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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。

赵丹举例，西部某省的一所乡村小学，办学规模不足百人，按百人标准核定公用经费，学校一年能够获得的公用经费为10万元左右。而现实情况是：这所学校每年需支出的培训费、电费、临聘工作人员工资、实验实习、文体活动、取暖、交通差旅、仪器设备及图书资料购置、房屋日常维修维护等花费，远超过10万元，很多费用不得不由校长垫付。

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