SciChart是高性能數據可視化領域的優秀圖表產品，深受數據密度和精度至關重要行業的信賴，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。
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隨著 AlphaFold2 等蛋白質結構預測技術的進步，結構生物學正經歷一場深刻變革。這些工具已生成了大量高質量的三維蛋白質模型，為實時探索蛋白質的結構與功能關系提供了前所未有的機會。然而，隨著數據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據方面，面臨新的挑戰。
為此，一組研究人員開發了一個創新的網絡平臺，用于整合和可視化來自多個大型數據庫的蛋白質結構。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，使其能動態地探索蛋白質的結構與功能關系。
為什么蛋白質結構預測如此重要？
蛋白質結構預測的最新突破，徹底改變了研究人員對生物系統的理解方式。如今，包括 AlphaFold 蛋白質結構數據庫（AFDB）、ESMAtlas 和微生物組免疫計劃（MIP）等數據庫，共計收錄了數億個蛋白質結構。這些資源對發現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：如何以動態方式探索和分析這些數據，并有效地將結構與功能關聯起來？
過去，預測蛋白質結構曾長期困擾科學家，但得益于深度學習 AI 系統，如今僅憑氨基酸序列即可以原子級精度預測蛋白質的三維結構。而在此前，這一過程可能需要數月甚至數年才能完成一個蛋白質。
盡管科學家已經掌握了數十億個蛋白質序列，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據背后的意義，必須依賴于實時的數據處理能力，這對于藥物設計、蛋白質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，以動態視角研究多個數據庫中的蛋白質，不再將其視為靜態數據，而是能夠揭示功能潛力的活躍結構。
他們開發的解決方案——一個開放訪問的網絡服務器，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，使用戶能更加輕松地瀏覽、探索蛋白質的結構/功能空間。
行業痛點：如何實現實時數據驅動的蛋白質結構預測？
盡管蛋白質數據庫資源豐富，結構生物學研究者在實時數據探索方面仍面臨諸多挑戰，包括：
- 交互式過濾與切換：
科學家需要基于功能分類、結構質量或數據來源快速篩選蛋白質，并無延遲地在多個數據集中切換。 - 動態探索結構-功能關系：
要理解蛋白質結構的生物意義，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據，并支持深入鉆取分析。
龐大的數據體量與實時互動需求，使傳統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：如何使用實時數據預測蛋白質結構？
圖示 1：結構預測平臺流程與可視化概覽
- （A）流程：?從 AFDB、ESMAtlas 和 MIP 數據庫中提取蛋白質結構，先在各自數據集中聚類，再進行合并并附加功能性注釋。
- （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）、蛋白質長度與 AlphaFold 置信分（pLDDT）。
- （C）數據庫互補性：?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？
傳統圖表解決方案在實時性和復雜數據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，影響數據庫之間的對比與探索；
- 數據更新緩慢： 過濾或選擇某些蛋白時，渲染速度慢，打斷研究節奏；
- 多數據源整合困難： 實時集成多個數據庫的數據（如 AFDB、ESMAtlas、MIP）對大多數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據集。研究人員可以基于長度、來源或結構質量等屬性篩選結構，系統實時響應。 - 極致性能：
SciChart 每秒可處理超 10 萬次數據更新，即使在低內存環境下也無卡頓。其 64 位庫可支持 WPF 環境下處理十億數據點，JavaScript 環境下可處理百萬數據點，并能在單個儀表板中同時呈現數百條數據序列。 - 點擊操作與注釋功能：
用戶可點擊某一蛋白質結構，實時調出詳細注釋（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聚類區域，確保無延遲的數據交互體驗。 - 多數據源無縫整合：
SciChart 能整合 AFDB、ESMAtlas 與 MIP 數據，用戶可在不打斷操作的前提下切換結構與功能數據視圖。 - 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據，觀察不同數據庫之間蛋白質的結構差異與相似性。
圖示 2：由 SciChart 支持的交互式蛋白質結構空間可視化
該平臺支持用戶在三大數據庫中實時瀏覽結構、點擊查看注釋、縮放特定區域，界面直觀，探索高效。
項目成果：賦能蛋白質功能的實時洞察
為什么科學家需要用計算機建模蛋白質？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境，極大地改善了科研效率，取得如下成果：
- 結構-功能動態探索：
研究人員可隨時觀察結構與功能之間的關系，無需依賴靜態數據。 - 更深入的數據解讀：
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。 - 促進全球協作：
作為開放平臺，SciChart 的引入使全球研究人員能夠協作共享、基于實時數據提出新假設。
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據規模持續擴大，實時交互、點擊注釋、跨庫切換將成為研究新發現的必備工具。
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的復雜性，也在推動生命科學的新突破。
