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Protein Data Bank
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AlphaFold2权重揭示隐藏的蛋白质折叠景观，研究发现
一项新研究提出，AlphaFold2（一种蛋白质结构预测模型）中的参数不仅能将序列转换为结构，还能编码复杂的蛋白质构象景观。研究人员发现，通过一种称为神经光谱学的技术分析这些参数，可以揭示这些隐藏的组织结构。这种非显式训练目标的涌现特性表明，AlphaFold2的权重包含了超越静态结构预测的结构约束，可能为药物设计提供新途径。
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人工智能帮助台使用 RAG 和 GPT-4.1-mini 为蛋白质结构沉积提供支持
研究人员开发了一个由人工智能驱动的帮助台系统，以协助结构生物学家将大分子结构沉积到蛋白质数据库（PDB）中。该系统利用检索增强生成（RAG）和 GPT-4.1-mini 以及 PostgreSQL 数据库，提供全天候支持。它旨在处理日益增长的沉积者咨询量，提供有引文支持的回复，并过滤掉不相关的查询。
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新基准揭示大型语言模型在精确代码调试方面存在困难
研究人员引入了精确调试基准（PDB）框架来评估大型语言模型的调试能力。该框架将现有的编码数据集转换为调试基准，通过合成的原子级错误自动生成有缺陷的程序。PDB采用编辑级精确率和错误级召回率等新颖指标来评估模型修复代码的准确性。实验显示，像GPT-5.1-Codex和DeepSeek-V3.2-Thinking等领先模型，尽管测试通过率很高，但在精确度方面仍有困难，经常过度编辑解决方案。