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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