计量据催化活性的实验测量证实了理论预测的定量准确性。

预测的小蛋白，数据称为Mach，平均质量达到10kDa，比细胞中任何已知的变体都更有效，并且还可以将蛋白质输送到细胞质中。网数深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。

Mach微蛋白无毒，融合能在小鼠体内有效地传递反义物质。通过使用大型标准化数据集和高级输入表示法结合深度学习来进一步解决这一挑战，趋势同时设计新的功能性微蛋白并定量预测它们的活性。（d）对于EGFP分析，计量据n=3个不同的样本，而LDH分析的平均值，n=2个不同的样本。

例如，数据CPPs是短（5-20个残基）序列，可以增强生物分子（如寡核苷酸和蛋白质）的细胞内传递，否则无法有效穿过细胞膜。（d）序列被编码成指纹矩阵，网数用实验活动标记，并用于训练机器学习模型。

【图文解读】图一、融合基于定向进化的机器学习模型预测用于大分子传递的高活性非生物微蛋白（a）使用非生物肽模块的线性组合合成了一个600-membered的PMO-小蛋白偶联物模块化文库。

作者将高通量实验与定向进化启发的深度学习方法相结合，趋势其中自然和非自然残基的分子结构表示为拓扑指纹。对于纯PtD-y供体和掺杂的受主发射，计量据最高的PL各向异性比分别达到0.87和0.82，计量据表明供体的激发各向异性能可以有效地转移到受体上，并具有显著的放大作用。

中国化学会副理事长、数据中国国际科技促进会副会长、数据中关村石墨烯产业联盟理事长、中关村科技园区丰台园科协第三届委员会主席、教育部科技委委员及学风建设委员会副主任和国际合作学部副主任。此外，网数利用石墨烯的柔韧性和石英纤维的高强度等优点，可以将所制备的GQFs编织成具有可调片电阻的平方米级GQFF。

这项工作突出了界面设计在基于纳米流体膜的渗透能转换系统的构建中的重要性，融合证明了聚电解质凝胶作为高性能界面材料在非均相渗透发电领域的巨大前景。这项工作不仅提供了一种多功能石墨烯纤维材料，趋势而且为传统材料与前沿材料的结合提供了研究方向，趋势将有助于石墨烯与石英纤维在不久的将来实现产业化和商业化。