丹麦哥本哈根大学研究人员开发了PhAI，一种解决晶体相问题的深度学习方法，可以以2埃的分辨率解决相位问题。该方法利用深度学习神经网络训练，生成准确的电子密度图，为基于深度学习的结构测定开辟了新途径。
本研究提出了基于蛋白质晶体学和偏离结构信息的变压器模型来预测蛋白质的电子密度图，并通过两个新的肽片段数据集证实了方法在较小的数据集规模和计算成本下能够实现精确预测。
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