摘要
1988 年前后，de novo 标记的是不从天然序列改起、而按物理原则写出可折叠链。Korendovych 与 DeGrado 将此后三十多年分为手工模型、物理化学计算、片段与信息学组装；Woolfson 使用最小、理性、计算三条时间轴；Huang、Boyken 与 Baker 在 2016 年把原子级结构设计写成可重复实践。2024 年诺贝尔化学奖把计算设计（Baker）与结构预测（Hassabis、Jumper）分开授奖。预测精度不等于设计成功率。2022–2025 年的实验论文把二者接到同一管线：RFdiffusion 或 BindCraft 给出骨架，ProteinMPNN 或 LigandMPNN 填写序列，AlphaFold2、RoseTTAFold 或 ESMFold 做自洽过滤，再进入表达与晶体或电镜。
人物清点以 RosettaCommons 实验室名录（2026-09-14）为主，并纳入名录未覆盖的预测、生成与产业第一作者，共 192 人。分期看实验产物：NMR 或晶体上的螺旋束，Top7 级新拓扑，再往后是可筛选的功能蛋白。Baker/IPD 出软件和博士后。DeGrado 出化学原则。Correia 与 Fleishman 出功能化。上海交大、中科大、中科院计算所、清华、北大构成数据驱动与功能工程轴（SCUBA/ABACUS、CarbonDesign、TopoDiff、Venus、GeoEvoBuilder）。西湖大学的曹龙兴、卢培龙、陈子博、原发杰把湿实验留在国内，方法引用仍指向 IPD 仓库。结构预测作者多数不做湿实验设计。BioEmu、ESMDynamic 和开关蛋白把目标从单点能量极小扩到构象分布和相对自由能。
192
清点人物（去重）
79
Rosetta / 物理计算相关
47
预测 + 生成模型作者
20
中国独立节点（名录内）
1. 引言与研究问题
1997 年 Dahiyat 与 Mayo 用死端消除写出 FSD-1，合成了一条 28 残基、不再依赖锌离子的折叠单元。2003 年 Kuhlman、Dantas、Ireton、Varani、Stoddard 与 Baker 给出 Top7 晶体，新拓扑与设计模型在原子尺度吻合。2023 年 Watson、Juergens、Bennett 等人把 RoseTTAFold 改成扩散生成器 RFdiffusion，并在 Nature 报告实验表征的新骨架与 binder。中间二十多年，实验室叙事经常是大量计算、少量晶体。
已有综述把结构写清楚了，公开可检索的人事迁徙表仍然少。工具栈跟着人事走：ProteinMPNN 仓库在 Dauparas 名下，BindCraft 的实验闭环在 Correia 组，西湖的小分子响应寡聚体（曹龙兴组，Science 2026）使用同一套 diffusion / MPNN / AF 输入文件语言。
RQ1
方法史如何分期，每一期留下的可检验产物是什么——晶体吻合、功能周转、还是只是 in silico 自洽？
RQ2
至少 100 位核心人物如何通过师生、合作、公共代码与创业形成可追踪交互？哪些边是公开名录，哪些仍未证实？
RQ3
2020 年后 AlphaFold2 / RoseTTAFold / ESM 如何改写设计闭环？哪些主张有湿实验结构或功能，哪些仍停在预印本？
2. 方法与证据边界
覆盖五条公开文献线：Rosetta / IPD 计算设计，DeGrado / Woolfson 化学理性设计，CASP / DeepMind / ESM 结构预测，RFdiffusion、BindCraft、Chroma 生成管线，以及中国与欧洲独立实验室。主名录来自 RosettaCommons Labs 2026-09-14 页面。补入人物限于里程碑论文、研究所软件页或公司官方页可核对者。
纳入公开发表过 de novo 或计算蛋白质设计的人，以及提供设计闭环必需工具（预测、逆折叠、MSA、评估）的工具负责人。仅做天然蛋白改造、无计算设计主张者（如阿诺德的定向进化）标为相邻。师生边若无实验室主页或论文致谢，表中写名录在列或合作可见，不补造导师。
证据强度：同行评审实验结构（晶体、NMR、电镜）最高；功能测定次之；in silico 序列恢复与 AF2 pLDDT 只说明过滤器。预印本（AlphaProteo、部分 RF3、部分公司技术白皮书）单独标注。
3. 分类轴
横轴是产物：折叠原则，新拓扑，结合与催化，可编程开关与组装。纵轴是机构传统：UCSF 化学、Caltech ORBIT、西雅图 IPD、洛桑 EPFL、魏茨曼、西湖、北京–清华–中科院–交大、DeepMind/Meta。de novo 抗体与酶的实验成功率低于 minibinder。膜蛋白设计人数少于可溶螺旋束。Helixon、字节 Protenix、分子之心的湿实验第一作者公开程度不规则，表中只收能核对的人名。
4. 中国两条学术体系
西雅图 IPD 与伦敦 DeepMind 解释工具从哪里来。中国国内还有两条可以按机构和产物分开写的线。一条以北京为重心，沿中科院与高校计算结构生物学铺开，接到上海交大的功能工程。一条以西湖大学为实验闭环，人员来自 Baker 实验室，课题转向膜蛋白、开关与配体门控组装。
上海交大–中科大–中科院–清华–北大
中国科学技术大学施蕴渝长期做计算结构生物学。刘海燕与陈泉在此基础上建立数据驱动设计：ABACUS 给定主链写序列，SCUBA 在序列未定时搜索可设计主链。2022 年 Nature 报告 9 个晶体结构，其中多种拓扑在天然蛋白中未见。2024 年 Nature Methods 的 SCUBA-D 把主链生成改成不依赖预训练结构预测网络的扩散模型，并给出单体与 Ras 结合蛋白的晶体。
中科院计算技术研究所卜东波、张海仓的 CarbonDesign（Nature Machine Intelligence 2024）把 AlphaFold 式的三角更新改成 Inverseformer 做逆折叠，并在 CASP15、CAMEO 与 RFdiffusion 骨架上报告序列恢复。CarbonNovo（ICML 2024）尝试结构与序列联合生成。清华大学龚海鹏与北京生命科学研究所徐春福的 TopoDiff（Nature Machine Intelligence 2025）用 32 维全局几何潜变量控制扩散骨架，并报告新颖 β 折叠的实验验证。
北京大学来鲁华组的 GeoEvoBuilder（2025）在一轮设计中同时抬高活性与热稳定性，优化的是功能序列，不是全新折叠。上海交通大学洪亮组的 Venus 系列把蛋白质语言模型接到酶挖掘与多目标定向进化，并配套表达纯化检测一体机；公开材料强调产业酶。马剑竹（清华 AIR，博士导师许锦波）做抗体、肽与口袋生成。方法论文可以不经过 RosettaCommons 人事。湿实验规模因组而异：SCUBA 与 TopoDiff 有晶体，Venus 与 GeoEvoBuilder 更靠近酶与活性。
西湖大学
西湖生命科学学院把 Baker 博士后变成独立 PI。卢培龙做跨膜孔道、电压门控阴离子通道与跨膜荧光激活蛋白（Nature 2020 及后续 Cell/Nature 工作）。曹龙兴做 minibinder 与配体门控寡聚体（Science 2026），以及非天然氨基酸光开关。陈子博做蛋白电路与可编程自组装。原发杰做 SaProt、ProTrek 等结构感知语言模型。方法仍引用 RFdiffusion、ProteinMPNN、AlphaFold。实验、膜体系和开关功能在西湖完成。与北方轴的差别是人事来源和产物类型：这边是 Baker 博士后，膜、开关、组装更多。
5. 方法史：实验产物换了四次
1961–1988 · 前提
Anfinsen 把折叠写成序列的热力学函数。Levinthal 指出随机搜索不可能。Ponder 与 Richards 的旋转异构体近似，后来成为 Mayo 死端消除与 Rosetta 侧链打包的共同祖先。此期没有 de novo 蛋白，只有问题的提法。
1987–2000 · 理性与最小设计
DeGrado、Regan 的四螺旋束把“de novo”变成可合成对象。Hecht 的二元密码证明疏水/亲水图案足以得到类蛋白。Harbury、Alber、Kim 在 GCN4 上用 packing 解释寡聚状态。Woolfson 把 coiled-coil 规则做成可组合零件。可检验产物：NMR/晶体上的螺旋束，功能仍然稀少。
1997–2016 · 全原子计算
Dahiyat/Mayo 1997 Science：FSD-1。Kuhlman/Baker 2003 Science：Top7，新拓扑、原子级吻合。2008 年 Baker 组报告逆羟醛酶等计算酶，活性相对天然酶仍弱。2013 年前后 Koga 夫妇与 Huang 把蓝图规则写成可批量的单体折叠。2016 年 Huang、Boyken、Baker 在 Nature 写 The coming of age of de novo protein design。产物是多样拓扑的高分辨率结构。功能设计仍贵。
2020–2026 · 预测器进入设计环
AlphaFold2（Jumper 等，Nature 2021）与 RoseTTAFold（Baek 等，Science 2021）把结构预测变成公共过滤器。ProteinMPNN（Dauparas 等，Science 2022）序列恢复 52.4% 对 Rosetta 32.9%，并救活失败设计。RFdiffusion（Watson 等，Nature 2023）从噪声雕骨架。Chroma（Generate）与 ESMFold（Lin 等）提供并行路径。BindCraft（Pacesa 等，Nature 2025）把 AF2 梯度焊进 binder 管线。LigandMPNN（Dauparas 等，Nature Methods 2025）把配体原子写进逆折叠。2024 年诺贝尔化学奖一半给计算设计，一半给结构预测。
Kortemme 2024 年 Cell 述评写的是：新折叠与高阶组装已经能在实验室里做出来，可调构象、极性分子识别、从零写细胞信号还难。Chu、Lu 与 Huang 2024 年 Nat Biotechnol 把同一缺口写成 Sparks of function：结构会了，功能刚开始。
6. 热力学目标与动力学增强
经典 de novo 设计优化热力学：序列在目标骨架上的能量是否低于竞争构象。Rosetta 全原子力场、Mayo 的死端消除、SCUBA 的神经网络能量项都在做这件事。BioEmu（Lewis、Noé 等，Science 2025）把同一目标改写成可采样的平衡系综：单块 GPU 每小时给出数千个统计独立结构，相对自由能误差相对毫秒级 MD 与实验稳定性约 1 kcal/mol，并覆盖隐蔽口袋、局部去折叠与结构域重排。训练目标是 Boltzmann 分布。
动力学正在进入设计对象。ESMDynamic（Kleiman 等，Nature Communications 2026）从单序列预测残基接触的动态占据，用 mdCATH 校准，推理是一次前向传播。AlphaFlow 与 ESMFlow 用生成模型抽构象。开关蛋白、配体门控寡聚体、光响应非天然氨基酸（曹龙兴组）至少需要两个稳态及其转换。Kortemme 把可编程构象写成下一阶段工程原则。龚海鹏组同时维护分子动力学算法，与 TopoDiff 的静态骨架生成并行。
开/关速率、滞留时间、诱导契合路径还没有写进损失函数。现有管线仍用 AF2 pLDDT 与晶体 RMSD 验收单点结构。热力学系综给出 ΔG，接触动力学给出涨落，两者都不能替代结合与催化测定。要把切换时间写进设计目标，BioEmu 类自由能和 ESMDynamic 类接触图需要接到 RFdiffusion 或 SCUBA-D 的生成环里，不能只做事后分析。
对接与旋转异构体场：RIFDock 一类方法
在扩散生成成为蛋白–蛋白 minibinder 默认选项之前，主流是把已有骨架对接到靶标界面。RIFDock（Rotamer Interaction Field docking；Coventry 实现，Cao、Coventry 等 Nature 2022）先在靶标表面预计算孤立侧链的有利位置（RIFGen），再把小蛋白骨架在六维刚体空间里对进这个场，最后用 Rosetta 填序列。靶标骨架保持固定。同一论文报告了对 12 类形状各异靶标的 minibinder，是曹龙兴组后续工作的直接前身。
2025–2026 年这类方法没有消失，位置变了。BindCraft（Pacesa 等，Nature 2025）仍把 RIFdock 与 RFdiffusion 并列为“靶标骨架固定”的对照：BindCraft 重预测 binder–靶标复合物，RIFDock 不重预测。Glasscock 等设计序列特异 DNA 结合蛋白的公开管线（配套脚本 2025）仍把 RIFgen/RIFdock 放在第一步，再接 LigandMPNN、部分 RFdiffusion inpainting 与 AF2 过滤。小分子结合口袋上，RIF 对接给出的姿态仍可被 FastDesign 或 LigandMPNN 救活。仓库 rifdock/rifdock 仍要求 Rosetta 3.9 或 bcov/stable1，没有并入 Rosetta 主干。
