日前，万博体育客户端app下载大学大数据学院2022级本科生邱子杰凭借人工智能技术在蛋白质折叠问题上的探索研究，成功入选国家自然科学基金青年学生基础研究项目（以下简称“国自然”）。
从?政项目到大创赛金奖，再到以本科生身份拿下“国自然”项目，邱子杰的“闯关”路上有困难与挑战，也不乏惊喜与突破，让我们一起走近他的科研进阶之路——
单序列蛋白折叠的突破
“断断续续花了数周时间准备答辩，过程虽然辛苦，但好在结果还不错。”从PPT准备、答辩稿撰写到整体排演，邱子杰为国自然答辩倾注大量精力。当然，台上的流畅应答和从容表现，离不开背后扎实的科研积累与项目本身的价值。
如何仅凭蛋白质的一条氨基酸序列，就能准确预测其三维结构？邱子杰入选国自然的研究聚焦于人工智能技术在蛋白质折叠问题上的应用，致力于解决计算生物学领域的一项关键难题。
人工智能兴起之前，科学家们尝试通过物理化学的第一性原理计算蛋白质结构，但由于系统过于复杂，现有算力难以企及。冷冻电镜等实验方法虽能直接观测蛋白结构，但成本高昂，难以广泛应用。
“目前主流的折叠算法，依赖多序列比对信息。”邱子杰解释道，这意味着预测一个蛋白结构前，必须从进化数据库中搜索相似序列，构建多序列比对信息后才能辅助预测。这一限制导致在许多重要蛋白类型上，现有方法难以应用，比如抗体类药物设计、孤儿蛋白折叠、人工设计蛋白预测等，而这些恰恰是AI制药中的重要组成部分。
因此，邱子杰明确研究目标：在不使用多序列比对的情况下，仅凭单条序列推测蛋白结构。“如能准确折叠抗体蛋白，就有望在实验前通过计算手段获得可能的折叠结果。”
作为抗体类和小分子类药物发现的前期步骤，亲和力筛选对整个药物设计领域具有直接的应用价值。该研究旨在构建一个有效的基础模型：“类似于DeepSeek-V3是众多下游垂类大模型的基座，一个优秀的折叠模型也可以高效微调为亲和力筛选模型。”
“必须严格按照分辨率和置信度清洗数据，按相似度和时间节点进行过滤。”课题对数据处理管线要求极高，这对邱子杰的时间管理提出更高要求。“我会细致拆解每周任务，按优先级排序，确保最紧急的工作得到优先处理。”课余时间，邱子杰的身影常常出现在图书馆或三教等自习室。
邱子杰与指导老师孙思琦（右）
智能复杂体系基础理论与关键技术实验室青年研究员孙思琦和整个项目组的支持，在项目推进中发挥了至关重要的作用。“蛋白质折叠的研究成本高，对团队的积累也有很高要求。”邱子杰回忆，正由于整个课题组都聚焦这一方向，完成了很多前期的环境搭建和数据处理流程，他的项目才得以展开。
科研进阶路：从?政项目到大创赛
邱子杰的科研之路，始于大二时参与的“万博体育客户端app下载大学本科生学术研究资助计划”（以下简称“复芏计划”）。他的?政项目“基于深度学习的二级质谱肽段从头测序”，是一个对蛋白质组学研究至关重要的AI for Science（AI4S）课题。
大一下学期，邱子杰参加复芏计划的学术下午茶活动，这成为他科研启蒙的起点。
在讲座中，他不仅了解到人工智能与生物医药交叉的前沿动态，还结识了孙思琦老师课题组的博士生。一番深入交流后，他发现该组的研究方向和个人兴趣高度契合，和组内同学也非常投缘。于是，他主动给孙思琦老师写了邮件，经面试顺利加入课题组。“如果你对某位老师或某个方向感兴趣，那里会是接触并加入课题组的好机会。”
在孙思琦老师的指导下，邱子杰申请了?政项目。当前，蛋白质组学研究主流的质谱信号解读方法是数据库搜索。而他选择攻关从头测序算法，和西湖大学蛋白质组学郭天南副教授课题组以及国家蛋白质中心合作，通过基于测试时深度重排序的人工智能算法直接从质谱信号中翻译目标肽段序列，为探索全蛋白序列空间的组学分析开辟新路径。
