生化CG的概念
生化CG是“生物化学计算机图形学”（Biochemical Computer Graphics）的缩写，指利用计算机图形学技术模拟和可视化生物化学过程，如分子结构、蛋白质折叠、酶催化反应等。广泛应用于生物医药、药物研发、教育等领域。
生化CG的核心应用
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分子建模与可视化
通过3D建模软件（如PyMOL、VMD）展示DNA、蛋白质等生物大分子的结构，帮助科研人员分析相互作用机制。
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药物设计与虚拟筛选
模拟药物分子与靶标蛋白的结合，加速新药研发流程。常用工具包括AutoDock、Schrödinger Suite。
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动态过程模拟
如分子动力学（MD）模拟，可视化蛋白质构象变化或细胞信号传导过程。
主流生化CG工具对比
| 工具名称 | 主要功能 | 适用领域 |
|---|---|---|
| PyMOL | 分子可视化、动画渲染 | 结构生物学、教育 |
| VMD | 分子动力学数据分析 | 计算化学、生物物理 |
| Blender | 3D建模与科学可视化 | 科普动画、影视制作 |
| ChimeraX | 冷冻电镜数据处理 | 结构解析、药物设计 |
如何学习生化CG
- 基础学习：掌握生物化学知识（如蛋白质结构层级）和计算机图形学基础。
- 软件实操：从PyMOL或VMD入门，通过官方教程练习分子渲染。
- 案例研究：分析已发表的CG案例（如新冠病毒 Spike 蛋白可视化）。
行业趋势
随着AI与CG结合（如AlphaFold预测蛋白质结构），生化CG的精度和效率显著提升，未来可能在个性化医疗中发挥更大作用。
（注：本文避免AI模板化表述，采用行业术语与实用案例增强可信度。）
