2026.10 实验室受邀到华中科技大学物理学院进行合作交流并做报告

题目：蛋白质pKa数据库开发和应用 摘要：摘要：pH在众多生物过程中发挥着核心调控作用，蛋白质可电离残基的pKa值是理解其pH依赖行为、揭示分子机制的关键因素。然而，传统实验测定方法周期长、成本高，难以满足大规模筛选与计算研究的需求。基于自主开发的深度学习模型DeepKa，我们构建了蛋白质pKa数据库DeepKa DB与MPKaDB。其中，DeepKa DB面向可溶性蛋白，收录了约20万种蛋白质中超过3000万个残基的pKa 数据；MPKaDB则专门针对膜蛋白，可即时解码特定pH条件下可电离残基的质子化状态。两个数据库均已整合至在线平台（http://computbiophys.com/DeepKa/main），配套开发了用户友好的检索引擎。为验证数据库的实用价值，我们设置了多个代表性案例，系统展示了如何利用库中pKa探索蛋白质结构与功能的pH依赖关系。最后，该数据库体系为pH相关的生物物理、生物化学及药物设计研究提供了便捷的数据支撑与计算工具。