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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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具体来说,soTILT3D利用单一目标倾斜光片技术,有选择性地照亮样本的一小部分,有效减少了非焦点区域产生的背景荧光干扰,特别适用于如哺乳动物细胞这样的厚样本成像。此外,该平台集成了特制的微流体系统和金属化微镜,不仅能精准调控细胞外部环境,支持快速更换溶液,而且适合进行无颜色偏移的连续多目标成像,同时允许将光片反射至样本中,确保成像质量。
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