仍在用的对接族还有 RosettaDock、ZDOCK（抗体与免疫识别，Pierce 等），以及 MaSIF 表面指纹后接种子对接（Correia，后接到 BindCraft）。蛋白–蛋白全新 binder 现在默认走 RFdiffusion 热点条件生成或 BindCraft。RIFDock 仍出现在 DNA 结合、小分子、已有支架库穷举，以及与扩散结果交叉验证的场合。
7. 人物网络与生涯迁徙
枢纽不止诺奖三人。Baker 出软件与博士后。DeGrado 出化学原则与金属、膜蛋白。Mayo 出自动化组合优化，经 Dahiyat 进入抗体公司。Correia 把 MaSIF 与 BindCraft 做成洛桑功能设计。DeepMind、Meta/ESM、Steinegger、Noé/BioEmu 几乎不养湿实验设计组，但决定过滤阈值。中国侧另有刘海燕/陈泉、来鲁华、龚海鹏/徐春福、卜东波/张海仓、洪亮，以及西湖曹/卢/陈。
下图为枢纽一阶邻域（pyvis 内嵌）。只含可核对生涯边，不含 Commons 名录引力。
8. 可交互网络组织图（pyvis）
网络用 pyvis 生成，vis.js 打进页面。人物网只画可核对生涯边。方法网覆盖原则、力场、生成、过滤、RIFDock、系综。人物×方法把工具接到人。全图另含 Commons 名录引力（虚线，不升格为博士后）。可拖拽、缩放、邻域高亮，右上菜单按组过滤。
可核对生涯边 85 条；名录引力 107 条；方法衍生 48 条；人—方法 48 条。源数据 denovo_network.json。
Baker/IPD
DeGrado 化学
Mayo / 物理计算
结构预测
ESM / 生成
中国节点
产业
方法节点
可核对的迁徙模式
- 西雅图到全球 PI：Kuhlman（UNC，Top7）、Huang（Stanford）、Koga（分子科学研究所）、Fleishman（魏茨曼）、Cao / Lu / Chen（西湖）、Praetorius（ISTA）、Gyu Rie Lee（KAIST）。软件栈仍是 Rosetta、RF、MPNN。
- 化学传统不经过 Baker：DeGrado、Regan、Korendovych、Polizzi；Woolfson 的 coiled-coil 零件库。论文更少谈扩散，更多谈氢键与金属几何。
- 中国北方轴不经过 Baker 人事：刘海燕/陈泉（SCUBA）、卜东波/张海仓（CarbonDesign）、龚海鹏/徐春福（TopoDiff）、来鲁华（GeoEvoBuilder）、洪亮（Venus）。方法上可与 MPNN、RFdiffusion 对照，师生边不接到西雅图。
- 预测传统不养设计组：Jumper / Hassabis、Rives 的 ESM、Steinegger 的 ColabFold、Noé 的 BioEmu。设计实验室消费权重，很少反向输送湿实验第一作者。
- 创业：Dahiyat→Xencor；Silva→Neoleukin；Song→Cyrus；Zanghellini / Havranek→Arzeda；Bahl→AI Proteins；Grigoryan→Generate；Bonneau→Prescient/Genentech；Schief→Moderna；Kohl→Latent Labs。ProteinMPNN 为 MIT 许可，RFdiffusion 为 BSD。
9. 192 人清点表
下表以姓氏排序。RosettaCommons 名录中的相邻领域（基因组浏览器、神经工具、RNA 设计、公民科学游戏）予以保留并打上“相邻领域”，避免把 Foldit 或 UCSC Genome Browser 写成 de novo 设计实验室。检索框与标签只过滤表格，不改正文。
| # | 姓名 | 机构 | 方法 / 角色 | 生涯交互 | 类别 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Josh Abramson | Google DeepMind | AlphaFold 3 共折叠 | 2024 Nature；配体/核酸进入同一模型 | 结构预测 | 来源 |
| 2 | Gustaf Ahdritz | Harvard / OpenFold | OpenFold 实现 | AlQuraishi 合作 | 结构预测 | 来源 |
| 3 | Woody Ahern | University of Washington IPD | RFdiffusion / RFAA / RFdiffusion2 | Baker 实验室全原子与酶脚手架；公开材料中的 RFdiffusion 工程负责人之一 | 生成设计 | 来源 |
| 4 | Mohammed AlQuraishi | Columbia University | OpenFold 可复现 AF2 | 把闭源预测变成可训练的开源栈 | 结构预测 | 来源 |
| 5 | Namrata Anand | Stanford Huang lab | 学习到的序列势、TIM barrel 序列 | Possu Huang 实验室；晶体验证的逆折叠 | 生成设计 | 来源 |
| 6 | Ingemar Andre | Lund University | Protein modeling, symmetric protein complexes, self-assembly, computational design, structural biology. | Baker 博士后；Lund 独立 | RosettaCommons | 来源 |
| 7 | Christian Anfinsen 克里斯蒂安·安芬森 | NIH（历史） | 序列决定结构的热力学前提 | 1972 诺贝尔化学奖；设计问题的物理学前提，本人不做 de novo 设计 | 前提/评估 | 来源 |
| 8 | Ivan Anishchenko | University of Washington IPD | trRosetta / 幻觉 / ProteinMPNN 合作 | Baker 实验室深度学习主线 | 生成设计 | 来源 |
| 9 | Frances Arnold 弗朗西斯·阿诺德 | Caltech | 定向进化（2018 诺贝尔） | 相邻：不从头写骨架，但常与 de novo 设计串成“设计+进化” | 相邻领域 | 来源 |
| 10 | Mihai Azoitei | Duke University | Vaccines, protein engineering, biosensors, influenza, HIV, coronaviruses, B-cell signaling. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 11 | Minkyung Baek 白玟暻 | Seoul National University | RoseTTAFold | Baker 合作；开源三轨网络，后独立于首尔大学 | 结构预测 | 来源 |
| 12 | Chris Bahl | AI Proteins | De novo protein design, peptide design, protein interactions, protein engineering, biologic drugs, drug discovery, high-throughput science, laboratory automation. | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 13 | David Baker 戴维·贝克 | University of Washington | De novo protein design, hyperstable proteins, vaccine design, RFdiffusion, protein structure, enzyme catalysis, self-assembling nanomaterials, drug delivery, Top7, Nobel Prize. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 14 | Patrick Barth | EPFL Lausanne | Transmembrane proteins, ligand-receptor interactions, signaling pathways, computational modeling, protein design, membrane biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 15 | Nathaniel Bennett | University of Washington IPD | RFdiffusion / RFantibody | Baker 实验室 binder 与抗体设计 | 生成设计 | 来源 |
| 16 | Gaurav Bhardwaj | University of Washington | Peptide drug design, computational modeling, antibiotics, antivirals, anti-cancer peptides, cellular permeability, oral bioavailability, machine learning. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 17 | Surge Biswas | Nabla Bio | 生成式抗体/蛋白设计平台 | 与 Sam Sinai；产业侧序列生成 | 产业/创业 | 来源 |
| 18 | Sinisa Bjelic | Linnaeus University | Molecular modeling, protein design, small-molecule therapeutics, ROSETTA, molecular dynamics, docking, biochemistry, drug discovery. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 19 | Richard Bonneau | Prescient Design, Genentech | computational protein design | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 20 | Ed Boyden | Massachusetts Institute of Technology | Neuroscience, brain mapping, expansion microscopy, optogenetics, synthetic biology, nanofabrication, neural dynamics, therapeutic strategies. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 21 | Phil Bradley | Fred Hutchinson Cancer Center | Molecular recognition, structural modeling, protein-DNA interactions, protein-peptide interactions, Rosetta, molecular modeling algorithms. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 22 | Ben Brown | Vanderbilt University | Protein dynamics, signal transduction, enzyme catalysis, molecular recognition, AI-driven drug design, induced-fit modeling, virtual screening, disease mutations. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 23 | Dongbo Bu 卜东波 | 中科院计算技术研究所 | ProFOLD / CarbonDesign / CarbonNovo | 计算所生物信息学；序列–结构联合设计 | 中国节点 | 来源 |
