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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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严欢团队从ACE2受体出发，以新冠病毒为研究模型，深入分析了影响受体功能性的关键因素，开发了一套适用于冠状病毒的人工受体模块化设计方案，并与David Veesler团队合作通过结构生物学手段进一步揭示了人工受体发挥功能的分子机制。利用人工受体技术，严欢团队为来自6个不同亚属的12种冠状病毒设计了具有功能性的CVR。通过与石正丽团队合作，CVR感染模型成功实现了HKU5等冠状病毒的分离培养。通过为一些受体未明且缺乏感染模型的病毒设计人工受体，有望突破病毒学研究瓶颈，促进相关病毒感染致病机制的基础研究以及疫苗与抗病毒药物的开发。
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