从立项调研、算法创新、工程实践到论文撰写，历时一年，他以第一作者身份将成果发表于机器学习顶会ICML。“复芏计划为我叩响了科研之门。”邱子杰感慨道，“严谨的科研流程训练，以及兼具批判性与启发性的答辩交流，不仅培养了我们的科研思维和方法，也为后续科研项目奠定了基础。”
“孙老师强调，算法需要瞄准落地应用，解决科学领域的核心难题，追求更本质的突破和颠覆性提升。”这一理念让邱子杰在科研初期就树立起科学观，塑造了他的科研品味。
系统的科研训练之外，邱子杰还在创新赛事中崭露头角。大二时，他与同班同学金罗智杰组队攻克一项利用生成式AI设计晶体材料的课题，成果发表于一区期刊。之后他作为团队负责人，牵头带领来自大数据学院、经济学院、管理学院、外国语言文学学院的队友们跨学科合作，以“VQCrystal——基于深度学习的晶体新材料发现算法设计”课题获得“中国国际大学生创新大赛（2024）”全国总决赛金奖。
该项目最大的亮点在于结合AI与材料科学，聚焦新质生产力，未来有望构建连接上下游产业链的生态系统。“通过比赛，我们不仅深化了对多学科交叉的理解，也提升了将技术商业化的能力，学会在压力下整合资源、高效决策。”邱子杰说。
科研上的这些积累，最终汇聚成他申报国自然项目的底气。回望来路，邱子杰认为，?政项目如同滴入湖水的甘露，它所激起的涟漪还将不断扩散。
“尽早到实验室里面去锻炼。”
如何从科研小白变身科研达人？邱子杰表示这离不开大数据学院的系统培养。学院学生背景多元，研究方向涵盖统计、人工智能和优化算法等，平时有很多交流机会。“例如，和未来信息创新学院张浩副教授团队使用离散空间的生成式人工智能算法设计晶体材料，就是我们在日常讨论中迸发出的灵感。”邱子杰表示，学院课程内容扎实硬核，“老师们不仅关注前沿，教得也好，极大拓展了我的视野。”
万博体育客户端app下载课程中，林伟老师的《常微分方程》和邵美悦老师的《数值算法与案例分析》让邱子杰受益匪浅。“授课内容虽然不直接关联人工智能研究，但对开拓思维和强化数理基础起到了重要作用。”他还推荐魏忠钰老师的《人工智能》课程，“目前本科生能接触强化学习课程的机会不多，魏老师愿意带领学生入门，让我非常受益。”
“尽早走出课堂，到实验室里面去。选择既有科学价值又符合个人兴趣的方向，与导师保持密切沟通，不断完善课题设计。”邱子杰如此建议学弟学妹们，“科研路上难免遇到苦难，保持耐心和韧性，将每个挑战都视为成长的机会，相信这些积累会在日后开花结果。”
在他看来，自学能力、找准问题的能力和工程实现能力，是科研道路上非常重要的三个素质。他认为一种有效的学习方式是“反思性学习”：在学习新知识时，先进行深入思考，理解核心概念，再通过实践来验证所学内容是否能实际应用；在实验过程中，定期回顾学习进度，评估哪些方法有效，哪些需要调整。此外，他也比较注重与他人交流，通过讨论和分享帮助加深理解知识点。
当前，人工智能领域论文层出不穷，但质量参差不齐，邱子杰认为，“只有找准真正有价值的问题，才能做出具有实际科学贡献的工作。”随着人工智能对工程实现的要求越来越高，“并非仅凭好的想法或所谓的科研热情，就能直接做出成果。工程落地的能力，会影响个体在科研道路上的发展。”
展望未来，邱子杰的目标清晰、坚定。“目前的语言模型不具备跨科学领域的通用能力。我希望能打造新的通用大模型基座，让它能够理解不同科学模态和数据，加速科学发现，赋能科学研究。”
