哈佛機器學習模型預測蛋白質結構 速度較傳統方法快100萬倍 智慧應用 影音
E-Mobility
AI Fine Tunning-ASUS

哈佛機器學習模型預測蛋白質結構 速度較傳統方法快100萬倍

  • 陳端武綜合報導

組織、肌肉、酶和抗體的蛋白質配方是以DNA編碼,並定義其3D結構和功能,但很難預測氨基酸成分如何的交互作用,科學家估計需花上138億年才能找出典型蛋白質數千種氨基酸的所有可能結構。好消息是哈佛醫學院(Harvard Medical School)科...

會員登入


【範例:user@company.com】

忘記密碼 | 重寄啟用信
記住帳號密碼
★ 若您是第一次使用會員資料庫,請先點選
【帳號啟用】

會員服務申請/試用

申請專線:
+886-02-87125398。
(週一至週五工作日9:00~18:00)
會員信箱:
member@digitimes.com
(一個工作日內將回覆您的來信)

關鍵字