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第367章 你是怎么看出来的(2/2)

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艾琳把录音笔放在桌面上,按下录制键,然后抬起头来,语气平和地开口:“林晓博士,感谢你抽时间接受我们的采访。”

“先说一下背景,这次采访的内容将用于Sce年度突破性成果专栏,主要围绕你之前那篇糖质结构预测的论文展开。”

“问题不会太复杂,你按照自己的节奏回答就行。”

林晓对这种采访早有经验,也不怯场。

“ok,我没问题。”

艾琳点了点头:“那我们直接开始。糖质结构预测是一个长期被忽视的方向,你为什么选择它?”

当然是为了去救场。

不过这个答案并不能说出来。

不然到时候可能又被无中生有了。

想了想,林晓回答道:“其实不是我主动选的。”

“我在华国鹏湾实验室参与一个糖质结构解析项目时,发现现有的自动化建模工具在糖质密度图上失效。”

“蛋白质那边有AlhaFold、有ESMFold,工具链很成熟。”

“糖质这边没有对应的东西,连最基本的局部质量评估都要靠人工逐张看密度图。”

“我当时觉得,如果这个问题不解决,后面所有的建模步骤都会被卡住。

艾琳:“直接做完整结构预测太难?所以你选择从质量评估和构象分类切入。”

从这个问题就能看出来,这记者是个外行。

林晓其实很想说,这问的不是废话吗?

如果不难的话,就根本无法成为诺奖级别的成果好吧。

心里吐槽了几句,林晓还是解释道:“完整结构预测需要解决两个问题,一是局部结构是否可信,二是局部结构之间怎么拼接。”

“第一个问题比第二个更容易标准化,也更容易用数据驱动的方法来处理。”

“如果先解决拼接,但局部结构本身不可靠,后面拼出来的东西也是错的。”

“而这个过程显然不是我现在能够完成的。”

“所以我决定先把质量评估这一步做成一个可以自动运行的系统。

艾琳听完,好像已经懂了的点点头:“所以你用的方法并不算特别复杂。”

“选择了卷积网络加贝叶斯优化。”

“为什么没有选择更前沿的架构?”

林晓:???

好家伙。

你是怎么看出来不复杂的?

林晓虽然有些绷不住,但还是尽量忍住笑。

“因为数据量不够。”

“糖质结构的已知晶体结构比蛋白质少得多,高质量的标注数据更稀缺。”

“在这种条件下,用太深的网络或者太复杂的架构容易过拟合。”

“我选择卷积网络,是因为它对二维密度图的局部特征提取有天然优势,而且参数量可控。”

“贝叶斯优化负责参数搜索,它的样本效率比网格搜索高,适合我这种评估成本高、参数空间维度不高的情况。”

“这个组合不是最先进的,但它是最合适的。

艾琳眨巴眨巴眼睛,感觉很有道理的样子。

“那么论文发表后。”

“被引量在几个月内突破了一千二百次。”

“你预想过这个结果吗?”

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