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“呵呵!消息来源我就不说,不过绝对可靠。但他们团队中,有一个华人。这个人是可以争取的。
而且,他主要是负责算法的。
现在我过来的意思就是,你们抱有多大的决心,是试一试呢,还是要破釜沉舟的去争取。”
目前全球预测蛋白的科研院所很多,大家现在就是有点八仙过海的味道。
各种方式方法其实差别很大的。
比如考神看好的这个团队是用从头算方法在蛋白结构预测的,
国内大多数是搞基于序列比对方法的,大概意思就是明确一个蛋白,然后用这个蛋白做模板做出类似的蛋白预测。
这种方法是简单,运算量小,但相对的应用也比较狭窄,比如一个新现的病毒蛋白,它的预测准确性就有点不够看了。
金毛是基于机器学习的方法预测的,大概就和大数据一样,让aI大量的学习,然后对蛋白进行预测。
这种方法是运算量大,应用面也比较宽,但同样就是只能重复,而不能创新。
德毛他们是用基于物理原理的方法去预测的,大概就是划定一个蛋白的定义,然后去预测,这种方法适用面宽,但准确性反而是不行的。
而曾女士和考神看上的这个团队,则是用从头算方法搞蛋白结构预测。
这种方法,早期来看,尼玛没有任何的优点,全是缺点。
先运算量巨大,比如进行分子动力学模拟时,为了获得较为准确的结果,需要很小的时间步长(飞秒级),并且模拟时间尺度要足够长。
这就需要大量的计算资源,包括高性能的计算机集群甚至级计算机。
这些还是一个必须条件,这玩意不光要数学家,还要精通力学的物理学家。分子和分子之间是有力的,因为力的不同,就会造成力场的不准确性。
然后力场不同在构象搜索过程中可能会出现问题。
比如能量曲面(描述蛋白质构象与能量关系的曲面)可能会因为力场误差而变得崎岖不平,存在很多局部极小值。这会导致在搜索蛋白质的全局最小能量构象(即最稳定结构)时,容易陷入局部最优解,而错过真正的稳定结构。
大概意思就是最优秀的但未必是最准确的。
所以这玩意很多科学家甚至国家都觉得这种方式方法有点不可取,或者说不被看好。
但,现在这个小团队考神看好,张凡也看好。
张凡看好,是因为他在系统内现未来的预测方式是从头算方法来弄的。
至于考神,他虽然没有系统,但他对于科研的理解和其他人不一样。
他虽然不会这种科研,但他能一下就明白这种科研的最基底层的东西。
他就像是一个美食家,你让他做饭,他蒸米饭放多少水都把握不好。
但你让他说菜肴好吃不好吃,他绝对比厨子都清楚。
这种人,一般医院真没用,但在茶素,人家现在重要的开一些科研会议,他都是从列席到参会了。
而这种从头算的优势极其巨大。
不说其他的,光一个对于没有已知同源结构的蛋白质(即所谓的“孤儿蛋白”
),从头算方法是非常重要的手段。
因为同源建模等方法依赖于已有的模板结构,当没有合适的模板时就无法有效进行,而从头算方法不受此限制,能够从基本的物理和化学原理出来预测蛋白结构。
就这一个优点就秒杀了其他所有的蛋白预测的方法。
大概可以做个比喻的话,其他的预测方法叫智障,而人家的这个方法是智能。
一听这个团队的大多数人不看好华国,再一听谷歌已经插手,会议室里的几个人开始没了想法了。
一下子就有点半死不活的了。
当统战这边的领导询问的时候,其他人不说话了。
而张凡则简单的问了一句:“这个人在这个团队的重要性你们做评估了吗?”
本章完
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