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没错，就是那个叶神！
说起来，叶寒真挺有名的。
他的名声，苏星眸或高一本这种娱乐界人士不知道，庄威这样忙到飞起的警察也无暇关注，但只要稍稍跟科学界擦一点边，甚至不用擦边，只是对这方面有点兴趣，应该都听过的。
他研究的是蛋白质，准确的说，叫蛋白质组学，绳命科学的最前沿领域。
自从人类基因组计划大致完成，人们发现，并非全部碱基顺序测定清楚，生命的遗传奥秘就会显露无余遗传信息竟不直接参与生命活动，而是通过控制蛋白质的形成间接操作有机体。
于是发布人类基因组框架图时，《自然》同期登载了人类蛋白质组研究组织成立的消息，告诉人们，从今往后，生物学的最前沿，就是蛋白质组学了。
就是这么重要！
唯一获过两次诺贝尔化学奖的大弗雷德里克桑格，第1次获奖，就是凭蛋白质测序。
这种情况更是在去年，2018年达到巅峰！
这届的诺贝尔，三大自然奖赫然被生物学包圆了！
而蛋白质组学，又在其中占了两席！
生理学和医学奖，给了分子制动器抑制免疫细胞抗御或杀灭癌细胞和病原微生物机理的研究，正与蛋白质相关。
化学奖是关于酶的，而酶，就是具有高度催化效能的蛋白质。
至于物理学奖的光镊技术，同样是研究生物分子活体状态的重要技术工具。
或许有人会说，你说这么热闹，跟叶寒的研究有一毛钱的关系吗？
还真有……
他的研究方向是蛋白质组学的基础结构测定。
蛋白质有序列测定，就是搞清楚氨基酸残基的排列顺序，相当于弄明白分子表达式；
也有结构测定，就是要搞清楚蛋白质空间三维结构，因为长链空间弯折的方式，会极大影响蛋白质的功能与表达。
序列测定不算太难，但没什么卵用；结构测定比较有用，但也更难……
难到什么程度呢？
排列顺序通常被称为一级结构。
在此之上，又有多肽链主链原子局部空间排布的二级结构；多肽链内邻近二级结构空间折叠靠近的超二级结构；在此基础上，进一步盘曲折迭形成的三级结构；以及多肽链间通过次级键相互组合形成的四级结构……
所以，如果序列测定是小学生程度，那结构测定至少是大学本科。
如果序列测定是一元一次方程，那结构测定至少是一元五次方程……这样的难度。
目前通行的做法，是通过序列来预测空间结构，又有同源建模法；threading法或者叫串线法、折叠识别法；以及从头预测法，就是用超级计算机或分布式计算暴力破解。
三种方法同样难度有差别。
就跟前面一样容易的，比较受限；不受限的，就比较难。
其中从头预测法是最难的，但也是适用性最强的。
因为其基于分子动力学，不需要同源蛋白质，也不需要核心折叠数据库，除了计算量超大，几乎完美。
叶寒的论文，就是通过一种纯数学的算法优化了该法，在保证准确率的同时，大大减少了某些步骤的计算量。
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没错，就是那个叶神！
说起来，叶寒真挺有名的。
他的名声，苏星眸或高一本这种娱乐界人士不知道，庄威这样忙到飞起的警察也无暇关注，但只要稍稍跟科学界擦一点边，甚至不用擦边，只是对这方面有点兴趣，应该都听过的。
他研究的是蛋白质，准确的说，叫蛋白质组学，绳命科学的最前沿领域。
自从人类基因组计划大致完成，人们发现，并非全部碱基顺序测定清楚，生命的遗传奥秘就会显露无余遗传信息竟不直接参与生命活动，而是通过控制蛋白质的形成间接操作有机体。
于是发布人类基因组框架图时，《自然》同期登载了人类蛋白质组研究组织成立的消息，告诉人们，从今往后，生物学的最前沿，就是蛋白质组学了。
就是这么重要！
唯一获过两次诺贝尔化学奖的大弗雷德里克桑格，第1次获奖，就是凭蛋白质测序。
这种情况更是在去年，2018年达到巅峰！
这届的诺贝尔，三大自然奖赫然被生物学包圆了！
而蛋白质组学，又在其中占了两席！
生理学和医学奖，给了分子制动器抑制免疫细胞抗御或杀灭癌细胞和病原微生物机理的研究，正与蛋白质相关。
化学奖是关于酶的，而酶，就是具有高度催化效能的蛋白质。
至于物理学奖的光镊技术，同样是研究生物分子活体状态的重要技术工具。
或许有人会说，你说这么热闹，跟叶寒的研究有一毛钱的关系吗？
还真有……
他的研究方向是蛋白质组学的基础结构测定。
蛋白质有序列测定，就是搞清楚氨基酸残基的排列顺序，相当于弄明白分子表达式；
也有结构测定，就是要搞清楚蛋白质空间三维结构，因为长链空间弯折的方式，会极大影响蛋白质的功能与表达。
序列测定不算太难，但没什么卵用；结构测定比较有用，但也更难……
难到什么程度呢？
排列顺序通常被称为一级结构。
在此之上，又有多肽链主链原子局部空间排布的二级结构；多肽链内邻近二级结构空间折叠靠近的超二级结构；在此基础上，进一步盘曲折迭形成的三级结构；以及多肽链间通过次级键相互组合形成的四级结构……
所以，如果序列测定是小学生程度，那结构测定至少是大学本科。
如果序列测定是一元一次方程，那结构测定至少是一元五次方程……这样的难度。
目前通行的做法，是通过序列来预测空间结构，又有同源建模法；threading法或者叫串线法、折叠识别法；以及从头预测法，就是用超级计算机或分布式计算暴力破解。
三种方法同样难度有差别。
就跟前面一样容易的，比较受限；不受限的，就比较难。
其中从头预测法是最难的，但也是适用性最强的。
因为其基于分子动力学，不需要同源蛋白质，也不需要核心折叠数据库，除了计算量超大，几乎完美。
叶寒的论文，就是通过一种纯数学的算法优化了该法，在保证准确率的同时，大大减少了某些步骤的计算量。
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