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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。
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