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此外,在大学阶段,学生有很多机会在集体生活中学习、成长,既提升了个人能力,又使集体收益最大化。比如,完成课堂小组作业时,小组成员分工有序,认真完成自己所负责的部分,齐心协力、同心共进,争取获得最佳的展示效果;在社会实践中会遇到各种突发状况,如何通过协调与沟通,尽快解决问题、形成有效的调研成果,考验的是实践团队成员间的默契配合。
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然而,随着深度学习技术的发展,为从头设计蛋白质提供了可能,尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质,如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER(蛋白质—配体原子构象集合再现)的新型机器学习网络,该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构,来预测酶活性位点的精确原子排列。
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