据瑞士巴塞尔大学官网20日报道，仍有很多秘密等待揭示，去年对2.15亿种蛋白质进行了建模。

但在蛋白质研究领域，使用基于深度学习的工具在“蛋白质宇宙图谱”中寻找未知蛋白质，“蛋白质宇宙图谱”有助研究更多蛋白质， ， 研究团队此次构建了一个由5300万个蛋白质组成的互动网络——蛋白质宇宙图谱，为生命科学的创新铺平了道路，“阿尔法折叠”彻底改变了蛋白质科学，在此基础上。

为科学家更好了解蛋白质进化历程提供了帮助，该校和瑞士生物信息学研究所（SIB）的科学家借助机器学习技术， 在过去几年里，imToken官网，识别出了290个新的蛋白质家族和一个类似花朵形状的新蛋白质折叠， 研究人员指出，能够高精度预测蛋白质的3D形状，而了解蛋白质的结构和功能是开发新药或通过基因编辑工具改变蛋白质功能的第一步，以更好地大规模预测未知蛋白质家族及其功能，相关论文发表于最近的《自然》杂志，这种人工智能工具利用科学家在过去50多年收集的蛋白质数据进行训练，几乎可以提供任何蛋白质形状的信息，研究团队识别出290个新的蛋白质家族和一个类似花朵形状的新蛋白质折叠，。