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奖的结构最新视觉报道_奖的结构和部首(2024年12月全程跟踪)

内容来源：天津万源聚所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

奖的结构

「辛芷蕾话剧初步举证」去年一票难求，今年因《繁花》注意到她，今年来到北京终于看上了首场了。130分钟独角戏几乎无停歇的高密度台词和各种情绪。两个小时时间跟着她的身体走，剧本深度思考关于自身与女性、关于人性与社会的话题，也探讨个体如何在复杂的社会结构中寻找公正与自我价值。情绪真的很饱满，太鲜活的生命了，辛芷蕾的表现真的出乎意料，真的是闪闪发光的女演员。真的词穷太厉害了，太牛逼了。太震撼了！@辛芷蕾工作室你不拿奖谁拿奖北京ⷥ›𝥮𖥤祉穙⭥𐏥‰祜𚀀

这是诺贝尔奖还是图灵奖？确定没发错？当然，这是网友们的吐槽。因为，今年三个诺贝尔科学奖中的物理学奖和化学奖，似乎是“商量好”了似的，都颁给了与Ai相关的研究：物理学是“人工神经网络的机器学习”，化学是“Ai蛋白质结构预测”。 Ai人工智能，属于计算机科学范畴，它本身学科有一个与诺贝尔奖齐名的大奖，那就是“图灵奖”。所以，网友吐槽：今年的诺贝尔奖“不务正业”，抢了图灵奖的饭碗！呵呵，我认为，今年的诺奖，即使不算“不务正业”，那也有蹭Ai热点的嫌疑！朋友们认为呢？#诺贝尔奖# #人工智能# #图灵奖#

辛顿获诺贝尔物理奖，AI奖该给谁？ 𐟏† 辛顿荣获诺贝尔物理学奖，这无疑是对他在人工智能领域贡献的肯定。然而，当辛顿站在领奖台上时，可能没有想到，他的AI成果在未来可能会带来更多的诺贝尔奖项。 𐟌𑠥悦žœ辛顿获得了诺贝尔物理学奖，那么诺贝尔生物与医学奖或许可以考虑颁给AlphaFold。AlphaFold在生物信息学和蛋白质结构预测方面的突破性成就，同样值得这一荣誉。 𐟓š 至于诺贝尔文学奖，或许可以考虑颁给ChatGPT。ChatGPT以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用场景，为文学创作和传播带来了新的可能性。 𐟎‰ 这些奖项的颁发，不仅是对辛顿和AlphaFold的认可，也是对人工智能领域整体发展的肯定。未来，我们或许会看到更多由AI技术带来的诺贝尔奖项，这无疑是一个令人期待的未来。

爱丁堡大学：全球顶尖学府的魅力✨ 𐟌 2025年QS世界大学排名：第27位 𐟌 2025年Times高等教育排名：第17位 𐟌 2025年THE世界大学排名：第29位 𐟌 2025年卫报大学指南排名：第15位爱丁堡大学的学术结构由三个主要学院组成，共包含21个学院。 𐟏›️ 艺术、人文与社会科学学院 𐟏›️ 医学与兽医学院 𐟏›️ 科学与工程学院师资力量 𐟑颀𐟏렧ˆ𑤸堡未来研究所和人文科学高级研究所拥有3000多名学术人员和1000多名专业职务人员。 𐟑袀𐟏렧瑥�𘎥𗥧若�™⦋妜‰教职员工2897人，其中包括1786名学术人员和1111名专业服务人员。 𐟏… 共有20位诺贝尔奖获得者曾就职于爱丁堡大学，涵盖物理奖、化学奖、生理学或医学奖、和平奖、文学奖和经济科学纪念奖等多个领域。奖学金信息 𐟎“ 寻求庇护者奖学金 𐟎“ 爱丁堡全球本科数学奖学金 𐟎“ 罗伯逊国际奖学金 𐟎“ 英国皇家（迪克）兽医学院研究生/国际奖学金

