SciChart是高性能數(shù)據(jù)可視化領域的優(yōu)秀圖表產(chǎn)品，深受數(shù)據(jù)密度和精度至關重要行業(yè)的信賴，包括航空航天、石油和天然氣、科學研究和賽車運動等。作為F1中使用的解決方案，SciChart被NASA所依賴，并受到90%的頂級醫(yī)療技術公司青睞，它提供實時、跨平臺的可視化，提供無與倫比的靈活性和定制性。

隨著 AlphaFold2 等蛋白質(zhì)結構預測技術的進步，結構生物學正經(jīng)歷一場深刻變革。這些工具已生成了大量高質(zhì)量的三維蛋白質(zhì)模型，為實時探索蛋白質(zhì)的結構與功能關系提供了前所未有的機會。然而，隨著數(shù)據(jù)集的日益龐大和復雜，研究人員在如何高效導航、可視化和解釋這些數(shù)據(jù)方面，面臨新的挑戰(zhàn)。

為此，一組研究人員開發(fā)了一個創(chuàng)新的網(wǎng)絡平臺，用于整合和可視化來自多個大型數(shù)據(jù)庫的蛋白質(zhì)結構。該平臺的核心正是 SciChart——一款高性能圖表組件，它為研究人員提供了強大的交互功能，使其能動態(tài)地探索蛋白質(zhì)的結構與功能關系。

為什么蛋白質(zhì)結構預測如此重要？

蛋白質(zhì)結構預測的最新突破，徹底改變了研究人員對生物系統(tǒng)的理解方式。如今，包括 AlphaFold 蛋白質(zhì)結構數(shù)據(jù)庫（AFDB）、ESMAtlas 和微生物組免疫計劃（MIP）等數(shù)據(jù)庫，共計收錄了數(shù)億個蛋白質(zhì)結構。這些資源對發(fā)現(xiàn)新的生物學洞察具有巨大潛力，但同時也提出了一個關鍵問題：如何以動態(tài)方式探索和分析這些數(shù)據(jù)，并有效地將結構與功能關聯(lián)起來？

過去，預測蛋白質(zhì)結構曾長期困擾科學家，但得益于深度學習 AI 系統(tǒng)，如今僅憑氨基酸序列即可以原子級精度預測蛋白質(zhì)的三維結構。而在此前，這一過程可能需要數(shù)月甚至數(shù)年才能完成一個蛋白質(zhì)。

盡管科學家已經(jīng)掌握了數(shù)十億個蛋白質(zhì)序列，但對其結構和功能的理解仍處于初級階段。要進一步挖掘這些數(shù)據(jù)背后的意義，必須依賴于實時的數(shù)據(jù)處理能力，這對于藥物設計、蛋白質(zhì)工程和功能預測等領域都具有重大意義。

研究團隊的目標是為科學家提供一種互動性強、使用直觀的方式，以動態(tài)視角研究多個數(shù)據(jù)庫中的蛋白質(zhì)，不再將其視為靜態(tài)數(shù)據(jù)，而是能夠揭示功能潛力的活躍結構。

他們開發(fā)的解決方案——一個開放訪問的網(wǎng)絡服務器，結合了 SciChart 這類強大的可視化軟件，使用戶可以實時探索蛋白質(zhì)結構。為降低使用門檻并提升易用性，平臺采用 PaCMAP（降維技術）將結構以二維方式展現(xiàn)，使用戶能更加輕松地瀏覽、探索蛋白質(zhì)的結構/功能空間。

行業(yè)痛點：如何實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的蛋白質(zhì)結構預測？

盡管蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫資源豐富，結構生物學研究者在實時數(shù)據(jù)探索方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括：

• 交互式過濾與切換：
  科學家需要基于功能分類、結構質(zhì)量或數(shù)據(jù)來源快速篩選蛋白質(zhì)，并無延遲地在多個數(shù)據(jù)集中切換。
• 動態(tài)探索結構-功能關系：
  要理解蛋白質(zhì)結構的生物意義，研究人員必須依賴能“一鍵查看”詳細注釋或相關蛋白的工具。
• 實時注釋：
  研究結構特征與功能之間的關系時，需使用實時注釋工具，這些工具必須能處理復雜數(shù)據(jù)，并支持深入鉆取分析。

龐大的數(shù)據(jù)體量與實時互動需求，使傳統(tǒng)可視化工具往往力不從心。研究者亟需一個既能實時更新，又支持交互的科學圖表平臺，例如點擊交互、結構過濾、即時響應等。

