离美归国因AI抢走饭碗？颜宁本人长文表示

学。在AlphaFold出有现以后，就不太可能有研究小组就不太可能尝试用算法通过数列来假设三维内部结构。

格外合理涵义上来谈，只是其中一种应用软件之一。

以往常用的检验暴力手段包括，分析化学法、X射线晶体学、冷冻电光等，他们二阶出有来的分辨率高、错误率低。尤其是冷冻电光的发明家，单独让二阶结果攀升到了上新高度。但碍于成本昂贵，依赖电子设备，于是就有研究小组终究，来要用内部结构假设。

据祯宁早前采访时回应，蛋白内部结构假设与检验内部结构分子有机体学融合度日渐高。在冷冻电光时代，用应用程序假设内部结构三维，再行根据检验数据资料调整，就不太可能是常规操作。

说是也就是自觉热议的干湿检验诱导——推算有机体在科学研究科技领域的迥然并不相同价值。

△图源：电力学位企业界《推算有机体产业简报》

祯宁曾这样判别内部结构分子有机体学：它的主语是分子有机体学，是忽略肉体、是要用出有分子有机体学注意到。

内部结构只是开始，分子有机体学系统、反应机理才是终点。而且光内部结构二阶这一项，也需要多个暴力手段协同协作。

最迥然并不相同如施一公小组的RNA剪接体反应机理研究。他们曾在Science封面机关枪两篇背靠背文中。

小组首先通过冷冻电光二阶了大肠杆菌剪接体近质子分辨率的三维内部结构。接着就是在这个内部结构原则上上来进行分析化学等暴力手段去值得注意，最终洞察了剪接体对前体旅行者RNA执行剪接的原则上岗位反应机理。

放进初期在教育界归入首次，为与剪接体就其疾病的发病反应机理打好了原则上。

如果将内部结构当要用分析反应机理的暴力手段，那么AlphaFold堪称分子有机体学注意到的起点。

除了蛋白内部结构，事实上在内部结构分子有机体自然科学技领域还有格外多的情况还没法有解决，比如力学情况，蛋白接合的尾端态等，依然是原有检验暴力手段没法有洞察的。

帖子：多喝醉中成药不要上火

一一回应之下，一全面性解释了关于「研究朝著被AI摒弃」的质疑，另一全面性也从中忽略了此次祯宁随同的价值和涵义。

有帖子回应：

综上假设应用程序基于大数据资料的代数学和不确定性 ，同样的电光等电子设备上的应用程序也是基于测算物理学的光的数据资料自动画出有来的 。自述一下的中学物理学和医学院代数学的科学知识，分析一下二者并不相同和大致相同，你就能判断祯宁这件事是怎么回事以及她要用的什么事的涵义。

而对于这一波直率而幽默的回应，帖子回应：这固执亲爱的了亲爱的了。

既谈说出了情况，还暗戳戳针对了一些人。

当然，还有帖子要求：既然到了粤东，多喝醉中成药，不要上火。

嗯，似乎很体贴了。

详见链接：[1]#_rnd1668230651180[2][3]_alphafold_performance/

— 完 —

电力学位 QbitAI · 头条号解约

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