牛津大学录取标准揭秘𐟓š 无论你是准备申请留学的中学生、大学生还是研究生，了解目标学校的录取标准是非常重要的。今天，我们将揭开牛津大学的录取神秘面纱。 𐟏렧‰›津大学概况牛津大学是英语世界历史最悠久的大学之一，成立于近千年前的1096年（北宋时期）。作为世界顶尖的高等教育机构之一，它培养了众多科学巨匠、艺术大师和政府首脑，对世界发展影响深远。牛津大学是“G5超级精英大学”和“金三角名校”之一，连续多年在泰晤士高等教育世界大学排名中荣膺世界第1。在2022年QS世界大学排名中，牛津大学位列第2。 𐟓– 牛津大学的成就牛津大学设立了被誉为“全球本科生诺贝尔奖”的罗德奖学金，每年在全球选取优秀的大四本科生去牛津大学攻读硕士或博士。该奖项从1903年设立至今，已培养出8000多名罗德学者，扩展到全世界30多个国家和地区，成为众多本科生梦想的最高奖项。 𐟏렧‰›津大学的院校结构牛津大学由38所独立的书院和4所学部组成。各个书院是独立的行政机构，隶属于大学，它们有自己的管理框架、招生以及学生活动安排；而学部则负责安排教职员的讲授和指导研究项目，另外还负责编制课程和提供学术指导。牛津大学没有独立于城镇的主校区，大楼和设施分布在整个牛津镇中。 𐟒𙠦Ž’名与评价 USNEWS世界大学排名：第7名泰晤士高等教育世界大学排名：第9名 QS世界大学排名：第4名 USNEWS欧洲大学排名：第1名 𐟒ꠥ𜺥Š🤸“业解剖学 & 生理学英语文学地理现代语言药理学英语语言与文学经济学哲学 𐟓頦ƒ𓨦了解更多关于海外大学的录取标准，或者需要个性化的留学规划建议，可以直接联系我们。我们会提供针对性的帮助建议。

