主要观点总结
本文介绍了2024年诺贝尔化学奖的获得者及其贡献，详细阐述了蛋白质结构预测的重要性和难度，以及人工智能在该领域的应用和前景。文章还讨论了复杂系统在科学研究中的重要性，以及科学研究的范式转变。
关键观点总结
关键观点1: 诺贝尔化学奖授予大卫·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的贡献。
介绍了三位科学家的背景和成就，以及他们的研究成果在蛋白质结构预测领域的重要性。
关键观点2: 蛋白质结构预测的重要性和难度。
解释了蛋白质结构预测的重要性，以及从氨基酸序列预测蛋白质结构的难度，包括蛋白质折叠的原理和蛋白质的不同层级结构。
关键观点3: 人工智能在蛋白质结构预测领域的应用和前景。
介绍了人工智能在蛋白质结构预测领域的应用，包括罗塞塔软件和AlphaFold系列软件的开发和应用，以及人工智能在该领域的未来潜力。
关键观点4: 复杂系统在科学研究中的重要性。
讨论了复杂系统在科学研究中的地位，以及今年的诺贝尔物理学奖和化学奖与复杂系统的关联。
关键观点5: 科学研究的范式转变。
阐述了科学研究的范式正在从过去的推导因果关系进化到研究因果关系不明的复杂系统，并讨论了传统物理学在科学研究中的地位和作用。
文章预览
*本文为「三联生活周刊」原创内容 今年的3个理科诺贝尔奖预示着科学的范式转变已经来临。 文｜袁越 2024年诺贝尔化学奖刚刚揭晓，美国科学家 大卫·贝克 （David Baker）获得了一半奖金，以表彰他在蛋白质结构设计领域所做的开创性贡献，另一半则共同授予英国科学家 德米斯·哈萨比斯 （Demis Hassabis）和美国科学家 约翰 ·江珀 （John Jumper），以表彰他俩在蛋白质结构预测方面所做的贡献。 2024年诺贝尔化学奖评选结果揭晓：三位科学家获奖（图｜视觉中国） 这两个成果都非常新，但目的都是为了解决一个非常古老的问题，那就是如何从蛋白质的一维结构预测其三维结构。 科学家们很早就知道，蛋白质是生命体内最重要的化学物质，从身体结构到生化功能都是蛋白质在发挥作用。化学家们也很早就知道蛋白质是由氨基酸首尾相连组成的一条线性
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