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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。
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建信基金总裁 谢海玉：科创综指能够全面覆盖科创板各种规模的上市公司，得到资金支持的科技创新企业数量会因此增加，对于解决中小规模科创企业的融资需求具有重要作用。与此同时，投资科创板个股的门槛相对较高，普通投资者通过指数基金，也能够有机会参与科创企业的成长。
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