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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。

　　　　其中提到，加强锂电池等产能监测预警，防范盲目投资和无序发展风险。引导储能电池及关键材料企业向可再生能源富集、矿产资源充足、运输条件便利、基础设施完善、应用场景丰富的区域聚集。支持长三角、京津冀、粤港澳大湾区、成渝地区、呼包鄂地区、海峡两岸融合发展示范区等地聚焦新型储能领域。