AI时代下的食源肽数据库(二)

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作者：微信文章
上一期我们详细的讲解了蛋白和肽结构数据库，这一期来看看蛋白–肽复合物结构数据库和生物活性肽数据库。

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🧩 蛋白–肽复合物结构数据库：理解结合的“实景照片”

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🔗 PepBDB：蛋白–肽互作的3D全景

PepBDB 收录了超过 1.3 万 条蛋白–肽复合物结构，堪称“互作研究的显微镜图库”。每一条记录都揭示了肽是如何与蛋白表面结合、形成氢键、疏水相互作用或静电配对。 这些真实结构为AI模型提供了宝贵的监督信号，帮助模型学习结合位点特征与能量分布规律。对于想要做靶点识别、结合能预测或新肽对接模拟的研究者，PepBDB 就像一本“分子姿态教科书”。

🔗 http://huanglab.phys.hust.edu.cn/pepbdb/

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🧮 PepX：复合物的系统数据库

PepX 整合了 PDB 中所有肽长不超过 35 个氨基酸的蛋白–肽复合物数据，提供接口聚类与交互界面信息。 它相当于一个“标准化的复合物索引系统”，帮助研究者在成千上万的结构中快速定位类似结合模式。AI 模型可以利用这些聚类信息提升泛化能力，更准确地预测不同家族蛋白的结合口袋。 PepX 就像为AI准备的“互动学习集”，每个结构都是真实的生物学交互教材。

🔗 https://ngdc.cncb.ac.cn/databasecommons/database/id/1240

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🌐 STRING：蛋白互作的“社交网络图”

STRING 数据库以宏观视角呈现蛋白–蛋白互作关系，目前已包含 3.3 亿条高置信度的互作信息。 如果把每个蛋白看作一个人，那么 STRING 就是生命体的“朋友圈图谱”——你能看到谁和谁频繁交互、共表达、同调控。 在AI肽筛选研究中，它的意义在于提供上下游关系背景，让模型在预测“肽与靶点结合”时不再孤立，而是考虑其网络环境。 科研者也可用 STRING 进行通路分析，识别关键节点，为功能肽开发提供靶点优先级参考。

🔗 https://cn.string-db.org/

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🧬 BioLip2：配体–蛋白结合的详尽蓝图

BioLip2 聚焦所有生物相关配体与蛋白的相互作用，其中包含约 3.7 万 条肽型配体记录。 每个条目都提供结合位点、残基接触信息及结合能量参数，是研究肽–靶点作用机制的重要资源。 AI 可以从这些结构中学习“结合面”几何分布规律，构建更精准的结合预测模型。 对药物化学家而言，BioLip2 则是优化配体构型、验证 docking 模型可靠性的理想数据基准。

🔗 https://zhanggroup.org/BioLiP2/index.cgi

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🌿 生物活性肽数据库：AI筛选的“数据金矿”

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🍎 FoodDB：食源分子的全景图谱

FoodDB 汇集了 7 万多种食品分子，覆盖从氨基酸、肽到维生素、脂类的全谱系信息。 它不仅告诉你“食物里有什么”，还连接了分子结构、营养属性和潜在生物活性，是实现“从食材到功能”的AI链路桥梁。 对食品科学研究者来说，FoodDB 就像一座“食物基因组”图书馆；对AI开发者来说，它是生成式模型进行“分子表征学习”的肥沃土壤。

🔗 https://foodb.ca/

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🌴 Coconut：天然产物的大森林

Coconut（COlleCtion of Open NatUral producTs）拥有超过 40 万 条天然产物记录，是目前最开放的天然分子数据库之一。 AI 模型可以借助它拓展“负样本”或“结构类比”空间，学习多样的化学骨架与官能团模式。 Coconut 的意义在于，它让AI不再局限于食品蛋白的世界，而是能从整个自然化学空间中找到类似活性模式，为新肽设计打开更广阔的视野。

🔗 https://coconut.naturalproducts.net

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🧬 BIOPEP-UWM：最经典的食源肽数据库

BIOPEP-UWM 是波兰科研团队维护的食源活性肽数据库，收录 5000 余条肽序列及功能注释。 每条数据都标明来源蛋白、活性类型（抗氧化、降压、抗炎等）及实验验证信息。 它以清晰的分类体系和简洁的检索界面著称，是食品科学界引用率最高的肽库之一，也是AI模型训练标准正样本的可靠来源。

