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马齿苋维C是西梅的16倍，高钙高蛋白质！这种“长寿菜”要多吃

声明：本文内容均是根据权威医学资料结合个人观点撰写的原创内容，文末已标注文献来源，为了方便大家阅读理解，部分故事情节存在虚构成分，意在科普健康知识，如有身体不适请线下就医。

同时，蛋白质聚集也是生物技术中的一个重要问题，例如在酶、抗体和其他蛋白质治疗剂的生产中。淀粉样蛋白在生物功能和疾病中的重要性促使人们投入了大量的研究，但其形成的决定因素和机制仍然知之甚少。

郁金泰这样回忆，这位42岁的医生是复旦大学附属华山医院神经内科教授，也是国家神经疾病医学中心（华山）认知障碍方向带头人。33岁时，他作为研究项目的牵头人，联合多位国际专家，历时五年制定了全球首个阿尔茨海默病循证预防国际指南。

金融交易网络和蛋白质结构存在共同特征：它们在欧几里得（x, y）空间中难以建模，需要通过复杂、大规模且异构的图结构进行精确编码和表征。

“我们通过少量实验数据和高效的计算模型显著提升了蛋白质活性，标志着蛋白质工程领域的一次重要突破。”谈及和团队近期发表在Science的论文，美国麻省理工学院博士生姜凯议如是说。

“我们通过少量实验数据和高效的计算模型显著提升了蛋白质活性，标志着蛋白质工程领域的一次重要突破。”谈及和团队近期发表在Science的论文，美国麻省理工学院博士生姜凯议如是说。

在过去的 2-3 年里，去噪扩散概率模型 (DDPM) 在生成高质量文本、图像和视频方面取得了前所未有的成功。这激发了人们对在蛋白质结构的从头设计中使用生成式 DDPM 的热情。

「Meet AI4S」系列直播第五期将于 12 月 10 日 19:00 准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了浙江大学知识引擎实验室的博士研究生王泽元，他本次分享的主题是「借助扩散去噪过程助力大模型对蛋白质的优化」。

2024年11月4日，Nature发表文章Five protein-design questions that still challenge AI，讨论了蛋白质的AI设计仍然面临的五个问题。

有些人甚至开始频繁补充蛋白粉，认为多吃蛋白质能更有效地燃脂、增肌或保持健康。

AlphaFold的出现为蛋白质结构预测带来了革命性进展，极大提升了蛋白质结构建模的速度和准确性。在小分子药物研发领域，蛋白质结构信息至关重要，因为小分子药物通常通过与靶标蛋白的特定位点结合来发挥作用。然而，蛋白质结构数据的获取传统上依赖于耗时费力的实验方法（

她在非编码RNA领域深耕十余年，见证并推动了这个领域的发展。她领衔的团队发现了不带有多聚腺苷酸（polyA）尾巴或者N7-甲基鸟苷（m7G帽子）的非经典lncRNA新种类，包括sno-lncRNA、SPA RNA、circRNA等，并在阐明这些RNA的生物合成

蛋白质作为最重要的生命构建单元之一，其序列和功能之间的映射（适应性景观，Fitness landscape）的针对性研究对于蛋白质理性设计以及工程应用都有极大的意义。目前人们只能对于蛋白质序列-功能关系进行少量低纬度的点采样，例如深度突变搜索（DMS）、单位点