蛋白质-蛋白质互作（PPI）是动植物生命活动的核心枢纽，调控着细胞信号转导、代谢通路、免疫应答等众多关键生物学过程。因此，精准识别与解析PPI网络，对于深入揭示生命机制、推动药物靶点发现及生物技术创新具有根本性意义。
然而，依赖于酵母双杂交（Y2H）、免疫共沉淀（Co-IP）等经典实验方法的传统筛选策略，通常耗时费力、通量有限，且需消耗大量实验资源，已成为大规模、系统性互作研究的瓶颈。
近年来，随着计算生物学与人工智能的快速发展，基于结构与序列信息的高通量虚拟筛选技术取得了显著进步，例如预训练的蛋白质语言模型ESM-2在编码蛋白质序列组成、进化和结构特征方面表现出色，成为的PPI预测方法的首选。Alphafold3等模型这些先进的预测模型能够高效、大规模地推断潜在的蛋白质互作关系，为优先锁定高价值互作对、指导后续实验验证提供了强大的全新范式，极大提升了研究效率与靶点发现能力。
服务流程：
本服务采用多层级整合预测策略，通过逐步筛选和精细化评估，构建完整的蛋白-蛋白互作（PPI）预测工作流：
第一阶段：序列级互作潜能评估
利用 ESM-2 蛋白语言模型，基于大规模预训练的序列表示空间，对靶蛋白与物种来源的潜在互作蛋白库进行序列编码与语义表征。通过对比序列嵌入向量，评估互作潜能并生成候选互作蛋白排序，筛选出 Top 200 高置信度候选物进入下一轮评估。
第二阶段：亲和力与热力学参数量化
对 ESM-2筛选的 Top 100 复合体结构，使用Alphafold3模型进行二次评估，并使用Prodigy 模型进行结合亲和力（Binding Affinity） 预测与热力学参数计算，包括：解离常数（K<sub>d</sub>）、结合自由能（ΔG）界面接触残基分析等数据，通过多维度评分体系，最终输出高置信度互作蛋白集合及其定量化的结合强度指标。
公司已完成 UniProt 数据库全物种蛋白信息资源储备，可支撑跨物种蛋白库间百万级规模的批量互作预测。