| 24 | Christopher Bystroff | Rensselaer Polytechnic Institute | Protein folding, protein design, green fluorescent protein (GFP), fluorescent biosensors, molecular dynamics, biophysical analysis, X-ray crystallography. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 25 | Longxing Cao 曹龙兴 | Westlake University | Protein design, protein interfaces, protein switches, deep learning, synthetic biology, immunotherapy. | Baker 博士后 2017–21；西湖独立 PI | 中国节点 | 来源 |
| 26 | Quan Chen 陈泉 | 中国科学技术大学 | SCUBA/ABACUS 实验闭环 | 与刘海燕共同通讯 | 中国节点 | 来源 |
| 27 | Zibo Chen 陈子博 | Westlake University | De novo protein design, molecular computing, protein circuits, self-assembly, Rosetta, programmable biomolecules, supramolecular structures, cellular functions. | RosettaCommons 实验室名录 | 中国节点 | 来源 |
| 28 | Qian Cong 丛倩 | University of Texas Southwestern | Protein-protein interactions, evolution, genomics, artificial intelligence, bioinformatics, AlphaFold, RoseTTAFold. | RosettaCommons 实验室名录 | 中国节点 | 来源 |
| 29 | Seth Cooper | Northeastern University | Foldit, citizen science, crowdsourcing, protein structure prediction, protein design, human-computer collaboration. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 30 | Jacob Corn | ETH Zurich | Genome editing, gene regulation, DNA repair, hematopoietic stem cells, ubiquitin signaling, cellular biochemistry, translational research. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 31 | Bruno Correia | EPFL Lausanne | Protein design, functional proteins, therapeutics, vaccines, biosensors, synthetic biology. | Baker/Schief 博士后；洛桑独立功能设计枢纽 | 生成设计 | 来源 |
| 32 | Gabriele Corso | MIT / Boltz | Boltz / DiffDock 几何生成 | 开源 AF3 类模型，进入设计过滤 | 结构预测 | 来源 |
| 33 | Brian Coventry | University of Washington IPD | RIFDock / RIFGen 旋转异构体相互作用场对接 | 与曹龙兴 Nature 2022 minibinder；代码 https://github.com/rifdock/rifdock | 物理计算 | 来源 |
| 34 | Bassil Dahiyat 巴西尔·达希亚特 | Xencor（创业） / Caltech 博士 | FSD-1：全自动计算设计的 28 残基蛋白 | Mayo 实验室；后创办抗体工程公司 Xencor | 物理计算 | 来源 |
| 35 | Rhiju Das | Stanford University | RNA modeling, RNA design, nucleic acids, structure prediction, biophysics, RNA folding, computational tools. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 36 | Justas Dauparas | University of Washington IPD | ProteinMPNN / LigandMPNN | Baker 实验室；逆折叠把成功率从力场时代抬起 | 生成设计 | 来源 |
| 37 | William DeGrado 威廉·德格拉多 | UCSF | Membrane protein structure, de novo protein design, metalloproteins, chemical biology, neurodegenerative diseases, bacterial sensing, machine learning, drug development. | RosettaCommons 实验室名录 | 物理计算 | 来源 |
| 38 | Frank DiMaio | University of Washington | Structure determination, crystal structure refinement, conformational sampling, protein force fields, computational modeling, experimental data analysis. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 39 | Ken A. Dill | Stony Brook / Laufer Center | HP 格子、可设计性理论 | 折叠理论，不是湿实验设计家 | 前提/评估 | 来源 |
| 40 | Jiayi Dou 窦嘉毅 | ShanghaiTech University | De novo protein design, neuroscience, light-sensitive proteins, ion channels, membrane fusion, optogenetics. | RosettaCommons 实验室名录 | 中国节点 | 来源 |
| 41 | Kevin Drew | University of Illinois Chicago | Macromolecular assemblies, protein-nucleic acid interactions, biochemical approaches, computational modeling, proteomics, structural biology, human disease. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 42 | Roland Dunbrack | Fox Chase Cancer Center | Structural bioinformatics, cryo-EM, X-ray crystallography, deep learning, GTPases, kinases, antibodies, cancer biology, precision medicine. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 43 | Richard Evans | Google DeepMind | AlphaFold-Multimer / AF3 复合物 | Jumper 合作者；复合物预测进入 binder 过滤 | 结构预测 | 来源 |
| 44 | Noelia Ferruz | CRG / 后迁 | ProtGPT2 等序列生成 | 开源蛋白 LM 生成 | 生成设计 | 来源 |
| 45 | Eric Fischer | Dana Farber Cancer Institute | Ubiquitin proteasome system, structural biology, cell biology, high-throughput biology, targeted protein degradation, SPLiNTs, drug development. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 46 | Woody Fischer | University of Washington IPD | RFdiffusion All-Atom 实验 | Baker 实验室全原子设计 | 生成设计 | 来源 |
| 47 | Sarel Fleishman 萨雷尔·弗莱什曼 | Weizmann Institute of Science | Computational protein design, molecular recognition, antibody engineering, enzyme design, membrane protein interactions, experimental characterization. | Baker 博士后；魏茨曼独立；Scala Biodesign | RosettaCommons | 来源 |
| 48 | Ora Furman | Hebrew University | Peptide-protein interactions, computational modeling, structural prediction, molecular interactions, evolutionary analysis, machine learning. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 49 | Anum Glasgow | Columbia University | Computational protein design, biophysical techniques, conformational switching, signal-responsive proteins, protein engineering, ligand binding, therapeutic proteins. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 50 | Cameron Glasscock | Rice University | Protein design, protein-nucleic acid interactions, synthetic biology, artificial intelligence, machine learning, high-throughput biochemistry, functional assays. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 51 | Haipeng Gong 龚海鹏 | 清华大学 | 蛋白质结构预测与膜蛋白建模 | 清华结构计算；与设计过滤相邻 | 中国节点 | 来源 |
| 52 | Casper Goverde | EPFL Correia lab | BindCraft 共同作者 | 与 Pacesa / Correia | 生成设计 | 来源 |
