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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。

　　　　在高校思政课堂上，教师可以将“中央的要求”“学生的需求”以及“理论的诉求”这三者紧密结合。第一，“中央的要求”，体现的是政治性。政治性作为其中最为重要的属性，要求思政课教师必须旗帜鲜明讲政治，理直气壮讲马列。第二，“学生的需求”，体现的是针对性。我们主张要将思政教育评价权部分地交给受教育者，看到学生的个性需要，将学生需要听、应该听，想听但听不到、听不透、听不懂的主题从课堂教学延伸至日常生活。第三，“理论的诉求”，体现的是思想性。思政课要深入调研了解学生们到底对哪些问题既感兴趣，又有困惑，同时又是思政课必须且能够回应的问题。