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之前研究已证明，可将非常小的物体纠缠在一起，如在单个电子间实现纠缠。但现在，芝加哥大学研究团队利用声波谐振器实现了更大尺度上的纠缠。这里的纠缠并非发生在构成谐振器的分子、原子或其他粒子之间，而是发生在谐振器产生的“声子”之间。
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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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