南开新闻网讯（通讯员 倪文韬 王萁淇）5月23日，南开大学统计与数据科学学院郑伟教授作为第一作者，在Nature Biotechnology发表了题为“Deep-learning-based single-domain and multidomain protein structure prediction with D-I-TASSER”的重要研究成果。
该研究开发了一种融合深度学习空间约束与统计能量函数的蛋白质结构预测算法——D-I-TASSER，实现了超越AlphaFold3算法的高精度蛋白质结构预测。该论文通讯作者为新加坡国立大学张阳教授、密歇根大学Lydia Freddolino副教授。
Nature Biotechnology是国际生物技术领域公认的顶尖期刊，为Nature系列期刊中计算结构生物学领域的顶级期刊之一，近五年平均影响因子高达57.0。该刊每年发表约百余篇高质量论文，纯计算方法相关的文章数量仅占十余篇左右。
近年来，以AlphaFold2和AlphaFold3为代表的深度学习方法在蛋白质结构预测领域取得了突破性进展。因此，2024年的诺贝尔化学奖授予了AlphaFold的开发团队。但AlphaFold仍然存在两个“短板”：一是对孤儿蛋白（同源序列较少的蛋白质）的预测效果仍不理想；二是难以处理由多个结构域组成的复杂蛋白质。D-I-TASSER正是为应对这两个难题而设计的，且在实际测试中表现出了更强的预测能力。
D-I-TASSER算法流程
D-I-TASSER算法在结构预测精度上显著优于AlphaFold系列算法。在困难单结构域蛋白预测问题中，D-I-TASSER在84%的案例中生成了比AlphaFold2质量更高的结构模型。在多结构域蛋白结构预测问题中， D-I-TASSER的全链预测精度较AlphaFold2提升了近12.9%。
D-I-TASSER参加了第15届CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) 比赛，在单结构域蛋白和多结构域蛋白两个单项比赛中均排名世界第一，领先包括AlphaFold2、AlphaFold3在内的全球80余个学术界及工业界的课题组，展现出其在复杂蛋白结构预测中的世界领先优势。CASP是国际公认的世界级蛋白质结构预测权威竞赛，被业界誉为“蛋白质结构预测的奥林匹克竞赛”。
D-I-TASSER还对人类基因组的蛋白质进行了结构和功能预测（GO标签、酶分类和小分子结合位点），其成功预测了80.5%的单结构域和72.8%的全链蛋白质结构，并准确预测了其中3020个AlphaFold2难以预测的蛋白质，彰显其在弥补结构预测盲区的价值。
D-I-TASSER在基准测试和CASP15中表现优异，并成功应用于人类全蛋白组的结构与功能预测
D-I-TASSER在大规模蛋白质结构预测中，尤其在处理结构复杂的困难蛋白质与多结构域蛋白质预测方面表现出色，展现了融合深度学习空间约束与统计能量函数的新范式。该方法不仅助力理解蛋白质折叠与功能，也在抗体筛选与优化、罕见病致病基因识别、病毒感染性预测、辅助冷冻电镜结构解析等任务中取得了初步进展。未来有望与相关研究机构和生物医药企业合作，推动技术的转化与落地。
本研究得到了南开大学前沿交叉学科研究院、传染病溯源预警与智能决策全国重点实验室、自然科学基金委等多家单位的支持。
论文第一作者郑伟，现任南开大学统计与数据科学学院教授，长期从事于基于深度学习及统计能量函数的生物分子及其互作的结构预测研究，开发了D-I-TASSER、DMFold等一系列结构预测算法，累计获得CASP国际大赛十项冠军，并多次受邀在国际会议作特邀报告。截至目前，郑伟教授累计在Nature Biotechnology、Nature Methods、Nature Communications、PNAS等高水平SCI期刊发表文章50余篇，累计引用3500余次，其开发的结构预测算法已服务100多个国家的近10万名用户。
此外，南开统计在生物医学交叉领域持续发力，研究方向涵盖生物统计、生物信息学、数学流行病学、计算机视觉和自然语言处理在生物医学中的应用。近年来在Nature Biotechnology、Nature Cancer、Circulation、Gut、Nature Communications等生物医学权威杂志发表数十篇论文，多篇疫情研判报告获得国家领导人批示，在国际蛋白质结构和功能预测等竞赛中多年多次获得冠军。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-025-02654-4
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