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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。

　　　　二是加料与排灰问题。聚变等离子体被约束在真空室内，形成一种类似“甜甜圈”的形状。在“甜甜圈”环向轴中心位置附近的等离子体密度和温度最高，越往边界参数越低。传统加料方式注入的中性气体氘和氚，难以深入等离子体芯部，其燃烧效率难以提高。同时堆芯等离子体聚变反应，会产生大量的氦，也被称为氦灰。氦灰容易堆积在芯部，导致等离子体性能退化，甚至引发等离子体熄灭。