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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。

　　　　赵黎明介绍，该项目历时12年，开展了从菌种高通量筛选、代谢网络调控、发酵过程优化控制到产品分离纯化精制的全链条技术创新，大幅降低了原料单耗、过程能耗和三废排放量。迄今，该项目授权发明专利27件，发表论文44篇，制定标准5件，并在6家企业实施了产业化应用，建成了万吨级氨糖绿色制造生产线。