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蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍,早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构,但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低,因此预测效率不高、准确度有限。后期,随着机器学习兴起,人工智能迅速发展,科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域,开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃,几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题,有望给药物研发带来重要变革。
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姜鹏介绍,未来,FAST将探索通过在望远镜周围增加辅助天线的方式来提升望远镜的灵敏度及空间分辨能力,实现射电暂现源定位和综合孔径成像的跨越式能力提升,并可以显著增加FAST的科学能力。他说:“灵敏度及覆盖天区的提升将有利于进一步扩大脉冲星样本,进而提高发现罕见天体的概率,例如特殊脉冲星及脉冲星—黑洞双星系统,全面革新我们对中子星演化的认识,揭示不同类型和状态脉冲星的物理特性,开启强引力场中检验广义相对论的新纪元。”
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