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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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为精准识别不同车型风险，《指导意见》提出探索建立“保险车型风险分级制度”。王向楠表示，这主要依托低速碰撞试验和维修成本测算，细化车型风险等级，并将车险保费与风险分级挂钩。这样的做法有助于形成“奖优罚劣”的市场化定价机制，从源头上引导车企优化设计，提升车辆安全性和维修经济性。此外，为解决高赔付风险车辆投保难题，相关部门还推动建立高赔付风险分担机制，并搭建“车险好投保”平台，确保保险公司不得拒保，从而实现“应保尽保”的目标。
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