Công trình AI lịch sử của Google mang về Nobel Hóa học 2024
Lần đầu tiên, một đột phá khoa học được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo (AI) đã được công nhận bằng giải Nobel.
Cụ thể, Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển ngày 9/10 công bố ông David Baker (người Mỹ) được vinh danh "vì công trình thiết kế protein tính toán", trong khi hai nhà khoa học Demis Hassabis (người Anh) và John M. Jumper (người Mỹ) đồng nhận giải “vì công trình dự đoán cấu trúc protein”.
Công trình sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để "giải mã" cấu trúc của hầu hết loại protein được cộng đồng nghiên cứu quan tâm đặc biệt. Cấu trúc protein được coi là bài toán "nửa thế kỷ" của cộng đồng khoa học cũng như cả thế giới, trong đó nút thắt lớn nhất là dự đoán cấu trúc protein mà không cần thí nghiệm.
Công trình AI lịch sử
Theo Nature, tại DeepMind, công ty con của Google, John Jumper và Demis Hassabis đã phát triển một công cụ AI mang tính cách mạng với khả năng dự đoán cấu trúc protein có tên AlphaFold.
Sau đó, cũng chính AI này là nền tảng củng cố cho công trình của ông David Baker về thiết kế protein tính toán.
“Tôi hy vọng khi chúng ta nhìn lại AlphaFold, đây sẽ là bằng chứng đầu tiên về tiềm năng đáng kinh ngạc của AI trong việc thúc đẩy khám phá khoa học”, Hassabis phát biểu tại buổi họp báo ở DeepMind vào ngày 9/10.
Từng là một người chơi cờ vua giỏi và đi đầu về việc phổ biến AI, Hassabis đã bắt đầu thành lập DeepMind vào năm 2010 với mục tiêu xây dựng các hệ thống AI có thể thực hiện một số nhiệm vụ nhất định như con người hoặc thậm chí là tốt hơn.
![]() |
Chỉ trong vài giây, AlphaFold có thể hoàn thành công việc mà các nhà khoa học phải mất nhiều năm để nghiên cứu. Ảnh: DeepMind. |
Đến năm 2016, Hassabis chuyển sự chú ý của mình sang lĩnh vực protein sau khi phần mềm AI của DeepMind được công chúng biết đến rộng rãi với thành tích đánh bại một kỳ thủ đẳng cấp thế giới của môn cờ vây, một trò chơi cờ nổi tiếng của Trung Quốc.
Sau chiến thắng ở môn cờ vây, Hassabis và David Silver, một nhà khoa học hàng đầu tại DeepMind, quyết định đã đến lúc chuyển từ trò chơi sang các vấn đề trong thế giới thực.
Trong suốt 50 năm, các nhà khoa học đã tìm kiếm phương pháp dự đoán cấu trúc protein một cách nhanh chóng.
Mặc dù vậy, phải đến năm 2019, AlphaFold của DeepMind trình làng, tạo nên bước đột phá, vượt qua mọi hệ thống khác trên thế giới.
AlphaFold được xem là bước đột phá trong lĩnh vực sinh học. Việc dự đoán cấu trúc protein có thể giúp các nhà khoa học tìm hiểu cơ chế gây bệnh, dự đoán mức hiệu quả của các loại thuốc và vai trò của protein trong cơ thể. Những vấn đề toàn cầu như nghiên cứu enzyme phân hủy nhựa cũng gắn liền với protein.
Trước khi AlphaFold ra đời, việc tìm ra hình dạng của protein là một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn. Phần khó nhất chính là tìm ra những cấu trúc vật lý của protein. Thông thường, các nhà khoa học sẽ sử dụng tia X hoặc kính hiển vi điện tử (Cryo-EM) để khảo sát hình dạng của protein.
Tuy nhiên, những cách này rất phức tạp và mất thời gian, thậm chí lên đến vài tháng. Theo Matthew Higgins, giáo sư Đại học Oxford, sinh viên có thể phải mất đến một hoặc hai năm mới có thể tạo ra một cấu trúc mới và thông thường, kết quả rất mờ nhạt và không thuyết phục.
Trong khi đó, với AlphaFold, việc dự đoán hình dạng và cấu trúc của protein có thể hoàn tất chỉ trong vài giây với độ chính xác cao.
