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利用多种新冠病毒细胞培养模型，人替作者在不同细胞内验证了多种重定位药物能有效抑制新冠病毒复制，为抗新冠药物的开发提供了一个新的思路。重前终归正轨新型冠状病毒（SARS-CoV-2）是造成全世界新冠肺炎大流行的罪魁祸首。

新冠肺炎疫情爆发之后，当无到人张强锋课题组与协和医学院王建伟课题组以及清华大学医学院丁强课题组迅速行动，当无到人在之前研究基础上，不仅解析了新冠及其相关病毒的RNA结构，还利用新开发的深度学习模型PrismNet，尝试从新的角度寻找有效的抗病毒药物。病毒RNA会折叠成复杂的RNA结构，人替在病毒的生命过程调控中起重要作用。在张强锋课题组另外一个工作中，重前终归正轨他们通过整合细胞内RNA结构信息，利用深度学习算法构建了预测RNA结合蛋白-RNA相互作用的PrismNet模型【2】。

有一定的调理作用，当无到人但不保证每个人食用后有同样的效果。据悉，人替清华大学张强锋研究员、协和医学院王健伟教授以及清华大学丁强研究员为论文共同通讯作者。

很多研究已经发现多种病毒的非编码区RNA结构可以调控病毒的翻译、重前终归正轨复制以及稳定性。

当无到人协和医学院任丽丽研究员和清华大学博士生徐魁为本研究做出了重要贡献。通过比较不同种类冠状病毒RNA结构，人替作者发现，虽然不同冠状病毒间具有较低的序列保守性，但是却有较高的结构保守性以及非常相似的结构模式。

Zxc生命动力压片糖果【绿色动力】近日，重前终归正轨清华大学生命科学学院张强锋课题组与协和医学院王健伟课题组以及清华大学医学院丁强课题组合作，重前终归正轨在Cell杂志在线发表了题为：InvivostructuralcharacterizationoftheSARS-CoV-2RNAgenomeidentifieshostproteinsvulnerabletorepurposeddrugs的研究论文【1】。分享的案例均转自互联网，当无到人如您有大病，建议您去看医生。

同时，人替利用课题组最新开发的人工智能算法PrismNet【2】，人替预测并验证了多个与病毒RNA相互作用的宿主蛋白，并找到了潜在抗新冠的重定位药物（repurposeddrugs）。截止目前，重前终归正轨全世界范围内已经有超过1亿人感染新冠病毒，超过两百万人死亡。