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这种转变的关键，在于磁重联过程中等离子体温度和密度的显著下降。当主X点的等离子体温度和密度突然降低时，会导致压力衰减和磁扩散系数的增加，从而触发更快的动态佩切克式磁重联。研究团队发现，这种新型磁重联获得的最大重联速率能够达到0.06以上，明显高于离子体不稳定性这种目前主流的快磁重联模型所预测的重联率。
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为预测蛋白质结构，贝克团队2021年开发出“Rosetta折叠”模型，并被《科学》杂志评为2021年年度突破。2023年，基于“Rosetta折叠”的深度学习模型“RFdiffusion”问世。该模型能测试拥有不同结构元素的设计组合，并从头开始产生蛋白质。该模型还能执行不同的任务，设计氨基酸、寡聚体（多亚基聚体）、有治疗或工业应用前景的复杂结构。
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