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研究团队表示，这些作用力图谱有助科学家更深入理解质子内部复杂的动力学，并加深对自然界最基本力和粒子的认知。最新进展还能帮助科学家揭示质子在各种高能碰撞中的“表现”。这些高能碰撞包括在大型强子对撞机上以及在探索物质基本结构的实验中进行的碰撞。
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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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