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总体来看，敦煌乐舞的认识和研究已基本完成“是什么”的阶段，今后需要在前人研究的基础上对敦煌乐舞的现实性和传播性持续发力。其中现实性主要表现在其与敦煌地区现实乐舞之间的关系，如出行图乐舞与乐营的对应，部分舞蹈图像与队舞制度的对应等。而通过敦煌壁画乐舞图像与敦煌画稿间关系的梳理，能够进一步理清壁画乐舞图像从起稿到绘制的全过程，这些都说明敦煌地区的现实乐舞为敦煌乐舞图像提供了大量蓝本。就传播性而言，我们需要将敦煌乐舞与古代乐舞史做关联，其中除了乐器定名、形制、演奏方式的梳理，乐队用乐编制的分析，舞姿舞种的考证外，还要将乐舞放置在大的历史背景下加以观察，分析不同地区、不同民族乐舞文化在敦煌进行交流互鉴的深层次原因。

　　　　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。