| 53 | Jeffrey J. Gray | Johns Hopkins University | Protein docking, antibody engineering, glycoproteins, membrane proteins, Rosetta, computational modeling, protein-surface interactions, disease research. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 54 | Gevorg Grigoryan | Dartmouth College / Generate Biomedicines | Protein function, structure-based design, protein-protein recognition, allostery, computational modeling, protein engineering. | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 55 | Dominik Gront | University of Warsaw | Structural bioinformatics, coarse-grained modeling, multiscale modeling, algorithm development, biomolecular dynamics, BioShell software. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 56 | Alican Gulsevin | Butler College | Computational modeling, membrane proteins, protein interactions, structural biology, genomic data, human health. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 57 | Pehr Harbury | Stanford University | 参数化 coiled-coil 骨架 | 与 Peter Kim、Tom Alber 的 packing 几何 | 理性设计 | 来源 |
| 58 | Joe Harrison | University of the Pacific | Ubiquitin interactions, protein inhibitors, ubiquitin pathways, computational modeling, protein design. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 59 | Demis Hassabis 德米斯·哈萨比斯 | Google DeepMind / Isomorphic Labs | AlphaFold 项目领导；Isomorphic 药物结构 | 与 Baker 同获 2024 诺贝尔化学奖的另一半 | 结构预测 | 来源 |
| 60 | David Haussler | University of California, Santa Cruz | Genomics, bioinformatics, machine learning, statistical methods, genome assembly, UCSC Genome Browser, hidden Markov models, cancer biomarkers. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 61 | Jim Havranek | Distinguished Scientist, Arzeda | computational protein design | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 62 | Thomas Hayes | EvolutionaryScale | ESM3 多模态生成 | esmGFP 实验声称；序列-结构-功能联合生成 | 生成设计 | 来源 |
| 63 | Michael Hecht 迈克尔·赫克特 | Princeton University | 二元密码（polar/nonpolar patterning） | 序列模式而非全原子能量的 de novo 路径 | 理性设计 | 来源 |
| 64 | Brian Hie | Stanford University | 蛋白 LM 进化 / ESM 应用 | Meta ESM 合作后独立实验室 | 结构预测 | 来源 |
| 65 | Liang Hong 洪亮 | 上海交通大学 | Venus 系列：功能预测、AI 定向进化、酶挖掘 | 交大物理/药学交叉；Venus-Pod 数据集与湿实验一体机 | 中国节点 | 来源 |
| 66 | Scott Horowitz | University of Denver | Citizen science, scientific gaming, Foldit, structural biology, experimental data integration, protein folding, nucleic acids, biophysics. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 67 | Parisa Hosseinzadeh | University of Oregon | Computational tools, protein design, peptide design, molecular modeling, biomedical applications. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 68 | Chloe Hsu | UC Berkeley / Meta 实习 | ESM-IF1 逆折叠 | Listgarten 轨道；非 Baker 训练 | 生成设计 | 来源 |
| 69 | Possu Huang 黄柏甦 | Stanford University | De novo protein design, machine learning, molecular motors, protein origami, biosensors, protein engineering, computational modeling, experimental validation. | Caltech Mayo 博士；Baker 博士后；后 Stanford 独立实验室 | 物理计算 | 来源 |
| 70 | Thomas Huber | Australian National University | Genetic code expansion, paramagnetic NMR, structural bioinformatics, protein design. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 71 | Birte Höcker | University of Bayreuth | Protein evolution, protein design, small molecule receptors, enzymes, biosensors, molecular machines, artificial motor proteins, small molecule binding. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 72 | John Ingraham | Generate Biomedicines | Chroma 可编程生成 | Grigoryan / Generate；几何条件生成的产业实现 | 生成设计 | 来源 |
| 73 | Max Jaderberg | Isomorphic Labs | AF 衍生的药物设计平台 | DeepMind → Isomorphic | 产业/创业 | 来源 |
| 74 | Robert Jefferson | King's College London | Membrane protein complexes, quaternary stability, receptor engineering, synthetic biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 75 | Ramesh Jha | Los Alamos National Lab | Computational protein design, synthetic biology, chimeric proteins, biomanufacturing, bioremediation, diagnostics, allosteric biosensors, protein engineering. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 76 | Lukasz Joachimiak | University of Texas Southwestern | Protein folding, amyloid, molecular recognition, chaperones, misfolding, computational methods, structural biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 77 | David Juergens | University of Washington IPD | RFdiffusion 共同一作 | Baker 实验室生成模型 | 生成设计 | 来源 |
| 78 | John Jumper 约翰·贾珀 | Google DeepMind | AlphaFold2 结构预测 | 2024 诺贝尔化学奖（预测半部）；设计闭环的 in silico 过滤器 | 结构预测 | 来源 |
| 79 | John Karanicolas | Head of Computational Drug Discovery, AbbVie | computational protein design | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 80 | Amy Keating 艾米·基廷 | MIT | 螺旋肽/coiled-coil 特异性、计算界面 | 与 Grigoryan 等在识别规则上交叉 | 物理计算 | 来源 |
| 81 | Elizabeth Kellogg | St. Jude's Childrens Hospital | Molecular organization, nucleic acid interactions, dynamic complexes, Rosetta, cryo-EM, structural biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 82 | Sagar Khare | Rutgers University | Computational biophysics, enzymology, molecular biology, protein design, machine learning, directed evolution, molecular recognition. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 83 | Firas Khatib | UMass Dartmouth | Citizen science, crowdsourcing, computational biology, public engagement, scientific problem-solving. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 84 | Alena Khmelinskaia | LMU Munich, Germany | Protein self-assembly, de novo protein design, biophysical methods, structural flexibility, dynamic protein materials, cargo encapsulation. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 85 | Neil King | University of Washington | Protein-based nanomaterials, molecular machines, computational protein design, molecular recognition, structural biology, disease treatment, biophysical characterization. | Baker 博士后；Icosavax / SKYCovione | RosettaCommons | 来源 |
