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　　　　团队使用量子信息学的方法，预测了量子纠缠如何影响碰撞后流出的粒子。根据他们的计算，当质子内的夸克和胶子处于最大纠缠状态时，即具有最高的“纠缠熵”，碰撞应该会产生大量分布杂乱无章的粒子，显示出高水平的熵。他们分析了来自欧洲大型强子对撞机的质子-质子碰撞数据，以及更清晰的电子-质子碰撞数据。发现实际观察到的数据与理论预测完全一致，这表明质子内部的夸克和胶子确实处于最大纠缠状态。

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。

　　　　此次新开发的电机尺寸非常之小，甚至比一根头发丝还要细得多。它们被嵌入到一种合成凝胶材料内部，添加“燃料”后，就会像小型汽车引擎那样运作，将燃料转换为能量，同时排出废料。这个过程中产生的能量用来旋转电机，进而扭曲凝胶中的分子链，使凝胶本身收缩并储存能量，这有点像把松紧带拧起来储存弹性势能。