用途：访问 AlphaFold DB 中 AI 预测的蛋白质三维结构，用于结构分析、药物发现、蛋白质工程、进化研究等场景，尤其适合缺乏实验结构的蛋白。
主要能力：按 UniProt ID 检索预测结构；下载 mmCIF/PDB 坐标文件、confidence JSON、predicted_aligned_error JSON；解析 pLDDT 与 PAE 置信度指标；通过 Google Cloud 与 BigQuery 获取全蛋白质组批量数据；使用 Biopython 解析结构、提取 Cα 坐标和 B-factor（pLDDT）；也支持通过 3D-Beacons 联合 API 访问。
使用方式：安装 pip install biopython requests numpy matplotlib pandas scipy，可选 pip install google-cloud-bigquery gsutil。基础代码：from Bio.PDB import alphafold_db；predictions = list(alphafold_db.get_predictions("P00520"))；cif_file = alphafold_db.download_cif_for(prediction, directory="./structures")。REST 接口：https://alphafold.ebi.ac.uk/api/prediction/{uniprot_id}。文件下载：https://alphafold.ebi.ac.uk/files/{alphafold_id}-model_v4.cif 及 -confidence_v4.json、-predicted_aligned_error_v4.json。批量：gsutil ls gs://public-datasets-deepmind-alphafold-v4/。
限制：数据为计算预测而非实验结构，高 pLDDT 不保证功能准确；缺少配体、翻译后修饰和辅因子；仅预测单链，不覆盖多链复合物；低置信区域可能实际无序。数据库当前版本为 v4，URL 含版本后缀，旧版本可能被弃用。使用时需评估置信度指标并遵守 CC-BY-4.0 署名要求。