| 86 | Nobuyasu Koga 古贺信康 | Institute for Molecular Science | De novo protein design, monomeric structures, oligomeric structures, novel protein topology. | RosettaCommons 实验室名录 | 物理计算 | 来源 |
| 87 | Rie Koga 古贺理惠 | Institute for Molecular Science | 规则化骨架/蓝图设计 | 与 Nobuyasu Koga 长期合作；Baker 博士后谱系 | 物理计算 | 来源 |
| 88 | Simon Kohl | Latent Labs（此前 DeepMind） | 生成式蛋白质模型创业 | AlphaFold 作者之一后创办 Latent Labs | 产业/创业 | 来源 |
| 89 | Pushmeet Kohli | Google DeepMind | AlphaFold / AlphaProteo 科学领导 | DeepMind 科学团队；AlphaProteo 预印本 | 结构预测 | 来源 |
| 90 | Ivan Korendovych 伊万·科连多维奇 | Syracuse University / 后迁 | de novo 酶/金属蛋白；与 DeGrado 合写 2020 回顾 | DeGrado 合作者 | 理性设计 | 来源 |
| 91 | Tanja Kortemme 塔尼亚·科特梅 | UCSF | Engineered biological systems, molecular design, computational biology, cellular function, organismal fitness, predictive modeling, synthetic biology. | Baker 博士后；UCSF 独立；Cell 2024 述评 | 物理计算 | 来源 |
| 92 | Huong Kratochvil | University of North Carolina at Chapel Hill | Membrane protein design, functional protein design, molecular recognition, immune response. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 93 | Rohith Krishna | University of Washington IPD | RoseTTAFold All-Atom / RFdiffusion-AA | 全原子把核酸、离子、小分子纳入同一生成器 | 生成设计 | 来源 |
| 94 | Georg Kuenze | Leipzig University | Protein modeling, membrane proteins, signaling mechanisms, enzyme design, molecular dynamics, molecular signaling, biotechnology, biophysics, drug targeting. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 95 | Brian Kuhlman 布莱恩·库尔曼 | UNC Chapel Hill | Protein design, protein-protein interactions, computational modeling, experimental validation, Rosetta, vaccine design, structural biology. | Baker 博士后 1999–2002；Top7 一作 | 物理计算 | 来源 |
| 96 | Dan Kulp | The Wistar Institute | Protein engineering, antigen design, antibody interactions, immunogen design, receptor interfaces, vaccine design, antigen stabilization. | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 97 | Jason Labonte | Notre Dame of Maryland University | Computational modeling, carbohydrates, post-translational modifications (PTMs), protocol development, data mining, organic chemistry, biochemistry. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 98 | Luhua Lai 来鲁华 | 北京大学 | 计算药物/蛋白质设计与酶工程 | 中国计算设计长期节点，与 Baker 谱系并行 | 中国节点 | 来源 |
| 99 | Andrew Leaver-Fay | Molecular Modeling Lead, Genentech | computational protein design | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 100 | Gyu Rie Lee 李奎利 | Korea Advanced Institute of Science and Technology | Protein design, deep learning, small molecules, epigenetics, post-translational modifications. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 101 | Sarah Lewis | Microsoft Research | BioEmu 一作 | 与 Noé、Clementi 等 | 结构预测 | 来源 |
| 102 | Jiang Lin | UCLA | Protein aggregation, neurodegenerative diseases, allosteric inhibitors, prion-like transmission, blood-brain barrier, therapeutic design, protein inhibitors. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 103 | Zeming Lin 林泽明 | EvolutionaryScale / 此前 Meta | ESM-2 / ESMFold | MSA-free 结构预测，设计中的快速过滤 | 结构预测 | 来源 |
| 104 | Steffen Lindert | Ohio State University | Computational biophysics, protein structure prediction, protein dynamics, protein-ligand interactions, drug discovery, cryo-EM, covalent labeling, ion mobility, mass spectrometry. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 105 | Sidney Lisanza | University of Washington IPD | ProteinGenerator 序列空间扩散 | Baker 实验室多状态功能设计 | 生成设计 | 来源 |
| 106 | Haiyan Liu 刘海燕 | 中国科学技术大学 | SCUBA / ABACUS 骨架与序列设计 | 与陈泉构成独立于 Baker 栈的中国闭环；Nature 2022 SCUBA | 中国节点 | 来源 |
| 107 | Sen Liu 刘森 | Hubei University of Technology | Protein structure, protein regulation, computational modeling, signaling networks, drug development, molecular tools, cellular engineering. | RosettaCommons 实验室名录 | 中国节点 | 来源 |
| 108 | Ajasja Ljubetic | National Institute of Chemistry (Slovenia) | De novo protein design, dynamic protein assemblies, coiled coils, protein robotics, computational modeling, Rosetta software, protein engineering. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 109 | Nir London | Weizmann Institute of Science | Computational protein design, chemical biology, drug discovery, protein-ligand interactions, covalent inhibitors, enzyme targeting. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 110 | Peilong Lu 卢培龙 | Westlake University (Hangzhou, China) | Transmembrane proteins, computational design, nanopores, ion channels, ligand-binding proteins, oligomerization, high-throughput screening, protein engineering. | Baker 博士后 2015–19；西湖独立 PI | 中国节点 | 来源 |
| 111 | Jianzhu Ma 马剑竹 | 清华大学 AIR | 抗体/肽生成、PocketXMol | 博士导师许锦波；Helixon 历史任职 | 中国节点 | 来源 |
| 112 | Ali Madani | Profluent | ProGen 自回归序列生成 | Salesforce → Profluent；与结构扩散平行的序列 LM 路径 | 生成设计 | 来源 |
| 113 | Tobias Madl | Medical University of Graz | Integrative structural biology, metabolomics, NMR spectroscopy, disordered proteins, transcription factors, RNA-binding proteins, cancer, neurodegeneration, ageing. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 114 | Lars Malmstrom | University of Zurich | Proteome modeling, computational biology, systems biology, machine learning, statistical analysis, high-performance computing, information management. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 115 | Stephen Mayo 斯蒂芬·梅奥 | Caltech | ORBIT 死端消除 / 自动化侧链设计 | Dahiyat 的导师；1997 Science 全自动设计 | 物理计算 | 来源 |
