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　　　　数字化制造与装配技术研究所的90后于音，负责高档数控机床研究，提起所从事的领域如数家珍，“加工一些航空器零部件时，会有非常精细的厚度要求。”于音捏着手指，眯起眼睛，“比如大型曲面薄壁零件，它要求0.8毫米的厚度，但是精度必须要达到0.1毫米，就是10根头发丝那么细。”她又指了指一旁的两个大铣头，沉得根本挪不动，“切割这样材料的设备非常重，以前都是靠化学技术，污染重也难以达到精度要求。现在靠镜像铣削技术上下同步物理切割，高效精准又环保”。

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。

　　　　以往的研究发现，过敏反应的抗体——核心免疫球蛋白IgE，与高亲和力受体结合时，会激活肥大细胞和嗜碱性粒细胞，导致血管扩张、支气管收缩等过敏反应，严重时可引发全身过敏性休克。“因此，以往临床上针对过敏的药物设计，主要从如何阻断抗体与受体的结合着手，重点是抑制组胺释放。”宿强说。