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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）。

42岁的覃士金家住广西横州市，家里种了一大片甘蔗。他每天上午在甘蔗地里忙碌，下午打一些小工或者准备农业用品，过了晚饭后，覃士金就拿着他的乒乓球拍，到村里的乒乓球桌和球友们切磋。“我打球10年了，见证了这些年乡村乒乓球的变化：打球的人越来越多，设施也越来越好。以前打球只有泥巴地里的水泥球桌，现在条件越来越好，基本上村村都有了玻璃钢球桌，还有了混凝土地面。”覃士金说。

　　　　一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。