Tạo ra protein mới
Sau khi dự đoán cấu trúc của hầu hết mọi loại protein mà khoa học biết đến, một số trong đó rất cần thiết để hiểu các căn bệnh nguy hiểm như Alzheimer và Parkinson, DeepMind tiếp tục đi sâu hơn khi ra mắt phiên bản cải tiến AlphaFold2.
Cho đến mùa hè năm 2022, công cụ này đã xuất bản 200 triệu dự đoán cấu trúc protein. Tốc độ phổ biến của AlphaFold2 cũng phát triển với tốc độ chóng mặt.
![]() |
DeepMind tuyên bố khoảng 98,5% bộ protein của con người đã được mô hình hóa. Ảnh: New Scientist. |
Theo PubMed, chỉ có 4 bài báo đề cập đến AlphaFold vào năm 2020. Con số này đã tăng lên 92 bài báo vào năm 2021 và đạt con số khủng với 546 bài báo vào năm 2022.
Trong khi đó, hơn hai thập kỷ trước khi DeepMind bắt đầu làm việc trên AlphaFold, nhà vật lý sinh học David Baker và các đồng nghiệp đã phát triển một công cụ phần mềm có tên là Rosetta với nhiệm vụ mô hình hóa các cấu trúc protein bằng các nguyên lý vật lý.
Cụ thể, công cụ này so sánh các đoạn nhỏ của nhiều cấu trúc và trình tự protein hiện có để xác định trình tự protein có thể gấp thành một hình dạng cụ thể.
Thực tế, trước khi AlphaFold xuất hiện và thống trị, Rosetta mới là công cụ hàng đầu trong cuộc thi CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction).
Theo đó, cùng với những phần mềm khác, Rosetta sẽ được cung cấp trình tự axit amin cho 100 protein để dự đoán cấu trúc của chúng. Bài giải sẽ được đối chiếu với kết quả nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Tuy nhiên, Baker sớm nhận ra mô hình này có thể được đảo ngược để thiết kế các protein hoàn toàn mới.
Công cụ này sau đó đã thành công bước đầu trong việc thiết kế các protein mới, bao gồm những loại enzyme, protein có thể liên kết chặt chẽ với các phân tử khác và các hạt nano protein tự lắp ráp giống với virus. Một trong số này đã được dùng làm cơ sở cho vaccine Covid-19 và đã được phê duyệt.
Khi AlphaFold2 được công bố nhưng vẫn chưa được phát hành, Baker và nhóm của ông, bao gồm nhà hóa học Minkyung Baek đã bắt tay vào tìm hiểu phần mềm và áp dụng một số thủ thuật của nó vào phiên bản Rosetta dựa trên AI trước đó.
![]() |
RoseTTAFold - một công cụ phần mềm sử dụng kỹ thuật học sâu để dự đoán nhanh chóng và chính xác các cấu trúc protein dựa trên thông tin hạn chế. Ảnh: University of Washington. |
Phiên bản đầu tiên có tên RoseTTAFold cho ra kết quả hoạt động gần như AlphaFold2. Kể từ năm 2021, cả hai mạng lưới AI này đều liên tục được các nhà phát triển và các nhà khoa học khác cải tiến để giải quyết những thách thức mới, chẳng hạn như dự đoán cấu trúc những phức hợp của nhiều protein tương tác khác nhau.
Trong những năm gần đây, nhóm của Baker đặc biệt năng nổ trong việc áp dụng máy học để tạo ra các protein mới chưa từng thấy trong tự nhiên.
Một công cụ do nhóm của Baker phát triển gần đây kết hợp RoseTTAFold với mạng nơ-ron khuếch tán tạo hình ảnh đã dẫn đến bước thay đổi trong khả năng thiết kế protein của các nhà nghiên cứu.
Martin Steinegger, một nhà sinh học tại Đại học Quốc gia Seoul, ví tác động của AlphaFold, RoseTTAFold và các công cụ AI sinh học khác với tác động của các sứ mệnh Apollo Moon.
Trong khi đó, nhiều nhà nghiên cứu hy vọng AlphaFold và các công cụ AI khác mà nó truyền cảm hứng sẽ tạo nên cuộc cách mạng vĩ đại trong lịch sử y học.
Thực tế, cuộc cách mạng mà Jumper, Hassabis và Baker cùng các đồng nghiệp của họ đã khởi xướng vẫn mới chỉ còn trong giai đoạn sơ khai. Tác động đầy đủ của AlphaFold đối với khoa học có thể phải mất nhiều năm nữa mới được biết đến.
