蛋白质结构预测与深度学习是当今生物学和计算机科学领域中的重要研究方向。蛋白质结构预测是指通过计算方法来预测蛋白质的三维结构，而深度学习是一种人工智能技术，可以用于处理复杂的数据和模型。
在过去，蛋白质结构预测主要依赖于实验方法，如X射线晶体学、核磁共振等，这些方法需要大量的时间和资源，并且对于一些难以结晶或解析的蛋白质结构来说，实验方法也存在一定的局限性。因此，发展计算方法来预测蛋白质结构成为了生物学和计算机科学领域的研究热点。
近年来，深度学习技术在许多领域都取得了显著的成功，包括图像识别、自然语言处理等。因此，研究人员开始尝试将深度学习应用于蛋白质结构预测中。深度学习可以通过学习大量已知蛋白质结构的数据，构建出一个能够预测蛋白质结构的模型。这种模型可以基于氨基酸序列来预测蛋白质的三维结构，从而大大提高了预测的准确性和效率。
目前，已经有许多深度学习模型被应用于蛋白质结构预测中，如AlphaFold、Rosetta等。这些模型在国际蛋白质结构预测竞赛中取得了很好的成绩，证明了深度学习在蛋白质结构预测中的潜力。
总的来说，蛋白质结构预测与深度学习相结合，为生物学和药物研发等领域带来了新的机遇和挑战。未来的研究将进一步探索如何利用深度学习技术提高蛋白质结构预测的精度和效率，以及如何将这些技术应用于实际应用中。
