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蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。
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韩国和日本围棋规则采用数目法计算胜负，对方的“死子”在局中和局后都有一定作用。金同实表示，不少韩国棋手从小学棋时就在老师的指导下养成了借助“死子”点目的习惯。对于提子的地方，他们会先算成一目，全盘点目之后再一并按照棋盒盖里的“死子”数量加上相应的目数。因此，棋盒盖里有多少颗“死子”，跟棋手的形势判断是有直接关联的。根据韩国规则和日本规则，在终局之后要将对方的“死子”填入对方的空里，再来数目。在这种情况下，棋盒盖里的“死子”数量直接关乎输赢。
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