Dùng ChatGPT thế nào để không tạo ra nội dung vô tri
Sự phát triển của AI mở ra nhiều tiềm năng nhưng cũng có không ít mối lo đối với ngành xuất bản, đặc biệt là nhóm tác giả viết sách.
Các tác giả sách cần phải chấp nhận sự vươn lên của AI, sử dụng chúng như một "siêu trợ lý" thay vì chối bỏ trào lưu. Chia sẻ với Tri thức - Znews, nhiều cây viết cho rằng người làm sách vẫn có thể đứng vững trong thời đại AI nếu biết cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.
相关推荐
-
Nhận định, soi kèo Drita Gjilan vs Gjilani, 20h00 ngày 27/3: Phá dớp
-
Theo quan niệm dân gian, hàng năm, vào ngày 23 tháng Chạp âm lịch, Táo quân cưỡi cá chép bay về trời để trình báo mọi việc lớn, nhỏ xảy ra trong gia đình. Đến đêm Giao thừa, Táo quân mới quay về hạ giới để tiếp tục công việc trông coi bếp lửa của mình. Vào ngày này, các gia đình Việt thường làm mâm cơm cúng để tỏ lòng biết ơn với vị thần đã mang lại no ấm cho gia đình trong suốt một năm qua. Đây cũng là lúc để mọi người trong gia đình đoàn tụ bên mâm cơm cuối năm.
Mâm cỗ cúng ông Công ông Táo của độc giả Tô Hưng Giang (Hà Nội). Chúng tôi xin tư vấn bài cúng ông Công ông Táo theo Văn khấn cổ truyền Việt Nam - NXB Văn hóa Thông tin:
Nam mô A Di Đà Phật!
Nam mô A Di Đà Phật!
Nam mô A Di Đà Phật!
Con lạy chín phương Trời, mười phương Chư Phật, Chư Phật mười phương
Con kính lạy ngài Đông trù Tư mệnh Táo phủ Thần quân.
Tín chủ (chúng) con là: …
Ngụ tại: …
Hôm nay, ngày 23 tháng Chạp, tín chủ chúng con thành tâm sắp sửa hương hoa phẩm luật, xiêm hài áo mũ, kính dâng tôn thần. Thắp nén tâm hương tín chủ con thành tâm kính bái.
Chúng con kính mời ngài Đông trù Tư mệnh Táo phủ Thần quân hiển linh trước án hưởng thụ lễ vật.
Cúi xin Tôn thần gia ân xá tội cho mọi lỗi lầm trong năm qua gia chủ chúng con sai phạm.
Xin Tôn thần ban phước lộc, phù hộ toàn gia chúng con, trai gái, già trẻ sức khỏe dồi dào, an khang thịnh vượng, vạn sự tốt lành.
Chúng con lễ bạc tâm thành, kính lễ cầu xin, mong Tôn thần phù hộ độ trì.
Nam mô A Di Đà Phật!
Nam mô A Di Đà Phật!
Nam mô A Di Đà Phật!
Văn khấn cúng ông Công ông Táo 2022
Văn khấn ông Công ông Táo 2022 được báo VietNamNet tổng hợp lại theo Văn khấn cổ truyền Việt Nam - NXB Văn hóa Thông tin.
" alt="Bài cúng ông Công ông Táo 23 tháng Chạp năm 2021 chuẩn nhất">Bài cúng ông Công ông Táo 23 tháng Chạp năm 2021 chuẩn nhất
-
Trong cuộc họp vào tháng 10/2020, Phó thủ tướng Singapore Heng Swee Keat cho biết nước này sẽ cấp tiền cho người dân sinh con, trang trải chi phí thai sản trong dịch Covid-19 song chưa xác nhận khoản tiền cụ thể.
Tương tự, chính phủ Hàn Quốc cũng tặng 500.000 won (hơn 400 USD) cho các cặp vợ chồng mới kết hôn để giúp trang trải các chi phí chuẩn bị trước khi sinh nở.
Trong số nhiều nỗ lực nhằm giải quyết vấn đề già hóa dân số, hỗ trợ tài chính, tặng tiền là biện pháp đang được nhiều quốc gia có tỷ lệ sinh thấp áp dụng. Tuy nhiên, không phải quốc gia nào cũng nhìn thấy kết quả rõ rệt từ phương án này, New York Times nhận định.
