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“那你具体是做什么方向的?”
他好奇地问道。
一提到自己的研究,程新竹立刻来了精神:
“我老板的课题,是用低温电子显微镜Cryo-EM去解析Tau蛋白纤维的三维结构。
这个蛋白和阿尔兹海默症有很强的关联,要是能搞清楚它的精细结构,知道它是怎么错误折叠的,就是重大突破。”
“阿尔茨海默症?”
林允宁脸上的笑容微微一凝,“听起来很厉害。”
“理论上是啦,”
她垮下脸,有些沮丧地从随身包里拿出一个小巧的苹果MacBook,开机后调出一张图片,“但你看,原始数据简直是一场灾难!几万张连续曝光的照片,每一张都像是隔着磨砂玻璃拍的,蛋白质分子小得像一粒灰尘,淹没在
一大片‘电视雪花点’里。
信噪比低到令人发指!”
林允宁的眼睛,却在那张“雪花屏”
上停住了。
连续曝光的时间序列?
信噪比低?
随机噪声背景?
信号提取?
这不就是......Aether_Chrono模块最典型的应用场景吗?
“你说的‘雪花点”
,是完全随机的白噪声,还是有某种规律的背景干扰?”
他下意识地问道。
“都有啊,”
程新竹以为他只是好奇,“电子枪的?流不稳定会造成随机噪声,冷冻样品时冰晶的衍射又会形成特定的背景纹路,处理起来超级头痛!”
“有没有办法在实验中对仪器本身的响应函数做一次标定?”
林允宁又问。
程新竹愣了一下,看着他:
“可以是可以......但那又怎么样?就算知道了仪器本身的问题,也没法从那堆跟垃圾一样的原始数据里把信号捞出来啊。”
“也许......可以。”
林允宁说道。
他打开笔记本电脑,调出了Aether软件的介绍文档,将屏幕转向程新竹,指着其中一个模块的流程图。
“我之前做的一个开源小工具,Aether_Chrono模块,就是用来处理这类问题的。
它基于隐马尔可夫模型,核心思想,就是不直接去滤掉噪声,而是把噪声和仪器误差本身,也当作一个未知信号,一起进行建模。”
程新竹凑了过来,起初还只是随便看看,但当她看到那张包含“贝叶斯推断”
、“先验约束”
、“维特比算法”
等关键词的逻辑框架图时,眼神彻底变了。
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