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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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近期,我国天文学家在该领域有新发现。他们通过巧妙使用恒星行星系统的基本物理参数,对行星大气逃逸机制做出清晰的判定和分类,推进了人们对行星大气逃逸的认识,为下一步研究行星可宜居性和行星大气演化过程提供了理论依据。这也引发了大众对寻找下一个可宜居星球等问题的新一轮思考。
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