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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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“这个速度明显高于我们的传统认知，以前的研究认为，火星磁尾电流片中的离子能量普遍不超过50电子伏特，尾向逃逸速度仅为20千米/秒。”戎昭金说，这些活动现象虽然出现频次不高，但会显著增强火星大气离子的逃逸。
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