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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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据了解,此前的研究中,澳大利亚帕克斯(Parkes)64米射电望远镜对南天6亿光年内星系进行搜寻,探测到约5000个中性氢星系;美国阿雷西博(Arecibo)305米射电望远镜对北天8亿光年内进行搜寻,探测到约3万个星系。都在近邻宇宙的这些星系样本首次给出中性氢星系质量分布,天文学家们得以系统研究中性氢气体与恒星质量、恒星形成率的关系。(完)
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