一、实验报告简介：

本实验报告旨在介绍预测蛋白质序列和应用的相关实验。通过以下实验咱们验证了实小编在蛋白质预测方面的准确性和应用潜力。

1. 实验一：利用CARBonAra模型预测蛋白质序列

本实验利用了瑞士洛联邦理工学院开发的CARBonAra模型该模型基于分子环境限制和主链支架实蛋白质序列预测。实验结果表明该模型在合成基准测试和实验验证中表现优异为蛋白质工程和发现提供了新途径。

2. 实验二：基于PhiGnet模型预测蛋白质功能

本实验采用了牛津大学、上海理工大学等团队开发的PhiGnet模型，该模型通过统计方法预测蛋白质功能。实验结果显示，PhiGnet在性能上优于其他方法，并能在木有结构信息的情况下缩小序列-功能差距。

3. 实验三：ColabDock模型在蛋白质对接中的应用

本实验利用ColabDock模型对蛋白质复合物结构实预测。实验结果表明，ColabDock在整合实验约方面表现优异，有助于增进蛋白质对接的预测精度。

4. 实验四：DeepMind的AlphaFold模型在蛋白质结构预测中的应用

本实验采用了DeepMind开发的AlphaFold模型，该模型基于基因序列预测蛋白质结构。实验结果显示，AlphaFold模型具有较高的预测精度，为蛋白质研究提供了新的方法。

二、实验报告内容：

1. 实验一：利用CARBonAra模型预测蛋白质序列

实验步骤：

a. 收集数据集，涵训练集、验证集和测试集；

b. 对数据集实解决，提取分子环境限制和主链支架信息；

c. 利用CARBonAra模型实蛋白质序列预测；

d. 在合成基准测试和实验验证中评估模型性能。

2. 实验二：基于PhiGnet模型预测蛋白质功能

实验步骤：

a. 收集蛋白质序列和功能注释数据；

b. 构建PhiGnet模型，输入蛋白质序列；

c. 预测蛋白质功能，并与已知功能实比较；

d. 评估PhiGnet模型的性能。

3. 实验三：ColabDock模型在蛋白质对接中的应用

实验步骤：

a. 收集蛋白质复合物结构数据；

b. 构建ColabDock模型输入实验约；

c. 预测蛋白质对接结构；

d. 与实验结果实行对比，评估模型性能。

4. 实验四：DeepMind的AlphaFold模型在蛋白质结构预测中的应用

实验步骤：

a. 收集基因序列和蛋白质结构数据；

b. 利用AlphaFold模型预测蛋白质结构；

c. 与实验结果实行对比，评估模型性能。

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