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详细了解蛋白质的三维 (3D) 结构对于了解其功能、评估人类致病突变的影响以及帮助合理设计新药至关重要。最近,机器学习程序 AlphaFold2 被证明能够仅从蛋白质序列预测这种 3D 信息,准确度接近实验水平。现在,卡罗琳斯卡医学院生物科学与营养系的 Luca Jovine 教授报告说,AlphaFold2 还可以应用于研究在蛋白质合成后改变其形状的分子事件,从而调节其与其他分子的相互作用。
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