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如何评价这几个面试MIT生物工程系教职的研究

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如何评价这几个面试MIT生物工程系教职的研究

在观察已有成功样例基础上,发现在通用模型里,蛋白质疏水性的重要性没有体现(参数修正),在4次迭代后,ααα成功率达到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困难,据此,继续用βαββ作为模板,设计了一系列流感病毒HA的结合蛋白,有超过20%成功率。有些人吹毛求疵,说对于小结构单元的蛋白质模型不能应用于大蛋白质,觉得这种问题非常无聊,对于任何工作,这是一个万能句式,蛋白变大了,用同样方法继续学习优化模型呗。对于一个从设计到应用都完整的工作,觉得这已经非常成功了。
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导读在观察已有成功样例基础上,发现在通用模型里,蛋白质疏水性的重要性没有体现(参数修正),在4次迭代后,ααα成功率达到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困难,据此,继续用βαββ作为模板,设计了一系列流感病毒HA的结合蛋白,有超过20%成功率。有些人吹毛求疵,说对于小结构单元的蛋白质模型不能应用于大蛋白质,觉得这种问题非常无聊,对于任何工作,这是一个万能句式,蛋白变大了,用同样方法继续学习优化模型呗。对于一个从设计到应用都完整的工作,觉得这已经非常成功了。

讲的主要是怎么样通过高通量设计设计最小的蛋白质单元~50aa),来优化已有的模型(Baker实验室的Rosseta),最后提高蛋白质最小单元的设计成功率,在Science文章中,设计了ααα,βαββ,αββα,ββαββ四种基本结构单元(自然界存在),用通用模型开始设计的时候,只有ααα有23%成功率,其它设计基本失败。在观察已有成功样例基础上,发现在通用模型里,蛋白质疏水性的重要性没有体现(参数修正),在4次迭代后,ααα成功率达到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困难,据此,继续用βαββ作为模板,设计了一系列流感病毒HA的结合蛋白,有超过20%成功率。有些人吹毛求疵,说对于小结构单元的蛋白质模型不能应用于大蛋白质,觉得这种问题非常无聊,对于任何工作,这是一个万能句式,蛋白变大了,用同样方法继续学习优化模型呗。对于一个从设计到应用都完整的工作,觉得这已经非常成功了。

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在观察已有成功样例基础上,发现在通用模型里,蛋白质疏水性的重要性没有体现(参数修正),在4次迭代后,ααα成功率达到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困难,据此,继续用βαββ作为模板,设计了一系列流感病毒HA的结合蛋白,有超过20%成功率。有些人吹毛求疵,说对于小结构单元的蛋白质模型不能应用于大蛋白质,觉得这种问题非常无聊,对于任何工作,这是一个万能句式,蛋白变大了,用同样方法继续学习优化模型呗。对于一个从设计到应用都完整的工作,觉得这已经非常成功了。
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