| 116 | Joshua Meier | Chai Discovery（此前 Meta / Absci） | ESM-1；Chai-1/2 | ESM 共同作者 → Absci → Chai 创始人 | 产业/创业 | 来源 |
| 117 | Jens Meiler | Vanderbilt University / Leipzig University | Protein-ligand interactions, computational modeling, drug design, membrane proteins, structure elucidation, experimental validation, protein structure. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 118 | Jeremy Mills | Arizona State University | Protein design, fluorescent proteins, non-canonical amino acids, fluorogenic probes, protein-protein interactions, metalloproteins, enzyme engineering. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 119 | Milot Mirdita | Seoul National University | ColabFold | Steinegger / Ovchinnikov 合作 | 结构预测 | 来源 |
| 120 | James Moody | Brigham Young University | Protein modeling, enzyme engineering, protein complexes, crystallization chaperones, protein polymers, structural enzymology, protein crystallization. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 121 | John Moult 约翰·莫尔特 | University of Maryland / CASP | CASP 盲测评估 | 把预测精度变成可比较的公共考试，间接校准设计过滤 | 前提/评估 | 来源 |
| 122 | Vikram Mulligan | Flatiron Institute | 非天然氨基酸 / 大环肽 Rosetta | 与 Renfrew 的异聚物设计相邻 | 物理计算 | 来源 |
| 123 | Christoffer Norn | Bioinnovation Institute Denmark | Protein design, protein binders, minibinders, membrane proteins, high-throughput screening, computational modeling, protein-protein interactions. | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 124 | Dror Noy | MIGAL - Galilee Research Institute | Protein design, photosynthesis, protein-cofactor complexes, computational modeling, minimal protein systems, energy conversion. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 125 | Frank Noé | Microsoft Research AI for Science | BioEmu 平衡系综与自由能 | 动力学/热力学模拟的深度学习替代；Science 2025 | 结构预测 | 来源 |
| 126 | Matt O'Meara | University of Michigan | Computational modeling, molecular simulations, deep neural networks, molecular interactions, chemical modeling, biochemical validation. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 127 | Gustav Oberdorfer | Graz University of Technology | De novo protein design, enzyme design, biomedical applications, biotechnology, computational modeling, protein engineering, structural biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 128 | Byung-Ha Oh | KAIST Korea | Computational protein design, antibody engineering, protein-protein interactions, protein binders, molecular modeling, therapeutic proteins. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 129 | Sergey Ovchinnikov | MIT | Protein evolution, statistical modeling, phylogenetics, genomics, protein structure prediction, metagenomics, conformational landscapes, protein-protein interactions, multicellular | RosettaCommons 实验室名录 | 结构预测 | 来源 |
| 130 | Martin Pacesa | EPFL Correia lab | BindCraft 端到端 binder | Correia 实验室；把 AF2 梯度与设计焊成一条管线 | 生成设计 | 来源 |
| 131 | Jesper Pallesen | Indiana University | Cryo-electron microscopy (Cryo-EM), cancer, HIV, coronaviruses, SARS-CoV-2, MERS-CoV, filovirus, ebolavirus, structural biology. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 132 | Fabio Parmeggiani | University of Bristol, UK | Hybrid computational-experimental methods, protein design, repeat proteins, modular systems, nanomaterials, spatial control, cellular behavior. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 133 | Brian Pierce | University of Maryland | Protein design, immune recognition, T cell receptors, antibodies, vaccine design, computational docking, Rosetta, ZAFFI, ZDOCK, immunotherapeutics. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 134 | Nicholas Polizzi | Dana-Farber Cancer Institute | Ligand binding, molecular recognition, de novo protein design. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 135 | Florian Praetorius | Institute of Science and Technology Austria | Protein design, DNA origami, nucleic acids, deep learning, ProteinMPNN, Rosetta, biomolecular assemblies. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 136 | Erik Procko | Director of Discovery, Cyrus Biotechnology | computational protein design | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 137 | Vatsan Raman | University of Wisconsin-Madison | Computational biology, synthetic biology, protein engineering, high-throughput experiments, single-pot assays, mutational analysis, systems biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 138 | Cesar Ramirez-Sarmiento | Pontificia Universidad Catolica de Chile | Protein engineering, computational modeling, metamorphic proteins, PET hydrolysis, enzyme evolution, synthetic biology, oxygen carriers, photosynthetic microorganisms. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 139 | Barak Raveh | Hebrew University | Dynamic biological systems, quantitative biology, systems biology, computational modeling, biological interactions, data integration. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 140 | Lynne Regan 琳恩·里根 | University of Edinburgh（此前 Yale） | 四螺旋束 de novo 设计 | 与 DeGrado 合作的早期 uniquely folded 螺旋束 | 理性设计 | 来源 |
