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我国科学家开发基于人工智能的蛋白演化分析新方法
2025年10月30日 16:02:49
来源：化工仪器网 作者：宋池 点击量：4659
中国科学院动物研究所团队在国际上首次提出基于蛋白语言模型的分子序列演化分析新方法，开发出ACEP分析流程。该研究突破传统单一位点分析局限，揭示蛋白质高阶特征在功能适应性趋同演化中的关键作用，展示了人工智能在演化生物学研究中的潜力。
在国家自然科学基金项目(批准号：92370134)等资助下，中国科学院动物研究所邹征廷研究员团队提出了一种基于语言模型的分子序列演化分析新范式。该研究利用预训练蛋白语言模型，揭示了蛋白质高阶特征在功能适应性趋同演化中的重要作用。相关成果以“语言模型揭示蛋白功能适应性趋同演化的复杂序列基础”为题，于2025年9月23日在线发表于国际学术期刊《美国国家科学院院刊》。
趋同演化是指不同类群生物在适应相似环境过程中独立演化出相似功能性状的现象，是演化生物学研究的核心问题之一。传统研究方法主要聚焦于蛋白质序列中单个氨基酸位点的趋同变化。然而，越来越多证据表明，即使缺乏明确的位点趋同，同源蛋白仍可能通过高阶结构或理化特征的趋同实现功能相似性。
为突破传统方法的局限，研究团队提出了基于语言模型的分子序列演化分析新方法。他们开发了ACEP分析流程，利用预训练蛋白语言模型将蛋白质序列转化为数值化嵌入向量，通过计算同源蛋白嵌入向量的真实距离，并模拟中性演化过程构建背景距离分布进行统计检验。
该方法在回声定位哺乳动物等多个经典案例中表现出色，成功识别出CIB2、GSN等已知和新的适应性趋同演化候选基因，并揭示了可解释的具体理化特征趋同模式。全基因组水平应用进一步证明，ACEP框架能有效富集此类候选基因。
这项研究不仅证实了蛋白质高阶特征趋同是适应性演化的重要机制，还为探索分子序列与功能间的复杂映射关系提供了新思路。研究成果展示了人工智能技术在解析复杂基因型-表型关联方面的潜力，为演化生物学研究开辟了新途径。
研究团队指出，该工作首次系统性证明了蛋白高阶特征趋同是适应性演化的重要机制，同时展示了人工智能技术在解析基因型-表型复杂映射关系方面的潜力。这为演化生物学研究提供了新工具，有望推动对生命演化规律的深入理解。
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