「诺贝尔奖为啥偏爱AI」今年的诺奖不简单，能救命！瑞典皇家科学院10月9日宣布，David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper获得2024年诺贝尔化学奖。你别说今年这个诺奖，我在现实中用过，所以先给个好评。如果说生理医学奖的microRNA是我自己前两年水了一篇论文有所接触，那么这个AI结构预测是我用它帮助过现实中的人。 01，蛋白结构预测帮了大忙 ——————————————— 一个很熟悉的朋友怀孕了，做了个基因检测，结果出问题了，孩子身上出现了一个罕见变异，这个变异甚至不在常见的数据库里，但是根据预测，这个变异是负面的。那么问题来了，这个孩子该不该要？所以朋友很担心，她也问了遗传医生，但是遗传医生给出的结论属于模棱两可的，所以就找到了我。当时我的压力也很大，所以就用尽全身的技能来做解读这个变异。 1，遗传家系分析。这是我做的第一步，就是用家系分析，因为人类对于遗传学乃至生命科学的认知非常浅显，所以家系分析反而是现实发生的相对可靠的证据，或者直白的说，如果家系里有这个变异且无症状，其实就是很扎实的证据。结果家系分析显示，这个变异是来自于父本，但是父本并没有表现症状。而这个朋友的第一个女儿也是杂合体，同样没表现症状（性别不一致）。按理说差不多了，不过这个时候还有一点担心，那就是，这个疾病发病年龄可能在青春期，所以目前还不完全根据父本以及第一个女儿来确定第二个孩子的状况。 2，DNA相关预测。这个就是做了一系列分析，包括变异可能的遗传影响，用各种数据来预测，但是基于DNA的预测毕竟还是有限，因为还是要落到发挥功能的蛋白质上。 3，蛋白质预测。于是，就要找蛋白质，但是，蛋白质是需要高级结构的，而这个，传统是只能找结构生物学来做。那么，就是，必须有人做过这个蛋白质才会看到结构，从而进一步分析结构。这时候发现，这个蛋白，并没有被测过结构，怎么办？搁在过去，这就麻烦了，但是现在有AI蛋白结构预测以及相关数据库。于是我就去做这个，并且对照数据库里的AI 蛋白结构。结果发现，这个点发生变异的位置，并不是该蛋白发挥作用的核心结构域位点，而是一个较为边缘的位置，而根据一系列计算，发现这个位置似乎也并不是特别重要。把这些结论综合起来后，我把相应的结论给了朋友，最后朋友思考后决定按照概率还是选择生下了这个宝宝。到目前，宝宝一切正常。当然，这也只能到这里了，因为，这是目前生物学的极限了，往后谁也没法去保证。所以，我很感激蛋白质AI结构预测，因为世界蛋白千千万，如果一个个测过去，得猴年马月才能搞定，但是有了AI预测蛋白质，速度快多了，而且对现实有很大的帮助。下面聊聊为什么要解决蛋白质结构的问题。 02，为什么要解决蛋白质结构的问题？ ———————————————————— 蛋白质是生命的核心执行者，这是一个很重要的点。为什么呢？提到生物，大家很多最熟悉的是DNA，当然，如果深入一些，会熟悉叫做中心法则的东西。 DNA，你有我有大家都有，如果DNA发生了变化，那么就会导致差异，而你我每个人都携带着上千万个DNA变异，这也是每个人差别的缘故。但是，这个差别，只在DNA上是意义不大的。因为，DNA这东西，是携带信息为主的，就比如，我们每个细胞基本上都有一套DNA（红细胞、生殖细胞略例外），所以我们提DNA的时候用各种组织都方便。而DNA要想发挥作用，那首先就要经过转录，变成RNA. RNA当然复杂，比如除了编码蛋白质的mRNA，还有一堆其他RNA，就是非编码RNA，当然，非编码RNA也是有很多作用，比如今年拿到诺奖的microRNA就是属于这一系列，此外还有lncRNA（长链非编码RNA）等也是热点，这些RNA对于基因有调节作用。但是，RNA的意义，也就到这里了，由于RNA易降解且结构相对简单，所以，它还是撑不起生命执行者这个步骤。因此必须到了另外一个更加实体的结构，那就是蛋白质。所以，蛋白质是生命的核心承担者，蛋白质是构成细胞的基本物质，是结构物质，是催化的酶，是运输的载体，是免疫的抗体，是调节的激素，可以说，蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者。但是，蛋白质和DNA不一样，尽管DNA、RNA也有空间结构，但是远不像蛋白质那样，必须要复杂的空间结构才能完成功能。所以，必须要有空间结构，蛋白质才能发挥作用，举个例子，酶必须有那个结构才能发挥作用，如果这个结构发生了变化，那么结合就会受影响。所以，要想研究蛋白质，必须解析蛋白质结构。 03，如何解析蛋白质结构？ ——————————————— 如何解析蛋白质结构？传统办法就是用结构解析，这东西，耗时耗力，难度很大。举个例子，新闻报道的一个做结构生物学的女博士，连续4年几乎每天工作17小时！做啥呢？就是努力的让蛋白以天然状态结晶，这也是被认为是天然的蛋白质结构。可以想象，做这个东西，工作量之大难以想象。正因为如此，做出来这东西，也往往能发顶刊，因为很基础嘛。 04，AI蛋白质结构预测 ———————————— 理论上，蛋白质是一个个氨基酸构成的，这些氨基酸本身有各种理化性质，比如两性解离、等电点等。但当很多氨基酸出现的时候，那么这些性质叠加起来就不容易去分析了。不过我们还是应该相信，哪怕是复杂的生命现象，背后也是有基本的理化性质，这也是为什么很多诺奖物理和化学竟然和生物有关。于是，我们需要努力的找规律，而这个规律的依据之一就是已有的蛋白质结构，这些分析过结构的蛋白质是序列明确、结构清晰的，对他们进行足够的分析，那么就可以寻找到一些规律，进而因此来预测出蛋白质的结构。比如我电脑里现在还存着以前学习的文件，就是关于蛋白质结构分析预测的。当然，这些预测还是相对原始的。而有了机器学习，尤其是AI 之后，这个学习速度要快多了，计算机的强大远超过我们的认知，能够发现一些我们不曾注意到的细节，而这些细节也会进一步加强对蛋白质的预测，使得蛋白质的结构预测越来越精准。举个例子，今年nature上的蛋白质预测文章，可以将蛋白质的预测性能提升到最大值的97%。这个预测效率已经非常高了。事实上很多时候，我们不一定需要100%精准的蛋白质结构，只需要相对精准的知道就可以了，那么接下来后续开发就容易多了。所以，AI帮了大忙。 05，蛋白质结构预测大有可为 ———————————————— 其实蛋白质结构意义很大，比如研究药物就是很典型的，尤其是生物药物，精准的结构可以更好的寻找到有效药物，比传统化学小分子选择更多，且效果更好。而且，在其他方面，比如疫苗预测上也很有意义。比如nature十大人物曹云龙，被称为新冠预测者。他的技术之一就是依据蛋白质结构来。比如，他发现新冠蛋白的某个位点可以降低病毒的免疫原性，帮助病毒逃避免疫反应，那么就可以猜测，未来的新出现毒株有可能从这个点上被筛选出来，于是我们就可以提前针对这个点做疫苗，到时候出现了就可以提前免疫。类似的有很多，甚至我们目前面临的很多难解的疾病，未来都可能从蛋白质结构的角度来寻找解决办法，而传统蛋白质结构研究速度是跟不上的，AI 可以。所以，AI预测结构，还真的大有可为。「2024年诺贝尔奖」「微博新知」

