学霸的模拟器系统 第169节

　　# Model Configuration for Cryo-EM Tau Protein Data

　　noise_model = shot_noise + background_pattern_fft

　　signal_prior = protein_structure_gaussian(sigma=0.5)

　　algorithm = hidden_markov_model(states=dynamic， solver=viterbi)

　　他将噪声模型解耦为两部分：

　　一部分是随机的散粒噪声，另一部分是通过小波分析得出的具有固定模式的背景干扰。

　　同时，他加入了一个基于高斯分布的物理先验——他假设蛋白质的真实结构是存在的，只是被噪声掩盖了。

　　设置完毕，他按下了回车。

　　IBM X40笔记本的风扇开始狂转，发出不堪重负的嗡鸣。

　　屏幕上，终端窗口里滚动的日志快得看不清。

　　Aether像一头饥饿的怪兽，开始疯狂吞噬和消化那些原始数据。

　　林允宁靠在椅背上，看着进度条一点点前进。

　　他知道，这不仅仅是一次数据处理，这是一场与时间的赛跑。

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　　两天之后，程新竹顶着两个黑眼圈，端着一杯咖啡来到了林允宁的临时工位。

　　“怎么样怎么样？”

　　她一脸急切，声音压得像做贼。

　　林允宁把笔记本屏幕转向她。

　　屏幕上并排显示着两张图。

　　左边，是原始数据，一片模糊的“雪花点”中，隐约能看到一些灰色的细丝。

　　而右边，是经过Aether处理后的结果。

　　程新竹的呼吸停住了。

　　右边的图像里，背景的“雪花”消失了，那些恼人的冰晶衍射花纹也已经无影无踪。

　　灰色的细丝变得无比清晰，甚至能分辨出其中由β折叠片层构成的核心结构，以及周围像毛刺一样伸展出来的、无规则卷曲的侧链。

　　“我的天……”

　　程新竹放下咖啡，一把抢过笔记本，手指在触摸板上滑动，不断放大图像细节，“你看这里……这几个氨基酸残基的相对位置……还有这个β转角……太清楚了！这比我们组里那个博士后用商业软件跑一个月的结果还要好！”

　　她抬起头，看着林允宁，眼神里是纯粹的震惊和狂喜。

　　她以为这至少需要一周，没想到林允宁只用了不到48小时。

　　“别急，”

　　林允宁指了指屏幕，“这只是单张2D投影。真正的麻烦在后面。”

　　接下来的两天，两人一起泡在了实验室。

　　他们利用处理后的数万张清晰2D图像，开始进行三维结构重建。

　　然而，真正的困境出现了。

　　无论他们怎么优化算法，调整参数，最终重建出的三维蛋白质模型，总是有一部分区域像被打了马赛克一样，模糊不清。

　　特别是那些伸展在核心结构之外的侧链，在模型里像一团不断振动的“鬼影”。

　　“怎么会这样？”

　　程新竹盯着屏幕上那个残缺的模型，眉头紧锁，“图像已经这么清晰了，为什么还是拼不出来？”

　　林允宁也沉默了。

　　Aether已经完成了它的使命，把信号从噪声中完美地剥离了出来。

　　眼下的问题，似乎超出了数据处理的范畴。

　　“走，去找我老板。”

　　程新竹当机立断，“他是蛋白质结构方面的权威，肯定知道问题出在哪。”

　　大卫·格林伯格的办公室，在神经科学系大楼的顶层，占据了最好的角落位置。

　　整整一面墙，全是落地窗，可以俯瞰整个海德公园。

　　格林伯格教授是个典型的犹太裔学者，年近六十，头发花白，戴着一副金丝眼镜，眼神温和但锐利。

　　他耐心地听完了程新竹兴奋的讲述，又仔细看了林允宁展示的数据处理结果。

　　“非常漂亮的图像处理技术，林。”

　　他先是给出了礼貌的赞扬，语气诚恳，“你用的这套贝叶斯框架，思路很巧妙，比我们现在用的所有方法都高效。”

　　程新竹脸上露出了得意的笑容。

　　“但是，”

　　格林伯格话锋一转，看向屏幕上那个模糊的3D模型，推了推眼镜，“你解决的是‘雪花’的问题，而不是‘雪崩’的问题。”

　　他拿起桌上的一支笔，在草稿纸上画了起来。

　　“这种模糊性，在生物学上被称为‘构象异质性’。你捕捉到的不是一种蛋白，而是成千上万种形态相似、但细节不同的蛋白的‘平均态’。”

　　他指着草稿纸上几个形态各异的简笔画，“我打个比方，这就像对着一群正在奔跑的羚羊一个个去拍长曝光照片。

　　“你得到的只是一片模糊的影子，而不是任何一只羚羊的清晰样貌。

　　“在找到分离这些‘幽灵构象’的方法前，你的工作无法为药物研发提供任何有价值的新信息。”

　　这个评价很中肯，但好像一盆冰水，从头浇下。

　　程新竹脸上的笑容僵住了。

　　林允宁也感到了前所未有的压力。

　　他意识到，自己的工具虽然强大，却撞上了一堵生物学的基本壁垒。

　　Aether能让雪花更清晰，却无法从一场暴风雪中，分离出每一片雪花的独特形状。

　　而这些独特的蛋白质构型，才是药物真正起效的“靶点”。

　　这是来自问题本身的压迫感，远比乌萨尔那种人为的诘难更令人沮丧。

　　……

　　带着这份挫败感，林允宁回到了物理系。

　　这时，玛利亚·弗洛雷斯的工位前，围着好几个人。

　　埃米特·卡特也在，几人正对着一张图激烈地讨论着什么。

　　“林，你快来看！”

　　玛利亚看到他，像看到了救星，“我这几天重做了实验，然后用你的方法处理了所有数据，结果发现了一个更奇怪的现象！”

　　她把一张新的曲线图展示给林允宁。

　　图上，有两条颜色不同的曲线。

　　一条是电压从-1伏特扫描到+1伏特时测得的电阻，另一条则是从+1伏特扫回-1伏特的结果。

　　两条曲线，在中间部分完全不重合，形成了一个饱满的环状区域。

　　“磁滞回线？”

　　林允宁一眼就认了出来。

　　“是的！”

　　玛利亚一脸抓狂，“这意味着材料的状态，跟它之前的经历有关！它有‘记忆’！这在标准的朗道能级理论里根本无法解释！”

　　埃米特·卡特补充道：

　　“我们查了所有文献，没人报道过扭转双层石墨烯里有这种强烈的路径依赖效应。这完全是个新东西。”

　　林允宁盯着那张诡异的磁滞回线图，没有说话。

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　　深夜，I-House的房间里。

　　林允宁同时打开了两个窗口，并排放在屏幕上。

　　左边，是Tau蛋白那个模糊不清、由无数“幽灵构象”叠加而成的3D模型。

　　右边，是石墨烯那条诡异的、显示出强烈“记忆效应”的磁滞回线。

　　一个来自生命科学，一个来自凝聚态物理。

　　两个看似风马牛不相及的难题。

　　他脑中，回响着格林伯格教授的话——

　　“成千上万种形态相似但细节不同的蛋白的平均态”。

　　他又看向右边的磁滞回线，玛利亚的话在耳边响起——