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　　　　进化树对于理解生物间的亲缘关系、病原体传播路径、疫苗研发及新发疾病治疗非常重要。传统上，科学家通过比较DNA或蛋白质的线性序列来构建进化树，但这种方法在处理非常古老的物种时，遇到了“饱和问题”。这是因为随着时间推移，基因组序列变化很大，以至于原始的遗传信息几乎消失。这就如同古老文本因时间久远而字迹模糊，难以辨认。

“对于每一位‘大体老师’的奉献我都将深情不忘，我要将他们生前的爱，惠及更多的生命。”参加完此次感恩教育活动的大一学生石沙凡说。作为定向医学生，他下定决心去基层历练，努力做好基层老百姓“最后一公里”的健康守护者。

　　　　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。