背景
人工智能（AI）的进步正在显著改变蛋白质科学领域，为解决其长期存在的挑战提供了强有力的工具。作为重要的生物分子，蛋白质在酶催化、分子运输和信号转导等一系列生物功能中起着关键作用。预测蛋白质的结构、稳定性、动态变化及其相互作用，对于理解生物过程以及推动药物发现、个性化医学和合成生物学的发展至关重要。
本研究主题旨在探索人工智能与蛋白质科学交叉领域的前沿应用和方法论创新。我们希望为研究人员提供一个平台，展示他们利用人工智能解决与蛋白质科学相关的复杂生物信息学问题的最新研究成果和方法。我们鼓励投稿者展示新颖的人工智能技术，并阐明其在实际生物信息学场景中的应用。
感兴趣的主题包括但不限于：
- 蛋白质结构预测与建模：使用最新的人工智能方法准确预测蛋白质三级和四级结构，重点在于超越AlphaFold等已有模型的创新。
- 功能注释与蛋白质稳定性：用于预测蛋白质功能、活性位点以及由蛋白质变异引起的稳定性变化及其潜在致病性的人工智能方法。
- 动态模拟与折叠路径：利用人工智能模拟蛋白质折叠路径并研究其在不同生物背景下的动态行为。
- 蛋白质-蛋白质与蛋白质-配体相互作用：新的人工智能驱动技术，用于识别和建模相互作用，并探讨其对理解分子机制和设计治疗分子的意义。
- 蛋白质组信息学：基于质谱的蛋白质组学中的人工智能辅助技术，用于建模物理化学原理或识别疾病相关分子驱动因素。
- 多组学数据整合：利用人工智能将蛋白质组学与基因组学、转录组学和代谢组学数据结合，以获得对生物系统的全面洞察。
- 伦理、技术和计算挑战：讨论与数据质量、算法透明度及可重复性相关的挑战。
- 新兴趋势与未来展望：对未来人工智能技术的前瞻性讨论及其在生物信息学研究和应用中解锁新维度的潜力。
我们欢迎原创研究文章、综述、案例研究和观点文章，这些文章应提供新的见解、提出新方法或解决人工智能应用于蛋白质科学的关键挑战。通过本研究主题，我们希望突出人工智能创新的变革潜力，并促进塑造生物信息学研究未来的讨论。
(全文结束)
