坚实的地基一样，AI 筛选食源肽的根基正是那些被全球科学家持续维护的蛋白质与肽数据库。 今天，我们就来带你轻松走读这些“科研界的宝库”——先从最底层的蛋白质结构数据库开始。有基础的同学、老师们建议直接阅读AI时代的食源肽数据库（二）部分哦～

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🧬 RCSB PDB：全球蛋白结构的百科全书

如果把生物分子世界比作一座城市，那么 RCSB Protein Data Bank 就是那座城市的“国家档案馆”。自 1971 年建立以来，这个由美国科研机构联合维护的数据库已收录超过 19 万 个蛋白质三维结构，来源包括 X 射线晶体学、核磁共振（NMR）和冷冻电镜（Cryo-EM）。 在这里，每个蛋白都是可视化的艺术品：你能查看其原子坐标、结合口袋、金属离子位点，甚至用自带的 3D 浏览器旋转、比对、下载。对于想做分子对接、肽结合预测、结构可视化或机器学习特征提取的研究者，PDB 几乎是第一站。 无论是科研入门还是 AI 算法训练，这里都是你离不开的“真实世界”结构样本集。

🔗 https://www.rcsb.org

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🧫 UniProt：蛋白信息的“百科全书 + 搜索引擎”

UniProt （Universal Protein Resource）是目前全球最全面的蛋白信息平台。它将人工精校的 Swiss-Prot （约 57 万 条高质量序列）与自动注释的 TrEMBL （约 2.4 亿 条原始序列）融合，还保留了早期的 PIR 数据。 打开 UniProt 的搜索框，就像进入“蛋白界的 Google”：输入一个基因名或序列片段，你能立即看到它的功能、结构域、亚细胞定位、突变位点乃至相关疾病。 对于 AI 研究者而言，UniProt 不仅提供训练集原料，更提供“标签”——它告诉你每条蛋白背后的功能注释、信号肽和跨膜区等关键特征。数据干净、格式统一，是构建模型和特征工程的绝佳素材。

🔗 https://www.uniprot.org

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🧩 Pfam：理解蛋白家族的“词根词缀库”

每个蛋白质都是由功能模块拼成的，而 Pfam （Protein families database）就是用来解码这些模块的“语法书”。它以 HMM 隐马尔可夫模型为核心算法，系统地定义了 2 万 多个蛋白家族与结构域。 科研人员常用 Pfam 来判断新蛋白属于哪个家族、预测保守位点、分析结构域进化。对于 AI 建模来说，这些结构域标签就像是“语义特征”，能帮助模型理解序列片段背后的功能逻辑。 比如，当你用 Pfam 特征输入深度学习模型时，它能更准确地区分哪段序列负责结合金属离子、哪段控制酶活性。简言之，Pfam 是让机器也能“读懂”蛋白语言的重要桥梁。

🔗 http://pfam.xfam.org

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🤖 AlphaFold DB：AI 预测的三维奇迹

没有实验结构？别担心，DeepMind 的 AlphaFold 给了科研界一份“大礼”。 AlphaFold DB 是基于 AI 深度学习的蛋白结构预测数据库，现已开放超过 2 亿 条高精度预测模型，覆盖几乎所有已知序列。 它的厉害之处在于：只需输入序列，模型就能预测出原子级别的折叠结构，其置信度（pLDDT 分值）往往接近实验分辨率。对那些无法结晶、难测序的食源蛋白而言，这无疑是AI 筛肽的救星。 研究者可以直接下载 PDB 格式文件，用于分子对接、表面打分或特征提取。换句话说，AlphaFold 让“结构缺失”不再成为AI建模的瓶颈。

🔗 https://alphafold.ebi.ac.uk

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🧫 肽结构数据库：从短链到折叠体的“微观博物馆”

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🧪 NORINE：非核糖体肽的专属档案馆

在生命化学的世界里，并非所有肽都是核糖体合成的。NORINE（Non-Ribosomal Peptide Database）专门收录这类“非传统”肽分子，如环肽、脂肽、修饰肽等，这些通常具有强烈的生物活性，比如抗菌、免疫调节或抗癌。 科研人员可在这里浏览上千条结构、组成及合成酶模块信息，用于探索非核糖体肽的多样性。对AI研究者来说，NORINE提供了异常宝贵的“非典型样本集”——模型能从中学习到比常规肽更复杂的结构–活性关系，也能为药物肽或食品防腐肽设计提供新思路。

🔗 https://ngdc.cncb.ac.cn/databasecommons/database/id/1476

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🧬 FoldamerDB：稳定结构的灵感库

FoldamerDB 是一个专注于“肽性折叠体”（peptidic foldamers）的数据库，这类分子在自然界罕见，但在药物化学中极具魅力。它们通常通过人工修饰让肽链以稳定的螺旋或折叠结构存在，从而提升抗酶解性与细胞穿透性。 AI 模型若要学习“稳定构象”与“生物膜通透性”的联系，这里的数据正好能提供结构参考。FoldamerDB 不只是科研资料库，更像是一座“分子造型博物馆”，让研究者看见人类如何重新定义“肽”的边界。

🔗 http://foldamerdb.ttk.mta.hu/

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💊 ConjuPepDB：药物–肽共轭体的创意工坊

ConjuPepDB（Conjugated Peptide Database）收录了 600 多种药物–肽共轭体，包括抗体偶联药物（ADC）、穿膜肽载体、荧光标记探针等。 它揭示了“肽 + 药物”的无限可能——如何用一段短肽来精准递送抗癌分子、增强靶向性或降低副作用。对于AI算法，这些样本能帮助模型理解“化学连接位点”与“生物功能”之间的因果关系，从而指导新型智能肽的设计。

🔗 https://conjupepdb.ttk.hu/

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🧠 StraPep：结构活性肽的精华库

StraPep（Structured Peptide Database）聚焦所有具有已知三维结构的活性肽，共包含 3791 条肽和 1312 个独立序列，是研究“结构–活性关系”的理想资料库。 科研人员可利用其三维坐标开展分子对接、结构比对或机器学习训练；而AI模型可以从中提取几何特征、表面电荷分布等高维信息，用于预测肽的结合能力与稳定性。 在活性肽AI筛选中，StraPep 相当于一座“结构金矿”，把看似抽象的生物活性变成可量化的三维特征。

🔗 http://isyslab.info/StraPep/

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🧫 DBAASP：抗菌肽的大本营

DBAASP（Database of Antimicrobial Activity and Structure of Peptides）是全球最系统的抗菌肽数据库，收录超 2 万 条肽序列及其抗菌实验数据。 你能在这里看到每条肽的活性谱、最小抑菌浓度（MIC）、目标菌株甚至毒性信息。AI研究者可据此建立分类或回归模型，用于预测新肽的抗菌潜力或毒性风险。 在“抗生素耐药性”日益严峻的时代，DBAASP 就像是 AI 寻找新型天然防线的资料仓库。

🔗 https://www.dbaasp.org/home

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合规提示本文科普，不构成医疗建议。本文旨在科学交流，如有不准确之处欢迎交流！



🔬 我们团队在做什么

我们团队聚焦于合成生物学驱动的活性肽研发，依托自建的高精度、高准度工具酶库，构建出可控、绿色、高效的多肽生物合成路径。相比传统方法，我们的技术能够在分子水平精准调控反应过程，实现稳定产率与质量，同时兼顾可持续性与产业化需求。此外，本团队也依托工具酶和高精度蛋白质组学鉴定仪器与软件，可实现蛋白测序、蛋白鉴定、蛋白质组学（靶向/非靶向）联合分析等业务。

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