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“基于这些现象,人们就可以利用轻质、柔软的塑料来实现温差发电,研发贴附式和可穿戴的能源器件,以及可以控制温度的服装。”狄重安说,这些功能的实现都需要研发出高性能的聚合物热电材料。而现有聚合物的核心性能指标热电优值一直停留在0.5附近,无法满足这些应用需求。
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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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