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然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。

　　　　通过对22种不同癌症类型进行基因关联分析，他们发现了4个与患癌风险相关的新型基因，分别是与前列腺癌相关的促凋亡基因BIK；与结直肠癌相关的自噬相关基因ATG12；与甲状腺癌相关的TG；以及与肺癌和皮肤黑色素瘤相关的CMTR2。这些变异导致的癌症风险相对增加幅度达90%—295%。