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团队向参与者展示了一系列动物名称,中间穿插着一串随机的辅音或无意义的字体,然后要求他们按下按钮来指示他们看到的动物名称。团队在这些测试中观察到了3个认知阶段:最初阶段,在大脑皮层的视觉区域中,参与者可看到单词,但不会意识到;第二阶段,这些信息通过共同涟漪传播到大脑皮层中涉及更复杂认知功能的其他区域;最后阶段,同样是共同涟漪,大脑皮层上的信息被整合成有意识的知识和行为反应——按下按钮。
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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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