SciChart是高性能数据可视化领域的优秀图表产品，深受数据密度和精度至关重要行业的信赖，包括航空航天、石油和天然气、科学研究和赛车运动等。作为F1中使用的解决方案，SciChart被NASA所依赖，并受到90%的顶级医疗技术公司青睐，它提供实时、跨平台的可视化，提供无与伦比的灵活性和定制性。
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随着 AlphaFold2 等蛋白质结构预测技术的进步，结构生物学正经历一场深刻变革。这些工具已生成了大量高质量的三维蛋白质模型，为实时探索蛋白质的结构与功能关系提供了前所未有的机会。然而，随着数据集的日益庞大和复杂，研究人员在如何高效导航、可视化和解释这些数据方面，面临新的挑战。
为此，一组研究人员开发了一个创新的网络平台，用于整合和可视化来自多个大型数据库的蛋白质结构。该平台的核心正是 SciChart——一款高性能图表组件，它为研究人员提供了强大的交互功能，使其能动态地探索蛋白质的结构与功能关系。
为什么蛋白质结构预测如此重要？
蛋白质结构预测的最新突破，彻底改变了研究人员对生物系统的理解方式。如今，包括 AlphaFold 蛋白质结构数据库（AFDB）、ESMAtlas 和微生物组免疫计划（MIP）等数据库，共计收录了数亿个蛋白质结构。这些资源对发现新的生物学洞察具有巨大潜力，但同时也提出了一个关键问题：如何以动态方式探索和分析这些数据，并有效地将结构与功能关联起来？
过去，预测蛋白质结构曾长期困扰科学家，但得益于深度学习 AI 系统，如今仅凭氨基酸序列即可以原子级精度预测蛋白质的三维结构。而在此前，这一过程可能需要数月甚至数年才能完成一个蛋白质。
尽管科学家已经掌握了数十亿个蛋白质序列，但对其结构和功能的理解仍处于初级阶段。要进一步挖掘这些数据背后的意义，必须依赖于实时的数据处理能力，这对于药物设计、蛋白质工程和功能预测等领域都具有重大意义。
研究团队的目标是为科学家提供一种互动性强、使用直观的方式，以动态视角研究多个数据库中的蛋白质，不再将其视为静态数据，而是能够揭示功能潜力的活跃结构。
他们开发的解决方案——一个开放访问的网络服务器，结合了 SciChart 这类强大的可视化软件，使用户可以实时探索蛋白质结构。为降低使用门槛并提升易用性，平台采用 PaCMAP（降维技术）将结构以二维方式展现，使用户能更加轻松地浏览、探索蛋白质的结构/功能空间。
行业痛点：如何实现实时数据驱动的蛋白质结构预测？
尽管蛋白质数据库资源丰富，结构生物学研究者在实时数据探索方面仍面临诸多挑战，包括：
- 交互式过滤与切换：
科学家需要基于功能分类、结构质量或数据来源快速筛选蛋白质，并无延迟地在多个数据集中切换。 - 动态探索结构-功能关系：
要理解蛋白质结构的生物意义，研究人员必须依赖能“一键查看”详细注释或相关蛋白的工具。 - 实时注释：
研究结构特征与功能之间的关系时，需使用实时注释工具，这些工具必须能处理复杂数据，并支持深入钻取分析。
庞大的数据体量与实时互动需求，使传统可视化工具往往力不从心。研究者亟需一个既能实时更新，又支持交互的科学图表平台，例如点击交互、结构过滤、即时响应等。
解决方案概览：如何使用实时数据预测蛋白质结构？
图示 1：结构预测平台流程与可视化概览
- （A）流程： 从 AFDB、ESMAtlas 和 MIP 数据库中提取蛋白质结构，先在各自数据集中聚类，再进行合并并附加功能性注释。
- （B）可视化： 使用 PaCMAP 对结构空间进行二维降维，展示结构分类（如 CATH）、蛋白质长度与 AlphaFold 置信分（pLDDT）。
- （C）数据库互补性： 展示 AFDB、ESMAtlas 与 MIP 三者在结构空间中所覆盖的独特与重叠区域。
软件层面的痛点：为什么需要 SciChart 这样的实时交互图表工具？
传统图表解决方案在实时性和复杂数据处理方面常常力不从心，主要问题包括：
- 交互功能有限： 无法支持实时筛选、切换与点击操作，影响数据库之间的对比与探索；
- 数据更新缓慢： 过滤或选择某些蛋白时，渲染速度慢，打断研究节奏；
- 多数据源整合困难： 实时集成多个数据库的数据（如 AFDB、ESMAtlas、MIP）对大多数图表工具来说十分棘手。
SciChart 如何解决上述问题？
作为一款高性能科学图表工具，SciChart为该研究平台提供了关键支撑：
- 实时过滤与切换：
SciChart 可无延迟切换不同数据集。研究人员可以基于长度、来源或结构质量等属性筛选结构，系统实时响应。 - 极致性能：
SciChart 每秒可处理超 10 万次数据更新，即使在低内存环境下也无卡顿。其 64 位库可支持 WPF 环境下处理十亿数据点，JavaScript 环境下可处理百万数据点，并能在单个仪表板中同时呈现数百条数据序列。 - 点击操作与注释功能：
用户可点击某一蛋白质结构，实时调出详细注释（功能潜力、相关蛋白等），极大地提高了结构-功能探索效率。 - 高响应交互：
用户可流畅地缩放、拖动并聚焦到蛋白质聚类区域，确保无延迟的数据交互体验。 - 多数据源无缝整合：
SciChart 能整合 AFDB、ESMAtlas 与 MIP 数据，用户可在不打断操作的前提下切换结构与功能数据视图。 - 可定制视图：
用户可通过过滤器自定义视图，按功能分类、结构分布等方式深度挖掘数据，观察不同数据库之间蛋白质的结构差异与相似性。
图示 2：由 SciChart 支持的交互式蛋白质结构空间可视化
该平台支持用户在三大数据库中实时浏览结构、点击查看注释、缩放特定区域，界面直观，探索高效。
项目成果：赋能蛋白质功能的实时洞察
为什么科学家需要用计算机建模蛋白质？借助SciChart，该研究平台提供了一个真正实时、交互式的结构探索环境，极大地改善了科研效率，取得如下成果：
- 结构-功能动态探索：
研究人员可随时观察结构与功能之间的关系，无需依赖静态数据。 - 更深入的数据解读：
通过实时过滤与注释，科学家可更准确地判断未知蛋白的潜在功能。 - 促进全球协作：
作为开放平台，SciChart 的引入使全球研究人员能够协作共享、基于实时数据提出新假设。
结语：像 SciChart 这样的工具，为科研带来什么？
本项目的成功展示了实时交互可视化工具（如 SciChart）在科学研究中的关键作用。随着结构生物学的数据规模持续扩大，实时交互、点击注释、跨库切换将成为研究新发现的必备工具。
SciChart提供的 JavaScript 图表库与 React 图表方案，兼具性能、交互性与灵活性，已经成为生物信息学、计算生物学、结构生物学等领域 R&D 科学家的关键利器。
它不仅使研究人员能够理解蛋白质的复杂性，也在推动生命科学的新突破。
