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    如何評價這幾個面試MIT生物工程系教職的研究

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    如何評價這幾個面試MIT生物工程系教職的研究

    在觀察已有成功樣例基礎上,發現在通用模型里,蛋白質疏水性的重要性沒有體現(參數修正),在4次迭代后,ααα成功率達到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困難,據此,繼續用βαββ作為模板,設計了一系列流感病毒HA的結合蛋白,有超過20%成功率。有些人吹毛求疵,說對于小結構單元的蛋白質模型不能應用于大蛋白質,覺得這種問題非常無聊,對于任何工作,這是一個萬能句式,蛋白變大了,用同樣方法繼續學習優化模型唄。對于一個從設計到應用都完整的工作,覺得這已經非常成功了。
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    導讀在觀察已有成功樣例基礎上,發現在通用模型里,蛋白質疏水性的重要性沒有體現(參數修正),在4次迭代后,ααα成功率達到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困難,據此,繼續用βαββ作為模板,設計了一系列流感病毒HA的結合蛋白,有超過20%成功率。有些人吹毛求疵,說對于小結構單元的蛋白質模型不能應用于大蛋白質,覺得這種問題非常無聊,對于任何工作,這是一個萬能句式,蛋白變大了,用同樣方法繼續學習優化模型唄。對于一個從設計到應用都完整的工作,覺得這已經非常成功了。

    講的主要是怎么樣通過高通量設計設計最小的蛋白質單元~50aa),來優化已有的模型(Baker實驗室的Rosseta),最后提高蛋白質最小單元的設計成功率,在Science文章中,設計了ααα,βαββ,αββα,ββαββ四種基本結構單元(自然界存在),用通用模型開始設計的時候,只有ααα有23%成功率,其它設計基本失敗。在觀察已有成功樣例基礎上,發現在通用模型里,蛋白質疏水性的重要性沒有體現(參數修正),在4次迭代后,ααα成功率達到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困難,據此,繼續用βαββ作為模板,設計了一系列流感病毒HA的結合蛋白,有超過20%成功率。有些人吹毛求疵,說對于小結構單元的蛋白質模型不能應用于大蛋白質,覺得這種問題非常無聊,對于任何工作,這是一個萬能句式,蛋白變大了,用同樣方法繼續學習優化模型唄。對于一個從設計到應用都完整的工作,覺得這已經非常成功了。

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    在觀察已有成功樣例基礎上,發現在通用模型里,蛋白質疏水性的重要性沒有體現(參數修正),在4次迭代后,ααα成功率達到了87%,βαββ,ββαββ成功率都在50%左右,只有αββα依然困難,據此,繼續用βαββ作為模板,設計了一系列流感病毒HA的結合蛋白,有超過20%成功率。有些人吹毛求疵,說對于小結構單元的蛋白質模型不能應用于大蛋白質,覺得這種問題非常無聊,對于任何工作,這是一個萬能句式,蛋白變大了,用同樣方法繼續學習優化模型唄。對于一個從設計到應用都完整的工作,覺得這已經非常成功了。
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