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预测蛋白质结构的新方法此次共享一半诺奖的哈萨比斯和江珀，赛伍则创建了一个人工智能模型，从根本上改变了AI模型对蛋白质结构的测定。这些方法都有其优点和缺陷，杆落冠李不同的研究对象需要采用不同的方法。

罗塞塔不辱使命，后冲搜索了所有已知蛋白质结构的数据库，并寻找与所需结构相似的蛋白质短片段。2020年，昊桐他们带着这一AI模型参加CASP，评估结果时几乎让所有人震惊，他们明白生物化学50年的挑战已经结束。▲戴维·贝克、大师德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀。

但哈萨比斯团队借助他们的AI模型阿尔法折叠对蛋白质的预测准确率达到了近60%，赛伍能够预测过去已经鉴定出的几乎所有2亿种蛋白质的结构。从20世纪70年代以来，杆落冠李研究人员一直试图从氨基酸序列中预测蛋白质结构，但这似乎难于上青天。

早在1998年，后冲贝克团队设计了称为罗塞塔（Rosetta）预测蛋白质结构和设计蛋白质的软件。

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