| 141 | P. Douglas Renfrew | Flatiron Institute / Simons Foundation | Protein folding, heteropolymer design, exotic amino acids, peptide macrocycles, enzyme engineering, nanomaterials, computational modeling, quantum computing, deep learning. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 142 | David Richardson | Duke University | MolProbity / all-atom contact | 与 Jane Richardson 共享实验室 | 前提/评估 | 来源 |
| 143 | Jane Richardson 简·理查森 | Duke University | 蛋白质解剖图、ribbon 图、结构质量标准 | 为后续设计提供可检验的结构语言 | 前提/评估 | 来源 |
| 144 | Alexander Rives 亚历山大·里夫斯 | EvolutionaryScale（此前 Meta FAIR） | ESM 蛋白语言模型 | 序列世界模型路径，与结构扩散平行 | 结构预测 | 来源 |
| 145 | Gabe Rocklin | Northwestern University | High-throughput protein design, computational modeling, protein biophysics, protein therapeutics, display selections, mass spectrometry proteomics, next-generation sequencing, prot | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 146 | Olaf Ronneberger | Google DeepMind | AlphaFold 架构（Evoformer） | 计算机视觉转入结构预测 | 结构预测 | 来源 |
| 147 | Rituparna Samanta | University of South Florida | Membrane proteins, protein-protein interface, molecular simulation, field-based simulation, protein self-assembly. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 148 | Deanne Sammond | Senior Principal Scientist, Pfizer | computational protein design | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 149 | William Schief | Vice President, Protein Design, Moderna | computational protein design | RosettaCommons 实验室名录 | 产业/创业 | 来源 |
| 150 | Torben Schiffner | Scripps Research Institute | Computational protein design, high-throughput screening, immunogens, epitope grafting, glycan masking, multimerization, vaccine development, pathogens. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 151 | Clara Schoeder | Leipzig University | Computational protein design, immunotherapeutics, Adeno-associated virus (AAV), chimeric antigen receptors (CARs), single-chain variable fragments (scFvs), vaccine design, epitope | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 152 | Tom Sercu | EvolutionaryScale / 此前 Meta | ESM 训练与规模化 | Rives 核心合作者 | 结构预测 | 来源 |
| 153 | Nik Sgourakis | Childrens Hospital of Pennsylvania (CHOP) | Structural biology, NMR spectroscopy, X-ray crystallography, biophysics, biochemical techniques, computational modeling, protein interactions. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 154 | Yunyu Shi 施蕴渝 | 中国科学技术大学 | 计算结构生物学（国内开拓） | 刘海燕/陈泉 SCUBA 路线的学科前提，本人不以 de novo 设计为标签 | 前提/评估 | 来源 |
| 155 | Michael Shirts | University of Colorado Boulder | Nanoscale materials, biomimetic materials, foldamers, computational modeling, Rosetta, chemical design, molecular simulations. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 156 | Justin Siegel | UC Davis | Computational enzyme design, enzyme catalysis, genetic methods, chemical methods, novel catalysts. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 157 | Daniel-Adriano Silva | Neoleukin Therapeutics（历史） | de novo 细胞因子 mimetic | Baker 实验室 → Neoleukin 创业 | 产业/创业 | 来源 |
| 158 | Sam Sinai | Nabla Bio | 适应度景观 / 生成设计 | 与 Biswas 共同创办 | 产业/创业 | 来源 |
| 159 | Joanna Slusky | University of Kansas | Membrane proteins, computational protein design, protein characteristics, membrane protein design, protein-membrane interactions. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 160 | Colin Smith | Wesleyan University | Protein structure, atomic-level mechanisms, second-shell interactions, structural propagation, protein conformational changes, therapeutic protein engineering, structural biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 161 | Yifan Song 宋一凡 | Cyrus Biotechnology | Rosetta 产业化 | Baker 谱系软件公司 | 产业/创业 | 来源 |
| 162 | Martin Steinegger | Seoul National University | MMseqs2 / ColabFold / Foldseek | 把 AF2 变成人人可跑的设计前置 | 结构预测 | 来源 |
| 163 | Lance Stewart | Institute for Protein Design | IPD 转化与产业接口 | Baker 研究所运营/转化 | 产业/创业 | 来源 |
| 164 | Eva-Maria Strauch | Washington University of St. Louis | Protein engineering, viral proteins, structural design, oligo-synthesis, next-generation sequencing, immunogen design, protein chemistry. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 165 | Terra Sztain | University of Michigan | Computer-aided molecular design, molecular dynamics, machine learning, drug design. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 166 | Brian L. Trippe | Columbia / 此前 MIT | RFdiffusion 统计/扩散合作 | 生成模型理论进入实验设计论文 | 生成设计 | 来源 |
| 167 | Kathryn Tunyasuvunakool | Google DeepMind | AlphaFold DB 人类蛋白质组 | 把预测变成公共结构库，供设计检索 | 结构预测 | 来源 |
| 168 | Robert Verkuil | EvolutionaryScale / 此前 Meta | ESMFold 推理与表示 | Lin/Rives 合作 | 结构预测 | 来源 |
| 169 | Anastassia Vorobieva | VIB-VUB Belgium | Membrane proteins, transmembrane beta-barrels, computational protein design, nanopore engineering, protein stability, single-molecule sensing, beta-barrel vaccines. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 170 | Bjorn Wallner | Linkoping University Sweden | Bioinformatics, molecular energy functions, protein-protein interactions, molecular sampling, machine learning. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 171 | Chu Wang 王初 | Peking University | Protein docking, metal-binding proteins, chemoproteomics, bioinformatics, metabolic regulation, enzyme function, computational biology. | RosettaCommons 实验室名录 | 中国节点 | 来源 |
| 172 | Jue Wang 王珏 | University of Washington IPD | 幻觉设计 / 深度学习骨架 | Baker 实验室；与 ProteinMPNN 同期 Science | 生成设计 | 来源 |
| 173 | Joseph L. Watson | University of Washington IPD | RFdiffusion 一作 | 与 Juergens、Bennett、Yim、Trippe 共同把 RF 变成扩散生成器 | 生成设计 | 来源 |
