第337章 其实我更倾向于更有挑战性的工作（2/2）

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他整理了一下措辞，开口回答：“目前来看，ESMFold报道的准确性并没有超越AlhaFold2。”

“但Meta模型的核心突破不在精度上，它基于蛋白质序列库训练了一个大语言模型，完全打破了结构预测对传统多重序列比对算法的依赖。”

“使用无监督学习来学习蛋白质序列在高维空间中的ebeddg层，做到了用深度学习模型来描述蛋白质的进化。

“可以说，ESMFold实现了真正意义上的完全用深度学习来做结构预测，这是一个奇迹。”

“虽然精度不及AlhaFold，但它用完全不同的技术路径达到了接近的结果。”

“这无疑为研究人员提供了一个可以交叉验证预测结构的数据库。”

“两个模型如果预测出相似的骨架，那结果的可信度就更高。”

“如果分歧很大，那就说明那个区域本身就难以确定，需要实验数据来补充。”

姚启志听完，满意地点了点头：“那借由此，你觉得未来这个领域的研究新方向和新领域是什么？”

林晓想了想：“目前的模型都用于预测蛋白质的静态结构。”

“结构生物学的研究新方向，应该是使用深度学习方法来实现真正的端到端高精度结构预测，也就是实现单序列输出结构。”

“现在AlhaFold和ESMFold都需要多序列比对或者大规模序列库作为输入，单序列输入的效果还不行。”

“如果能把这个问题解决，就可以进一步分析蛋白质的动态结构变化，从静态预测走向动态预测。”

林晓犹豫了一下，还是决定把自己的真实想法说出来。

毕竟能和这种级别大佬交流的机会是很难得的。

错过这次，他真不知道要等到什么时候了。

哪怕只是一两句话的建议，都一定会让他受益匪浅。

于是，林晓斟酌几秒之后，继续说道。

“不过我倒觉得，始于蛋白质，不止蛋白质。”

“其实我更倾向于更有挑战性的工作，比如精准预测糖质结构。”

“蛋白质结构预测已经被解决了大半，剩下的主要是精度微调和动态构象的处理。”

“但糖质结构的问题才刚开了一个头。糖链的构象柔性比蛋白质高得多，没有稳定的二级结构模板。”

“同一段糖链序列在不同条件下可能呈现多种构象，而且不同构象对应的功能可能完全不同。”

“这意味着预测模型不能只输出一个结构，而需要输出一个构象分布。”

“这个任务的难度比单结构预测高出一个量级。”

“但反过来想，难度高也意味着空间大。”

“如果能把糖质结构预测这条路走通，那它带来的影响可能不止于结构生物学。”

“还会涉及糖化学、糖生物学、以及糖类药物开发......”

姚启志听完了这席话，眼里欣赏之色更浓。

“现在我可能理解杨立昆联系你的理由了。”

“不得不说，他的眼光果然是一如既往的敏锐。”

“糖质结构预测可能预示着新的生物学。糖质在细胞识别、信号传导、免疫调控里的作用比蛋白质更复杂，但因为结构解析太难，这个方向一直没被真正打开过。”

“可它如果能够走通，价值肯定会高于诺贝尔奖本身。”

说着，他看了林晓一眼：“在能够获得诺奖的情况下，我想任何计算机学家都会感兴趣。”

“更何况杨立昆还是专门研究卷积神经网络的。”

“你那个局部密度图质量评估的框架，正好落在他最擅长的方法论上。”

“他来找你，绝非偶然......”