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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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随着与孩子们深入接触，蔡维敏也开始思考体育运动与孩子们健康之间的关联，并开始进行训练记录。他说，随着训练的积累，孩子们的运动技能和身体素质都得到较大提升。例如，以一年为时间跨度，单手拍球从一分钟平均20次到80次；篮下投篮从平均10球中1球增加到中4球。立定跳远、仰卧起坐、单脚站立以及16米有氧跑都实现提升。
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