Nhiều quốc gia triển khai các biện pháp hỗ trợ, khuyến khích sinh đẻ do tỷ lệ sinh thấp. Ảnh: Pakutaso.
Quá ít
Thông thường, chi phí để nuôi dạy một đứa trẻ đến tuổi trưởng thành là không hề nhỏ, nhất là ở các thành phố lớn nơi có mức sống đắt đỏ. Với nhiều cặp vợ chồng trẻ làm thuê, việc kiếm đủ tiền để trang trải chi phí sinh hoạt, trả góp mua nhà, xe đã là gánh nặng, chưa nói đến việc “đèo bòng” thêm con cái.
Vì vậy, đối với nhiều gia đình, các khoản hỗ trợ của chính phủ dường như chẳng thấm vào đâu so với áp lực nuôi con.
Theo cuộc khảo sát năm 2017 của công ty tư vấn TF Securities, các bậc cha mẹ ở Bắc Kinh ước tính tốn ít nhất là 78.000 NDT (11.500 USD) cho các chi phí nuôi dạy con cái trong 1 năm. Nếu tính thêm các khoản phụ như chi phí chăm sóc trẻ nhỏ, đầu tư vào dịch vụ chất lượng cao, con số có thể lên đến hơn 2,5 triệu NDT, theo Sixth Tone.
Trong khi đó, thành phố Tiên Đào ở tỉnh Hồ Bắc tặng các cặp vợ chồng 1.200 NDT (179 USD), các bà mẹ ở thành phố Nghi Xương được miễn chi phí sinh nở nếu có con thứ hai.
Còn ở tỉnh Sơn Tây, tháng 4/2020, chính quyền cũng chỉ ban hành văn bản khuyến khích các nhà tuyển dụng cung cấp khoản trợ cấp chăm sóc trẻ em hàng tháng trị giá 200 NDT cho các bậc cha mẹ có con dưới 3 tuổi.
Chi phí nuôi một đứa trẻ ở thành phố là áp lực lớn đối với gia đình thu nhập trung bình. Ảnh: SCMP.
"Tôi không thể quyết định sinh ra một đứa trẻ chỉ vì sẽ nhận được 100.000 yen đâu", "Quá ít, hãy cho chúng tôi 500.000 yen", "Tại sao không cho chúng tôi 1 triệu yen?" hay "Họ chỉ muốn giúp mọi người sinh con hay giúp nuôi nấng lũ trẻ vậy" là những ý kiến phổ biến của người dân Tokyo trước kế hoạch tặng tiền của thành phố.
Đặc biệt, nhiều cặp vợ chồng bày tỏ họ không muốn sinh ra một đứa trẻ khi tình hình dịch bệnh còn chưa ổn định như hiện nay, bất kể họ có nhận được bao nhiêu tiền.
Nghiên cứu từ nhiều nơi trên thế giới cho thấy việc tặng tiền có thể làm tăng nhẹ số lượng trẻ sơ sinh. Tuy nhiên, biện pháp này không tạo ra sự khác biệt lớn trong thời gian dài và các khoản chi trả không hiệu quả như các chính sách khác, theo New York Times.
Ví dụ, ở Tây Ban Nha, chương trình trợ cấp trẻ em khiến tỷ lệ sinh tăng 3%; khi nó bị hủy bỏ, tỷ lệ sinh giảm 6%. Việc tặng tiền dường như chỉ khuyến khích phụ nữ sinh con sớm hơn, song họ thấy không nhất thiết phải sinh thêm con. Vì vậy, dù làm tăng mức sinh trong một năm nhất định, biện pháp này không có tác động lớn nếu tính đến cả một thế hệ.
Cần nhiều chương trình khác
“Tiền mặt có thể giúp hỗ trợ sự sụt giảm mức sinh ngay lập tức, nhất là trong bối cảnh người dân bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng dịch vụ chăm sóc sức khỏe, chăm sóc trẻ em, nhà ở và hỗ trợ việc làm sẽ quan trọng và đem lại hiệu quả về lâu dài hơn”, Philip Cohen, nhà xã hội học nghiên cứu về nhân khẩu học tại Đại học Maryland (Mỹ), nhận định.
Cụ thể, chính sách nghỉ thai sản sẽ rất hữu ích nếu cha mẹ được trả lương và thời gian nghỉ không quá lâu, tránh việc họ khó theo kịp công việc khi trở lại.