2024诺贝尔化学奖揭晓：蛋白质研究引爆科学界，三位大师共享殊荣！哇塞，小伙伴们，大新闻来啦！瑞典皇家科学院刚刚宣布，2024年的诺贝尔化学奖终于揭晓啦！这次可是三位科学界的“大神”一起摘得了这项荣誉，他们分别是计算蛋白质设计领域的“超级大脑”David Baker，以及蛋白质结构预测方面的“双剑合璧”Demis Hassabis和John M. Jumper！想想都让人激动啊！David Baker这个大佬，在蛋白质设计这块儿，简直就是“手到擒来”，他的研究成果可是为我们揭开了蛋白质的神秘面纱，未来生物科技、医疗等领域都要因为他的贡献而“大变样”啦！而Demis Hassabis和John M. Jumper这对“黄金搭档”，则是在蛋白质结构预测上大放异彩。想象一下，如果能够精准预测蛋白质的结构，那么对于治疗疾病、研发新药都将有着“划时代”的意义啊！这简直就是科学界的“神来之笔”！说起诺贝尔化学奖，那可真是个“星光熠熠”的舞台啊！从1901年设立至今，已经走过了123年的辉煌历程。这么多年来，无数科学巨匠在这个舞台上大放异彩，他们的研究成果为人类文明的进步和发展立下了赫赫战功！咱们再回头看看过去五年的诺贝尔化学奖，那可是“群英荟萃”啊！量子点的发现、点击化学的突破、不对称有机催化的发展、基因组编辑方法的开创、锂离子电池的革新……每一项成就都让人惊叹不已！这些科学家们简直就是“人类智慧的灯塔”，照亮了我们前行的道路！而这次2024年的诺贝尔化学奖，更是将我们的目光聚焦到了生命科学的核心领域——蛋白质！这三位科学家的研究成果，不仅让我们对蛋白质有了更深入的认识和理解，更为未来的科学研究提供了宝贵的思路和方向！总而言之，这次诺贝尔化学奖的揭晓，不仅是对这三位科学家个人成就的肯定，更是对全人类科学探索精神的鼓舞和激励！让我们一起期待在未来的日子里，能够有更多像他们一样的科学巨匠涌现出来，为人类的进步和发展贡献自己的力量吧！

