時間：2022-04-24 21:42:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
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下一步則是了解靶標蛋白質的外觀。遺憾的是，目前世界上還沒有現(xiàn)成的蛋白質形狀數(shù)據(jù)庫。蛋白質會以多種方式進行彎曲與折疊，明確并理解其獨特構型往往極度復雜。要在實驗室中確定蛋白質形狀，研究人員往往需要耗費數(shù)月甚至數(shù)年時間。但是，機器學習技術足以生成接近精確蛋白質形狀的表示，Altman實驗室也正在以此作為突破口。Altmann提到，這在本質上是一種有監(jiān)督機器學習問題，相當于給定一個序列，并對其呈現(xiàn)出的3D結構做出預測。目前此類預測算法已經(jīng)可以在網(wǎng)上輕松獲取。關鍵詞：學習,結構
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