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但“看清”蛋白的结构和人类的很多疾病机理、药物研发等等息息相关。在蛋白质结构解析的几十年历史中，X射线晶体学、核磁共振波谱学（NMR）、冷冻电镜(Cryo-SEM)技术纷纷发挥了巨大的贡献，但这些技术在科学界看来，都有着劳心劳力又价格高昂的缺点。 如何简单地通过蛋白质的氨基酸序列来预测其形状？如何能解答这一问题，了解生命运作方式的将打开截然不同的一扇窗。这种设想提出的50多年后，谷歌旗下人工智能公司DeepMind在去年12月的国际蛋白质结构预测竞赛CASP上投下重磅，他们开发的基于神经网络的新模型AlphaFold2击败了其他选手，在预测准确性方面达到接近人类实验结果，让整个结构生物学界震惊。 北京时间7月15日，DeepMind团队在顶级学术期刊《自然》（Nature）以“加快评审文章”(Accelerated Article Preview)形式在线发表了一篇题为�

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