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目前，AlphaFold 对于模型输入侧的同源序列信息仍然存在一定的依赖，可能会出现预测不够精确的问题；同时，对于三维结构更多依赖于异构接触（heterotypic contacts）而非链内接触或同构接触的蛋白质，也可能出现精度问题，这也是作者在论文中所提到的未来改进方向之一。 在 AlphaFold（以及David Baker组的RoseTTAFold）发布之前，国内已有一些将端到端学习引入到蛋白质结构预测中的初步尝试（包括我们tFold），在预测精度方面，基本可以达到与CASP14中排名第二的Baker组相仿的水平，但与AlphaFold 仍存在一定差距。在 AlphaFold 论文及代码公开后，相信国内这方面的研究将在短期内迎来较大的提升幅度。 在蛋白质结构预测领域，AlphaFold 的出现，在一定程度上降低了基于实验数据的蛋白质结构测定的工作量；同时，通过结合真实实验数据和 AlphaFold 预测出的�

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