解決方案概覽：如何使用實時數(shù)據(jù)預測蛋白質(zhì)結構？

圖示 1：結構預測平臺流程與可視化概覽

1. （A）流程： 從 AFDB、ESMAtlas 和 MIP 數(shù)據(jù)庫中提取蛋白質(zhì)結構，先在各自數(shù)據(jù)集中聚類，再進行合并并附加功能性注釋。
2. （B）可視化： 使用 PaCMAP 對結構空間進行二維降維，展示結構分類（如 CATH）、蛋白質(zhì)長度與 AlphaFold 置信分（pLDDT）。
3. （C）數(shù)據(jù)庫互補性： 展示 AFDB、ESMAtlas 與 MIP 三者在結構空間中所覆蓋的獨特與重疊區(qū)域。

軟件層面的痛點：為什么需要 SciChart 這樣的實時交互圖表工具？

傳統(tǒng)圖表解決方案在實時性和復雜數(shù)據(jù)處理方面常常力不從心，主要問題包括：

• 交互功能有限： 無法支持實時篩選、切換與點擊操作，影響數(shù)據(jù)庫之間的對比與探索；
• 數(shù)據(jù)更新緩慢： 過濾或選擇某些蛋白時，渲染速度慢，打斷研究節(jié)奏；
• 多數(shù)據(jù)源整合困難： 實時集成多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)（如 AFDB、ESMAtlas、MIP）對大多數(shù)圖表工具來說十分棘手。

SciChart 如何解決上述問題？

作為一款高性能科學圖表工具，SciChart為該研究平臺提供了關鍵支撐：

• 實時過濾與切換：
  SciChart 可無延遲切換不同數(shù)據(jù)集。研究人員可以基于長度、來源或結構質(zhì)量等屬性篩選結構，系統(tǒng)實時響應。
• 極致性能：
  SciChart 每秒可處理超 10 萬次數(shù)據(jù)更新，即使在低內(nèi)存環(huán)境下也無卡頓。其 64 位庫可支持 WPF 環(huán)境下處理十億數(shù)據(jù)點，JavaScript 環(huán)境下可處理百萬數(shù)據(jù)點，并能在單個儀表板中同時呈現(xiàn)數(shù)百條數(shù)據(jù)序列。
• 點擊操作與注釋功能：
  用戶可點擊某一蛋白質(zhì)結構，實時調(diào)出詳細注釋（功能潛力、相關蛋白等），極大地提高了結構-功能探索效率。
• 高響應交互：
  用戶可流暢地縮放、拖動并聚焦到蛋白質(zhì)聚類區(qū)域，確保無延遲的數(shù)據(jù)交互體驗。
• 多數(shù)據(jù)源無縫整合：
  SciChart 能整合 AFDB、ESMAtlas 與 MIP 數(shù)據(jù)，用戶可在不打斷操作的前提下切換結構與功能數(shù)據(jù)視圖。
• 可定制視圖：
  用戶可通過過濾器自定義視圖，按功能分類、結構分布等方式深度挖掘數(shù)據(jù)，觀察不同數(shù)據(jù)庫之間蛋白質(zhì)的結構差異與相似性。

圖示 2：由 SciChart 支持的交互式蛋白質(zhì)結構空間可視化

該平臺支持用戶在三大數(shù)據(jù)庫中實時瀏覽結構、點擊查看注釋、縮放特定區(qū)域，界面直觀，探索高效。

項目成果：賦能蛋白質(zhì)功能的實時洞察

為什么科學家需要用計算機建模蛋白質(zhì)？借助SciChart，該研究平臺提供了一個真正實時、交互式的結構探索環(huán)境，極大地改善了科研效率，取得如下成果：

• 結構-功能動態(tài)探索：
  研究人員可隨時觀察結構與功能之間的關系，無需依賴靜態(tài)數(shù)據(jù)。
• 更深入的數(shù)據(jù)解讀：
  通過實時過濾與注釋，科學家可更準確地判斷未知蛋白的潛在功能。
• 促進全球協(xié)作：
  作為開放平臺，SciChart 的引入使全球研究人員能夠協(xié)作共享、基于實時數(shù)據(jù)提出新假設。

結語：像 SciChart 這樣的工具，為科研帶來什么？

本項目的成功展示了實時交互可視化工具（如 SciChart）在科學研究中的關鍵作用。隨著結構生物學的數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)擴大，實時交互、點擊注釋、跨庫切換將成為研究新發(fā)現(xiàn)的必備工具。

SciChart提供的 JavaScript 圖表庫與 React 圖表方案，兼具性能、交互性與靈活性，已經(jīng)成為生物信息學、計算生物學、結構生物學等領域 R&D 科學家的關鍵利器。

它不僅使研究人員能夠理解蛋白質(zhì)的復雜性，也在推動生命科學的新突破。

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