𐟌Ÿ电影金像奖颁奖典礼PPT模板𐟌Ÿ 编号：A33 页数：32页（可自由编辑）适用场景：学习总结、教学课件、内容宣传、作业汇报、活动策划、论文答辩、小组作业、品牌推广、班委竞选、职业规划等 𐟎젧”𕥽𑩇‘像奖颁奖典礼PPT模板介绍 𐟎슊𐟌 电影金像奖颁奖典礼的起点 𐟌 关于电影金像奖颁奖典礼的介绍电影金像奖颁奖典礼的视觉展示 𐟌Œ 行星与电影的奇妙结合 𐟌Œ 金星（Venus）：美丽而神秘火星（Mars）：红色星球的冷酷魅力木星（Jupiter）：太阳系最大的行星土星（Saturn）：由氢和氦组成的气态巨星 𐟌ˆ 电影金像奖颁奖典礼的视觉盛宴 𐟌ˆ 地球（Earth）：我们的家园海王星（Neptune）：太阳系最远的行星金星（Venus）：拥有美丽的环状结构火星（Mars）：尽管红色，却是一个寒冷的地方木星（Jupiter）：太阳系最大的行星土星（Saturn）：由氢和氦组成的气态巨星 𐟓… 电影金像奖颁奖典礼的时间安排 𐟓… 展示时间：周一至周五放映时间：18:00PM至20:00PM 影片1：18:00PM至19:00PM 影片2：13:00AM至15:00PM 影片3：20:00PM至17:00PM 影片4：10:00AM至14:00PM 影片5：12:00AM至12:00AM 𐟎‰ 电影金像奖颁奖典礼的精彩瞬间 𐟎‰ 金星（Venus）：美丽的环状结构火星（Mars）：尽管红色，却是一个寒冷的地方木星（Jupiter）：太阳系最大的行星土星（Saturn）：由氢和氦组成的气态巨星

颜宁老师的误解：冷冻电镜与蛋白质结构研究最近，我看到不少帖子，其中一些观点真是让人哭笑不得。有人说“诺贝尔化学奖的颁发告诉我们为什么颜宁要回国”，甚至有人用冷冻电镜研究蛋白质结构的工作来攻击结构生物学家，说他们只是“流水线工人”，工作毫无意义，只能浪费钱。首先，我要说的是，蛋白质结构的问题并没有被AI解决。AI确实很强，能给出一个序列，然后生成一个准确率很高的蛋白质三维结构。但问题是，蛋白质的三维结构并不是一成不变的。在不同的条件下，蛋白质的结构会发生变化，这才是研究的重点。AI或者其他智能工具可以给你一个静态的“快照”，但它无法告诉你蛋白质的结构性变化以及中间的过程。原子力显微镜可以用来监测过程，但分辨率远不如冷冻电镜。其次，冷冻电镜是探索真相的重要工具。现阶段，冷冻电镜是提供蛋白质原子级别结构的最佳手段。制药公司不会仅用AI的预测来决定是否要针对某一个predicted的蛋白结构进行长达数十年的药物设计和研发。学术界也不会用AI的预测来回答“力的作用为什么是相互的”或者“X蛋白为什么是个七聚体”这样的问题。因为这些需要先进的技术手段去验证。很抱歉，冷冻电镜就是现阶段的先进技术手段。再说回颜宁老师，我觉得大家对她的敌意主要来自两个方面：一是她相比大多数人更顺利的人生经历；二是老百姓对AI的推崇和对结构生物学的不了解。人云亦云之后，很容易产生批斗的情绪。我个人非常崇拜她，也很敬重她。希望这些文字能至少帮助一小部分人消除一些偏见。总之，希望大家对颜宁老师和她的研究工作多一些理解和支持，而不是盲目跟风，发表一些不负责任的言论。

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