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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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从2016年到2023年,加州大学旧金山分校研究人员运用这一检测技术分析了大约5000份脑脊液样本,其中14.4%的样本被确认存在感染情况。在这些案例中,mNGS技术对于病原体的识别准确率达到了86%。同时研究也表明,即使在病毒数量极少的情况下,mNGS也能在24小时内检测出具有大流行潜力的呼吸道病毒,包括新冠病毒、流感病毒(A/B型)以及呼吸道合胞病毒。
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