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但需要强调的是，无论是特斯拉还是甲骨文，都是将公司总部注册地转移到德州奥斯汀，未来主要在德州进行扩张，这样可以享受到德州的低税收待遇。
然而，它并不能总是达到一定的标准。现在，人、植物的蛋白被研究得非常广谱，但是在微生物、病毒的蛋白里还有很多新的fold。
和已知序列和结构相差非常大的情况下，AlphaFold做的不是特别好。
“最新的AlphaFold系统在所有目标中总体得分中位数为92.4GDT，强调的是中位数，甚至都不是平均数。这就表明，有些蛋白的预测还是做的不太好。”
当然，他也补充到，这些预测不好的情况属于个例，大多数情况基本上是够用的。
传统实验方法是否会被取代？
目前，冷冻电子显微镜（CryoEM、核磁共振或X射线晶体学等实验技术，是蛋白质3D结构发现的常规武器。
现在，AI机器滚滚向前，传统的实验室方法是否已经难以与之抗衡？
这个问题的答案也很明确：不会。这点，正如放射科医生不会被阅片AI所取代一样。
传统方法的弊端在哪里？
一位行业专业人士表示，实验解析存在一定的局限性（例如X-射线晶体学需要首先对蛋白质进行结晶操作，而结晶后的蛋白质结构，未必与在生物体内的实际结构一致；部分蛋白质的三维结构可能长期无法通过实验手段进行解析，同时实验误差也是需要考虑的。
实验手段的“弊端”，在AI时代有了更好的帮手。
马健也旗帜鲜明地表明了自己的观点：“显微镜不会被完全取代，但是可能很大一部分工作都可以用AlphaFold来完成，甚至用计算产生的模板去指导解析实验。”
马健说到，蛋白是个很复杂的东西，实验有非常多的限制。有些蛋白难结晶，不稳定，太小了的话又不适用于冷冻电镜。如今有了AlphaFold提供结构，就可以指导实验将蛋白质结构解出来。
“比如分享会上提到的af1503蛋白质，德国的MaxPlanckInstitute获得蛋白的实验数据已有近10年，始终无法解析出结构，用AlphaFold很快就获得了结果。”
但是，低温电子显微镜仍具备一定的优势，比如在蛋白-蛋白相互作用研究上，但未来，AlphaFold很可能也可以实现准确预测蛋白-蛋白结构预测。
