第218章 殊途同归的美感（2/2）

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“中间的统计逻辑，也就是逆波茨模型的参数推断，是一样的。

"

到了这一步，

因为除了专门学过计算机的，你让传统生物学家去看懂代码和算法，那纯属是为难人了。

他继续翻页，屏幕上出现了一张热图。

图的左边是一组点状散落的红色标记，右边是一张拟南芥染色体的热力图。

颜色从蓝到红渐变，红色集中在特定区域。

"这是拟南芥群体数据的跑分结果。”

“红色代表高功能约束，这些区域如果发生变异，需要其他位点协同改变才能维持正常功能。

"

他用激光笔在几处红色的区域上画了一下：

"我们预测出来的高约束区域，和已知的发育调控相关基因的重合率，在非编码区这块比传统保守性方法要高。

"

他翻了下一页，屏幕变成了一张对比表格。

"传统的保守性方法看的是跨物种的保守，这个位点在拟南芥和水稻里是一样的，所以它重要。”

“新型的DCA-Geno则看的是群体内部的耦合，这个位点如果变了，其他位点也会跟着变，所以它重要。

"

他转向台下，语气放缓了一些：

"前者问的是：它在进化中没变过，为什么？”

“而后者问的是：它在群体里变了，但变的方式被限制着，为什么？'

“这两个问题不一样，但后者可能更接近功能本身的定义。”

此刻，会场内大概已经分成了三拨人。

一种是蔡宜鸣这种属于来凑热闹的，以本科生和低年级硕士生为主。

目光虽然还落在屏幕上，但实际上脑子里已经开始想今晚食堂吃什么了。

基本就全程处于听天书状态了，不明但觉厉。

还有一种是钟玉杰这种算法专家。

实际上，当林晓翻到DCA的逆波茨模型推导那一页时。

只看了两行，他心里就有数了。

因为他看到了林晓对哈密顿量的重构方式，不需要继续看后续的结果。

这个重构是合理的，而且做得干净。

因为他在自己的课题组里也试过类似的迁移。

第三种则是李畅这种育种领域的专家。

他不需要看公式，也不需要看代码，只需要看到那些红色区域的分布方式。

它们在染色体上的位置、密度、是否靠近已知的QTL区间，就能判断这个算法有没有用。

同一篇报告，同一组图和公式，在不同知识体系的人眼里呈现出了完全不同的面貌。

三种人，三种完全不同的理解方式。

但最终得出了同一个结论。

这或许就是知识表达到最后，表现出的那种殊途同归的美感。

等当林晓翻到下一页时。

已经来到PPT的结尾部分。

林晓开始做最后总结。

"总而言之，截至到目前。”

“这套方法的主要贡献，就是提出了一个从序列本身出发、无需预先注释来预测功能位点的框架。

"

"大概就是这样。”

“谢谢大家。

"

话音落下。

报告厅里安静了不到一秒。

然后铺天盖地的掌声从第一排开始，依次向后铺开。

这个场面远远比他想象中要热烈得许多。

只不过，此时离开讲台的林晓，已经无暇顾及这些了。

密密麻麻的系统提示开始在他脑海浮现......