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国产设备相对便宜很多,杨平动用“积蓄”购买国产高端显微镜、光谱仪、色谱系统等设备用于模拟实验,它们的精度、稳定性或许略逊一筹,数据噪音也更明显,但能用就行。
系统面板本身就是一台超级计算机,它的磅礴算力等待调遣,但是杨平将它的算力限制在与南都医大数字医学中心的算力相当,这样更贴近现实。
“第一步,重构分子设计。”
现实中,何子健依赖的商业化蛋白质模拟软件已被阻断。在这里,杨平直接调用超级计算机的底层算法,将空间导向理论与全新的免疫激活模型深度融合,搭建专属的AI驱动蛋白质设计模块。他摒弃现有软件的框架束缚,将
物理规律、化学约束,以及生物结构原理,编码为AI能理解并优化的目标函数。
无数蛋白质骨架、侧链构象、电荷分布与亲疏水模式在虚拟空间中飞速生成、折叠、评估、淘汰、再优化在系统空间算力的加持下,以惊人效率学习如何设计出符合杨平苛刻要求的“蛋白质增强子”。这不再是简单模仿
自然,而是在精准引导下的创造性“从头设计”。
“设计完成,如何验证与筛选?”
现实中,王超急需的微量蛋白互作检测设备已被卡住。在这里,杨平开始探索替代路径。
他模拟刘阳正在攻关的自研酶促反应体系,将设计出的虚拟蛋白质序列,代入由国产通用酶优化后的克隆与表达流程。他精细调控缓冲液成分、温度、离子强度、反应时间在系统空间内,他能瞬间完成现实中需数日乃至
数周的条件摸索。
表达出的虚拟蛋白质,随即被送入基于国产光谱、色谱设备改造的高通量特性分析平台。杨平并非简单使用设备默认功能,而是在模拟中对其进行“深度改造”??优化光学路径、开发新型信号处理算法以压制背景噪音、采购
微流控芯片以提升并行处理能力他在系统空间组装一件件量身定制的“利器”,虽单件性能或不及进口顶尖,但尚可完成实验。
针对蛋白互作检测,他放弃了那台被封锁的专用设备,转而模拟构建王超正在尝试的“自制装置”终极版??利用国产激光器、光电倍增管与自制微腔,结合表面等离子共振原理,组合成一种超灵敏微型生物传感器。在无数次