Một yếu tố cần được lưu ý là thời gian làm việc dài, đặc biệt ở các quốc gia nơi nam giới làm việc trung bình 45 giờ hoặc hơn một tuần, cũng có liên quan đến việc giảm khả năng sinh sản.
Pháp, quốc gia có tỷ lệ sinh cao ở châu Âu, có các chính sách tập trung vào việc cải thiện phúc lợi của cả trẻ em và cha mẹ. Các chính sách bao gồm giảm trừ gia cảnh, giảm thuế cho các gia đình; hỗ trợ nhà ở, giữ trẻ công cộng và ổn định khoảng 35 giờ/tuần làm việc.
Các nước cần có nhiều biện pháp khác để khuyến khích sinh đẻ thay vì chỉ tặng tiền. Ảnh: AP.
Tại Nhật Bản, dù chính phủ đưa ra nhiều chính sách gia đình để cải thiện tình trạng sụt giảm dân số, các cặp vợ chồng vẫn bị nhiều yếu tố khó khăn khác chi phối việc có con như thời gian làm việc dài, văn hóa cứng nhắc và các vấn đề về giới liên quan đến việc chăm con.
Nước này cũng bắt đầu áp dụng một số biện pháp để các bà mẹ đi làm cân bằng cuộc sống tốt hơn, ví dụ như yêu cầu các công ty trên 300 nhân viên đề ra mục tiêu tuyển dụng hoặc thăng chức cho nhân viên nữ.
Bên cạnh đó, chính phủ cho phép cả nam và nữ nghỉ làm nhiều nhất là 1 năm sau khi sinh con. Nam giới được khuyến khích nghỉ thai sản để phụ vợ chăm con, làm việc nhà, san sẻ gánh nặng và áp lực.
'Đừng hỏi tôi bao giờ lấy chồng, sinh con'
Tôi không nhớ được đã bị hỏi bao nhiêu lần về việc khi nào có con. Tôi thường trả lời rằng sẽ sinh con năm 30 tuổi.
" alt="Được tặng tiền, phụ nữ vẫn không muốn sinh con">Được tặng tiền, phụ nữ vẫn không muốn sinh con
-
Tôi không nghĩ gì nữa cho đến cách đây vài ngày, tôi ghé qua nhà mang quà cho các con cậu ấy.
Vợ cậu ấy đứng ngay ngưỡng cửa nhìn tôi đầy thù hận: "Anh còn vác mặt đến đây làm gì? Anh và con hồ ly đồng nghiệp của anh phá nát gia đình tôi!".
Cô ấy đóng sầm cửa trước mũi tôi khiến tôi choáng váng. Tôi cố bấm chuông để được giải thích rõ ràng, nhưng cô ấy hét lên đuổi tôi đi. Tôi không biết chuyện gì đang xảy ra cả.
Sau đó, tôi phát hiện ra bạn của tôi đã có quan hệ với đồng nghiệp của tôi kể từ sau cuộc gặp gỡ lần ấy tầm 1 tháng. Cậu ấy còn bỏ vợ con đến chung sống với cô kia.
Tôi thực sự không biết chuyện gì đã xảy ra, nhưng điều khiến tôi lo lắng và đau hơn cả là tôi đã bị lôi kéo vào đó và đóng vai kẻ phá hoại, trong khi tất cả những gì tôi làm chỉ là giới thiệu hai người họ với nhau vì phép lịch sự.
Tôi tất nhiên không ủng hộ việc ngoại tình của bạn, tôi quen biết cậu ấy bao nhiêu năm nay, cậu ấy kết hôn tôi còn đến lo việc như người trong nhà, vợ con cậu ấy tôi cũng biết cả, tôi chắc chắn không phải người muốn phá hoại cuộc hôn nhân ấy. Tôi cũng không biết đồng nghiệp của mình lại có thể là "trà xanh".
Tôi phải làm sao với chuyện "phải vạ" này? Xin cho tôi lời khuyên.
Vợ từ chối đẻ con thứ 2, chồng đòi kiếm con bên ngoài
Chúng tôi kết hôn đã gần chục năm, có một bé gái ngoan ngoãn sắp lên lớp 1. Thu nhập hai vợ chồng ổn định, không quá giàu nhưng cũng đủ sống thoải mái.
