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　　　　受体识别是病毒感染与传播过程中的关键事件。细胞上的受体分子既是理解病毒入侵机制的核心线索，也是构建感染模型、推动机制研究和药物研发的基础。然而，天然受体鉴定工作存在较高的不确定性与滞后性，有些重要病毒的受体鉴定几十年未有突破，严重阻碍了相关病毒学研究的深入推进。面对这一挑战，严欢团队另辟蹊径地提出了“设计人工病毒受体”的新设想，采取类似于“乐高积木”的模块化设计思路，将完整的受体分解为“病毒结合域（VBD）”与“人工受体框架（ARS）”两部分分别进行设计与优化，最终通过分子嫁接获得定制化病毒受体（Customized coronavirus receptors,CVR）。

研究发现，常见的结网型蜘蛛——大腹园蛛，会操纵触网的雄性边褐端黑萤，通过缠绕和注射微量毒素使其产生变化。被操纵的边褐端黑萤原本用两节发光器在空中飞行发出多脉冲的雄性展示求偶信号，但在蜘蛛的操纵下，它们只用一节发光器闪光，模拟雌性求偶单脉冲信号，从而吸引更多雄萤前来求偶交配，最终导致触网被捕。

　　　　海量数据又给平台、算法和数据挖掘带来了挑战。大数据、AI、云的人才主要集中在ICT产业，主机厂要吸引这些人才挑战颇大。而且领域算法和模型需要海量数据的沉淀，单个主机厂的销量，可能并不足以支撑训练好用的算法和模型。