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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。

在心内科实习时，他常给病人做心电图，检查结果要在一段时间后才能被患者查看，有时要等到第二天。有患者在检查完后，会问他结果是正常还是异常，作为实习生，他只需要做完操作就好，但他总会多给患者解释一两句话。解释完后，他能明显体会到患者态度的变化，这一两句话，已经能够缓解他们的焦虑。

　　　　完整地看，从氢的制取，到氢的储运，再到氢的交易以及分发和使用，中间还有氢能的检测与认证，氢牵起了一条长长的产业链，其中既有相关设备的构造与投入，也有庞大的基础设施的建设与改良，更有相关产品外溢出的商业价值。据国际氢能委员会预测，到2050年全球氢能占能源比重约为18%，氢能产业链产值将超过2.5万亿美元，而更为重要的是，氢涉及的部门十分庞大，终端应用场景非常广阔。