摘要：随着人工智能技术的不断发展，蛋白质结构预测领域研究取得了重大突破，在药物研发、生物能源、生物材料等众多领域展现出巨大的应用潜力。为更好地了解全球蛋白质结构预测领域研究现状，科学推动蛋白质结构预测产业高质量发展，本文基于专利数据，对全球范围内蛋白质结构预测领域的申请态势、区域布局、主要申请人、技术演进、产业发展机遇与挑战等方面进行分析，并重点比较了DeepMind、腾讯等全球主要研究机构的专利布局特点。结果表明，我国蛋白质结构预测领域的专利数量排在世界前列，但核心底层算法、高质量数据和跨学科高端人才与美国仍存在差距；新药研发是蛋白质结构预测技术布局应用研发的重点和热点，在合成生物学等其他领域仍有大量空白待填。针对这些问题，提出我国蛋白质结构预测领域的产业发展策略。
文章目录
1. 研究态势分析
1.1数据与方法
1.2专利申请趋势
1.3主要技术来源地和专利布局地分析
1.4主要申请人
1.5 技术构成
1.5.1 输入端数据
1.5.2 预测方法
1.5.3 应用方式
2. 技术分支及演进
2.1蛋白质结构预测技术发展路线
2.1.1 基于模板的结构预测方法
2.1.2 无模板的结构预测方法
2.1.3 基于深度学习的结构预测方法
2.2重要申请人的专利布局
2.2.1 DeepMind
2.2.2 腾讯
3. 产业发展机遇与挑战
3.1 中美占据技术主导，美国占据先机，中国乘势追赶
3.2 全球蛋白质结构预测技术方兴未艾，应用端热点集中、空白待填
3.3 数字资源平台滞后，数据质量制约发展
3.4 跨学科人才短缺，加强交流迫在眉
