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然而,随着深度学习技术的发展,为从头设计蛋白质提供了可能,尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质,如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER(蛋白质—配体原子构象集合再现)的新型机器学习网络,该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构,来预测酶活性位点的精确原子排列。
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港澳联盟比利时布鲁塞尔自由大学、瑞士苏黎世联邦理工学院团队此次将估算南极陨石分布的机器学习方法与气候变化的区域模型模拟相结合,预测了不同气候变化情景下的陨石损失。他们发现,在今后几十年内,无论哪种排放情景,每年都会损失约5000颗陨石。