| 174 | Hannah Wayment-Steele | University of Wisconsin-Madison | Biomolecular dynamics, evolution, deep learning, data science, NMR spectroscopy, millisecond-scale motions. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 175 | Tim Whitehead | University of Colorado Boulder | Protein engineering, antibodies, molecular recognition, next-generation sequencing, enzyme specificity, plant synthetic biology, renewable biomass. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 176 | Basile Wicky | University of Washington IPD / 后迁 | 深度学习组装体的实验确认 | 与 Dauparas 同期 Science 实验闭环 | 生成设计 | 来源 |
| 177 | Jeremy Wohlwend | MIT | Boltz 开源结构预测 | Corso / MIT 几何 ML | 结构预测 | 来源 |
| 178 | Dek Woolfson 德克·伍尔夫森 | University of Bristol | coiled-coil 规则、CC+ 数据库、理性组装 | 与 Baker/DeGrado 平行的螺旋组装传统；2021 JMB 简史 | 理性设计 | 来源 |
| 179 | Wenzhi Xiao 肖文智 | ByteDance Seed / Protenix | Protenix；PXDesign binder | 开源 AF3 类模型 + 公开 binder 湿实验命中率（预印本） | 中国节点 | 来源 |
| 180 | Chunfu Xu 徐春福 | National Institute of Biological Sciences | Protein design, protein-nucleic acid interactions, synthetic biology, artificial intelligence, machine learning, high-throughput biochemistry, functional assays. | RosettaCommons 实验室名录 | 中国节点 | 来源 |
| 181 | Jinbo Xu 许锦波 | 分子之心 / 此前 Toyota Technological Institute | RaptorX、深度学习接触图 | AF2 之前的深度结构预测主线之一 | 结构预测 | 来源 |
| 182 | Jianyi Yang 杨建溢 | Shandong University | Structure prediction, cryo-EM, artificial intelligence, trRosetta, trRosettaRNA, I-TASSER. | RosettaCommons 实验室名录 | 中国节点 | 来源 |
| 183 | Vladimir Yarov-Yarovoy | UC Davis | Sodium channels, neuromodulation, epilepsy, chronic pain, drug design, electrophysiology, structural biology. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 184 | Andy Yeh | University of California, Santa Cruz | Luciferase, biosensor, enzyme design, luminescence imaging, molecular imaging, clinical diagnostics, drug discovery. | RosettaCommons 实验室名录 | RosettaCommons | 来源 |
| 185 | Joe Yesselman | University of Nebraska Lincoln | RNA structure, RNA design, nanomachines, RNA thermodynamics, predictive modeling, RNA energetics. | RosettaCommons 实验室名录 | 相邻领域 | 来源 |
| 186 | Jason Yim | MIT / 后迁 | SE(3) 扩散、RFdiffusion 合作 | 与 Baker 实验室交叉的几何生成 | 生成设计 | 来源 |
| 187 | Fajie Yuan 原发杰 | 西湖大学 | SaProt / ProTrek / 文本条件蛋白设计 | 西湖表示学习，与曹/卢实验组地理相邻 | 中国节点 | 来源 |
| 188 | Vinicius Zambaldi | Google DeepMind | AlphaProteo binder 生成（预印本） | DeepMind 设计侧；代码受限，与开源 RFdiffusion 对照 | 生成设计 | 来源 |
| 189 | Alexandre Zanghellini | Arzeda | 计算酶设计产业化 | Baker 酶设计谱系 → Arzeda；Havranek 现任职 | 产业/创业 | 来源 |
| 190 | Jianyang Zeng 曾建洋 | 西湖大学 / Helixon | AI 药物与结构预测创业 | 与西湖设计集群地理相邻的产业节点 | 中国节点 | 来源 |
| 191 | Haicang Zhang 张海仓 | 中科院计算技术研究所 | CarbonDesign Inverseformer 逆折叠 | 与卜东波共同通讯；Nat Mach Intell 2024 | 中国节点 | 来源 |
| 192 | Yang Zhang 张阳 | National University of Singapore（此前 UM） | I-TASSER / 结构预测与设计交叉 | 与 Jianyi Yang 的 I-TASSER/trRosetta 谱系 | 结构预测 | 来源 |
显示 192 / 192
10. 2020 年后的设计闭环
IPD 软件页把当代栈写成三件套：RoseTTAFold 预测、RFdiffusion 出骨架、ProteinMPNN 填序列。实验论文反复使用同一句：先生成，再 MPNN，再用 AF2 的 pAE / pLDDT / RMSD 丢掉自洽失败的候选。Dauparas 等报告 ProteinMPNN 在天然骨架上 52.4% 序列恢复，对照 Rosetta 32.9%，并用晶体、电镜和功能实验救活单体、环状寡聚体、四面体纳米粒和 binder。Watson 等报告 RFdiffusion 在多种条件下优于先前方法，并给出计算直接得到的皮摩尔级 binder（取决于靶标，不能写成普遍成功率）。
Generate 的 Chroma 把生成写成可编程几何指令。EvolutionaryScale 的 ESM3 走序列、结构、功能多模态，esmGFP 是其实验旗舰；证据强度取决于该文的湿实验部分，不取决于演示视频。DeepMind 的 AlphaProteo 仍是 2024 预印本且代码受限，实验公开密度低于 RFdiffusion。BindCraft 把生成和预测合成一条可反传的 binder 管线，作者单位在 EPFL Correia 组。功能化不独占西雅图。
西湖把同一套 IPD 软件用在不同功能上：卢培龙组的跨膜与毒素中和迷你蛋白，曹龙兴组的开关与 2026 年小分子响应寡聚体，陈子博组的蛋白电路。实验在国内完成，方法引用仍指向 IPD 仓库。代码边比师生边扩散得快。
| 环节 | 代表方法 | 关键人物 | 已有实验证据 | 常见误读 |
|---|---|---|---|---|
| 骨架生成 | RFdiffusion / RFAA / BindCraft / Chroma | Watson, Juergens, Bennett, Krishna, Pacesa, Ingraham | Nature/Science 结构与结合 | 把无条件生成当功能设计 |
| 刚体对接 / RIF | RIFGen + RIFDock；RosettaDock | Coventry, Cao, Glasscock | Nature 2022 minibinder；2025 DNA 结合管线仍用 | 写成已被扩散完全替代 |
| 逆折叠 | ProteinMPNN / LigandMPNN / SolubleMPNN | Dauparas, Anishchenko, Baker | Science 2022；Nat Methods 2025；IPD 称 >100 配体相关实验 | 序列恢复 ≠ 表达溶解 |
| 过滤 | AF2 / RF / ESMFold / AF3 / Boltz | Jumper, Baek, Lin, Abramson, Corso | 预测精度有 CASP/论文；作为设计过滤器是相关而非因果 | 把预测作者写成设计家 |
| 功能湿实验 | 表达、结合、晶体、细胞、动物 | Baker, King, Cao, Lu, Correia, Fleishman, Huang | 因靶而异；疫苗与 minibinder 多于酶 | 用 in silico 命中率代替体内 |
11. 综合讨论
方法史与人事枢纽可以对上。没有 DeGrado 的可合成对象，Mayo 的组合优化没有实验落点。没有 Kuhlman/Baker 的 Top7，蓝图规则缺少新拓扑的存在性证明。没有 AF2，MPNN 的筛选比到不了现在的实验室吞吐。没有 Commons 把博士后变成 PI，西湖和洛桑不会使用同一套输入文件。中国北方轴给出反例：SCUBA 与 CarbonDesign、TopoDiff 可以在不经过 Baker 人事的情况下发表晶体或逆折叠基准。
诺贝尔奖把设计与预测分开授奖。设计论文把预测器用成过滤器：pLDDT 和 pAE 高，不等于写出有功能的蛋白。Generate、Isomorphic、Profluent、Nabla、Cyrus、Arzeda 使用同一套开源权重，发表密度低于 IPD，外部不能按 Watson 2023 的标准比较湿实验成功率。Helixon、Protenix、分子之心是公司名，不能替代湿实验第一作者。动力学模型给出构象分布与 ΔG，还不能替代结合与催化测定。
12. 未解决问题
- 分类表中“极性小分子高亲和 + 全新骨架 + 公开晶体”的格子仍然稀。LigandMPNN 与 RFAA 声称改善界面恢复，独立实验室复现规模仍小于 minibinder。
- 酶的 kcat/KM 与天然酶相比，公开成功案例（含 RFdiffusion2 预印本主张）尚未形成与 binder 对等的基准竞赛。
- de novo 抗体（RFantibody 等）的实验命中率与 minibinder 不在同一数量级，表中相关 PI 远少于 binder PI。
- 膜蛋白与受体设计人数（Lu、Barth、Slusky、Vorobieva、Kratochvil）相对可溶设计偏少，与药物靶标分布相反。
- 师生边：Commons 名录不写博士导师。本表不补造谱系。需要实验室 CV 才能把“Baker 博士后”从口传变成边。
13. 结论
RQ1。 分期按可检验产物：理性螺旋束，全原子新拓扑（Top7），可筛选功能蛋白。2020 年后的变量是过滤器吞吐量。热力学能量函数（Rosetta、SCUBA）与平衡系综（BioEmu）仍服务稳态；动力学接触图与开关设计正在进入目标函数，尚未成为验收标准。
RQ2。 192 人之间的边是稀疏的。Baker/IPD、DeGrado、Mayo、Correia、DeepMind/ESM 通过博士后、公共代码和创业相连。中国有两条组织：交大–中科大–计算所–清华–北大的数据驱动与功能工程，西湖的 Baker 博士后实验闭环。师生边未公开则保持未证实。
RQ3。 AF2/RF/ESM 改写候选过滤和部分梯度设计（BindCraft），不改写物理原则。有晶体或结合数据的主张集中在 RFdiffusion、ProteinMPNN、SCUBA、TopoDiff 的实验子集，以及西湖功能蛋白。AlphaProteo 与部分全原子酶主张仍为预印本或有限实验。预测作者与设计作者的职业轨迹大部分不相交，与 2024 年诺贝尔奖的授奖结构一致。
参考文献
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