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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。

与此同时，俞国良提醒，“边界感”的另一层含义是，也要防止学校心理健康教育的医学化倾向、“贴标签”倾向。“学生的（心理）问题，更多的是发展性问题，比如在青春期和人发生了冲突。学生遇到心理困扰，没有必要到医院精神科去（就诊）。”

　　　　根据双重加工理论，大脑的认知系统分为“自动加工”和“控制加工”两部分。短视频通过强化刺激视觉和听觉通路，显著激活默认模式网络，同时抑制前额叶和扣带回等与认知控制相关的区域，这种模式会导致“控制加工”系统的功能减弱。而“自动加工”系统的活动增强，使得用户难以集中注意力并抑制重复观看的冲动。长期如此，这种低认知参与的高频互动可能削弱大脑的执行功能，影响自控能力和决策能力。