" alt="'Phải vạ' khi bạn thân ngoại tình cùng đồng nghiệp">'Phải vạ' khi bạn thân ngoại tình cùng đồng nghiệp
-
Nhận định, soi kèo Wolfsburg vs Heidenheim, 21h30 ngày 29/3: Bầy sói phập phù
-
Nữ sinh của lớp chuyên Văn, trường THPT chuyên Hà Nội - Amsterdam, được miễn học phí, ký túc xá và nhận trợ cấp sinh hoạt hàng tháng khoảng 9 triệu đồng để theo học tại Viện Báo chí và Truyền thông của trường. Theo bảng xếp hạng đại học thế giới QS 2025, Đại học Bắc Kinh đứng đầu ở Trung Quốc, xếp thứ 14 thế giới. Ngoài ra, Đan Khanh còn đỗ Đại học Thanh Hoa, Chiết Giang và Phúc Đán. Đây đều là những ngôi trường tên tuổi, trong top 10 Trung Quốc, top 50 thế giới.
"Em sung sướng vì giành học bổng và đỗ trường mơ ước", Đan Khanh nói.
" alt="Nữ sinh đỗ 4 đại học hàng đầu Trung Quốc">Nữ sinh đỗ 4 đại học hàng đầu Trung Quốc
- 最近发表
-
- Nhận định, soi kèo Burnley vs Bristol City, 22h00 ngày 29/3: Cửa trên ‘ghi điểm’
- Ý chí vượt bệnh tật của nam sinh đỗ đầu trường Y
- Đại gia chi tiền mua đảo hoang, vào rừng 'trú ẩn' để chống dịch Covid
- Ai dễ mắc bệnh sởi?
- Nhận định, soi kèo Hull City vs Luton Town, 19h30 ngày 29/3: Tiếp đà bất bại
- Chàng trai xương thủy tinh lấy bằng giỏi Toán
- Dòng xe MINI hiệu năng cao mới sắp về Việt Nam
- Nam sinh lớp 7 vô địch môn Tin học Olympic STEM quốc tế
- Nhận định, soi kèo Sunderland vs Millwall, 22h00 ngày 29/3: Thất vọng cửa trên
- Người phụ nữ cô độc cả đời làm thuê, bệnh tật quấn thân xin giúp tiền chữa trị
- 随机阅读
-
- Nhận định, soi kèo Albirex Niigata vs Gamba Osaka, 12h00 ngày 29/3: 3 điểm nhọc nhằn
- Đường hoa Xuân rực rỡ ở TP.HCM, Phan Thiết và Biên Hòa
- Ông Trump ra điều kiện với người muốn lãnh đạo Thượng viện
- Phụ nữ Nhật: 'Tôi trở về con số 0 sau khi lấy chồng'
- Nhận định, soi kèo Cherkasy vs Polissya Zhytomyr, 20h30 ngày 28/3: Nỗi lo xa nhà
- Nhà có hai anh em giành huy chương Olympic quốc tế
- Tết quê rộn ràng khắp đường hoa Home Hanoi Xuan 2021
- Máy giặt phù hợp gia đình nhiều thế hệ giữa ‘rừng’ công nghệ
- Nhận định, soi kèo Watford vs Plymouth Argyle, 19h30 ngày 29/3: Chủ nhà sa sút
- Người đàn ông thi trượt bằng lái xe 157 lần
- Người phụ nữ bị chồng xô xuống vách đá, đòi hơn 100 tỷ đồng mới chịu ly hôn
- Máy giặt Panasonic thế hệ mới: Thanh lọc toàn diện, tiết kiệm tối đa
- Nhận định, soi kèo Zaqatala vs Qaradag Lokbatan, 18h00 ngày 27/3: Khó tin cửa dưới
- Ngoại tình với tình trẻ kém 20 tuổi có thai, chồng xin tôi tha thứ
- Đảng Cộng hòa kiểm soát Hạ viện Mỹ
- Trẻ bệnh nền, béo phì dễ trở nặng khi mắc cúm
- Soi kèo góc Leverkusen vs Bochum, 2h30 ngày 29/3
- Skoda khai trương các đại lý tại Việt Nam
- Volvo EC40 giá 1,739 tỷ đồng
- Cô gái bị cười nhạo chỉ vì yêu hơn 3 năm vẫn quyết 'giữ mình'
- 搜索
-
- 友情链接
-