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蛋白质功能源于动态构象系综及其转变，而这些特征在实验和计算上都难以表征。近年来，生成式人工智能的进展为直接从模拟数据中学习分子热力学、动力学和构象演化创造了新的机会，但相关进展仍受限于大规模数据集的可获得性；此类数据集需要同时具备严格采样、完整相空间信息以及多样化的理化扰动。 在此，我们提出 pHaseMD4AI，这是一个分子动力学数据集，由一个全局平衡的肽分支和一个蛋白质尺度的恒定 pH 分子动力学（CpHMD）分支组成，后者涵盖数百种可溶性蛋白质。肽分支包含完整的标准三肽和四肽体系集合，以及翻译后修饰（PTM）和质子化状态数据集，并提供同步的原子坐标（R）、速度（V）、力（F）以及基于马尔可夫状态模型的动力学注释。配套的网络门户（https://isb.zju.edu.cn/md4ai/）支持用户浏览、可视化和下载轨迹、注释及元数据。 作为一个应用示例，我们展示了一个基于序列的模型，该模型能够根据序列预测残基水平的平衡二面角分布。pHaseMD4AI 为开发和基准测试分子机器学习方法提供了资源，同时也支持在序列、翻译后修饰和质子化状态扰动条件下开展更广泛的生物分子动力学研究。
pHaseMD4AI：用于物理与动力学一致性生物分子人工智能的具有化学与 pH 扰动的相空间动力学数据集 | bioRxiv
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pHaseMD4AI：用于物理与动力学一致性生物分子人工智能的具有化学与 pH 扰动的相空间动力学数据集
查看 ORCID 主页 Tiefeng Song 先生， Yixin Guo 博士， 查看 ORCID 主页 Jiahao He 先生， Zheyi Liu 先生， 查看 ORCID 主页 Minying Low 女士， Keying Wang 女士， Yutao Zhang 先生， Zedong Li 博士， 查看 ORCID 主页 Yandong Huang， 查看 ORCID 主页 Yong Wang 博士
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.20.739474
Tiefeng Song 先生 1 浙江大学生命科学学院，中国杭州 310027；； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者 Tiefeng Song 先生的 ORCID 记录
Yixin Guo 博士 2 浙江大学生命科学学院，中国杭州 310027；浙江省医学诊断数字技术重点实验室，迪安诊断集团股份有限公司，中国浙江杭州 310013； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者
Jiahao He 先生 3 集美大学计算机工程学院，中国厦门 361021； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者 Jiahao He 先生的 ORCID 记录
Zheyi Liu 先生 3 集美大学计算机工程学院，中国厦门 361021； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者
Minying Low 女士 1 浙江大学生命科学学院，中国杭州 310027；； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者 Minying Low 女士的 ORCID 记录
Keying Wang 女士 1 浙江大学生命科学学院，中国杭州 310027；； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者
Yutao Zhang 先生 4 浙江大学动物科学学院，中国杭州 310027； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者
Zedong Li 博士 1 浙江大学生命科学学院，中国杭州 310027；； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者
Yandong Huang 3 集美大学计算机工程学院，中国厦门 361021； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者 Yandong Huang 的 ORCID 记录
Yong Wang 博士 1 浙江大学生命科学学院，中国杭州 310027；； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本网站上搜索该作者 Yong Wang 博士的 ORCID 记录
通讯作者： yongwang_isb{at}zju.edu.cn
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摘要
蛋白质功能源于动态构象系综及其相互转变，而这类过程在实验和计算上都难以表征。近年来，生成式人工智能的进展为直接从模拟数据中学习分子热力学、动力学和构象演化创造了新的机会，但相关进展受限于大规模数据集的可获得性，这类数据集需要同时具备严格采样、完整相空间信息以及多样化的物理化学扰动。在此，我们提出 pHaseMD4AI，这是一个分子动力学数据集，由一个全局平衡的肽分支和一个蛋白质尺度的恒定 pH 分子动力学（CpHMD）分支组成，后者覆盖数百种可溶性蛋白。肽分支包含完整的标准三肽和四肽体系，并包括翻译后修饰（PTM）和质子化状态数据集，提供同步的原子坐标（R）、速度（V）、力（F）以及基于马尔可夫状态模型的动力学注释。配套的网络门户（https://isb.zju.edu.cn/md4ai/）使用户能够浏览、可视化和下载轨迹、注释及元数据。作为一个应用示例，我们展示了一个基于序列的模型，该模型可以从序列预测残基水平的平衡二面角分布。pHaseMD4AI 为开发和基准测试分子机器学习方法提供了资源，同时支持在序列、翻译后修饰和质子化状态扰动条件下对生物分子动力学开展更广泛的研究。
利益冲突声明
脚注
https://isb.zju.edu.cn/md4ai/
已声明资助信息
浙江省国家自然科学基金 32371300
版权
本预印本的。 本文依据 CC-BY-NC 4.0 国际许可协议发布。
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发表于 2026 年 7 月 23 日。 下载 PDF 补充材料 数据/代码 电子邮件
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pHaseMD4AI：用于物理与动力学一致性生物分子人工智能的具有化学与 pH 扰动的相空间动力学数据集
Tiefeng Song 先生， Yixin Guo 博士， Jiahao He 先生， Zheyi Liu 先生， Minying Low 女士， Keying Wang 女士， Yutao Zhang 先生， Zedong Li 博士， Yandong Huang， Yong Wang 博士
bioRxiv 2026.07.20.739474； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.20.739474
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pHaseMD4AI：用于物理与动力学一致性生物分子人工智能的具有化学与 pH 扰动的相空间动力学数据集
Tiefeng Song 先生， Yixin Guo 博士， Jiahao He 先生， Zheyi Liu 先生， Minying Low 女士， Keying Wang 女士， Yutao Zhang 先生， Zedong Li 博士， Yandong Huang， Yong Wang 博士
bioRxiv 2026.07.20.739474； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.20.739474
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.20.739474v1?rss=1
🏷️ 分子动力学数据集 恒定pH分子动力学 蛋白质构象动力学 翻译后修饰 质子化状态 分子机器学习