🔗 https://biochemia.uwm.edu.pl/biopep-uwm/

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🇨🇳 DFBP：国产的“活性肽知识库”

DFBP（Database of Food Bioactive Peptides）由中国重庆大学团队开发，现已收录 6800 多条食源活性肽与 2 万余条蛋白来源数据。 它的中文界面和本土食材覆盖让国内科研者更易使用，特别适合AI项目进行跨语种数据融合与模型迁移。 在AI训练中，DFBP 可作为区域性样本集，帮助模型识别中国食材特有肽源与结构偏好，是“国产AI肽研究”的重要里程碑。

🔗 http://www.cqudfbp.net/

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🧫 FeptideDB：文献整合型肽库

FeptideDB 将 12 个公开数据库与文献中提取的肽整合成一个统一集合，是典型的“元数据库”。 它解决了科研中“多源数据分散”的痛点，让AI能一次性接触到更全面的肽空间。 研究者可在这里找到多功能肽、预测模型输入样本及交叉验证数据集，为多任务AI训练提供坚实支撑。

🔗 http://www4g.biotec.or.th/FeptideDB/

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🌀 SpirPep：整合的活性肽宇宙

SpirPep 整合了 13 个已发表的活性肽数据库，最终去重后得到 2.8 万 余条独立序列。 它是AI研究者梦寐以求的“大语料库”——既能用于预训练，也能作为跨领域迁移学习的样本源。 通过 SpirPep，AI 可以学习不同功能肽之间的隐含联系，从抗氧化到抗菌、从降压到促味，实现多任务预测与知识迁移。

🔗 http://spirpepapp.sbi.kmutt.ac.th/BioactivePeptideDB.html

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🧬 CAMPR3、DBAASP v3、NeuroPep B 2.0：功能专库三剑客

这三个数据库分别聚焦 抗菌肽（AMPs）、抗菌肽v3版 与 神经肽。 它们提供了高质量的实验数据与靶点信息，是训练AI模型识别功能特异性的重要基准。 尤其是 CAMPR3，它的抗菌谱数据丰富，非常适合分类模型；NeuroPep 2.0 则覆盖神经递质相关肽，帮助AI探索“脑–肽”信号网络。

🔗 CAMPR3：http://www.camp3.bicnirrh.res.in/🔗 DBAASP v3：http://dbaasp.org🔗 NeuroPep B 2.0：https://isyslab.info/NeuroPepV2/

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🧩 MAMPs-Pred 与 IF-AIP：机器学习训练专用集

这两个由 GitHub 社区维护的数据集可视作“AI肽筛选的练习题本”。 MAMPs-Pred 包含 6989 条抗菌与非抗菌肽序列；IF-AIP 收录 5265 条抗炎与非抗炎肽样本。 它们标签清晰、格式标准，非常适合算法验证与方法复现，是AI研究新手和模型开发者最友好的起点。

🔗 MAMPs-Pred：https://github.com/JianyuanLin/SupplementaryData

🔗 IF-AIP：https://github.com/Mir-Saima/IF-AIP

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🌏 总结与展望：AI的智慧离不开数据的根

从 PDB 的原子坐标，到 AlphaFold 的AI预测，从 StraPep 的三维结构，到 BIOPEP 的食源活性标签—— 每一个数据库都是AI肽研究的地基砖石。 未来，随着多源数据融合、知识图谱与大模型的加入，这些数据库不再只是“仓库”，而会变成“会思考的知识系统”。 它们将让AI不仅预测结构，更理解“为什么有活性”；不仅生成肽序列，更能设计出真正可用的新功能肽。

💡 数据是燃料，算法是引擎，而理解，是通往智能的方向。 愿每个科研人都能在这些数据库中，找到属于自己的那条“生命密码”。

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合规提示本文科普，不构成医疗建议。本文旨在科学交流，如有不准确之处欢迎交流！



🔬 我们团队在做什么

我们团队聚焦于合成生物学驱动的活性肽研发，依托自建的高精度、高准度工具酶库，构建出可控、绿色、高效的多肽生物合成路径。相比传统方法，我们的技术能够在分子水平精准调控反应过程，实现稳定产率与质量，同时兼顾可持续性与产业化需求。此外，本团队也依托工具酶和高精度蛋白质组学鉴定仪器与软件，可实现蛋白测序、蛋白鉴定、蛋白质组学（靶向/非靶向）联合分析等业务。

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