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研究糖质结构一直是国际生物领域公认的硬骨头，也是热门方向。
如果林晓能够把这个问题给解决了。
毫无疑问是诺奖级别的成果。
毕竟难度在它之下的蛋白质结构预测都获奖了。
挑战更难的，不获奖？
那完全没理由啊！
当然，他现在不可能直接去搞完整的三维结构信息。
毕竟这是挑战诺奖级别的难度。
但如果把问题缩小到局部结构质量评估和局部构象分类上。
难度就降到了可控范围内。
他不需要预测整根糖纤维的完整结构，他只需要让神经网络学会判断一张局部密度图是否清晰到可以建模，以及这张图大致对应哪种局部构象类型。
这个任务的复杂度远低于全结构预测，训练数据也更容易获取。
灵感一来，思路就如同泉涌一般。
这个时候，只能说其他的都是次要的。
头也不昏了，肚子也不饿了。
林晓开始顺着这个思路专心写起代码来。
他先把糖质晶体结构数据库的接口调通，下载了一批已知结构的坐标文件。
然后写了一个模拟密度图生成脚本，把每个已知结构在不同分辨率下生成对应的模拟密度图，作为训练数据。
接着他开始搭建质量评估网络的框架，选了一个轻量级的卷积结构，输入是局部密度图的二维切片，输出是一个二分类判断：这张图是否达到了可建模的清晰度。
键盘声在安静的计算平台里持续响起。
代码一行一行地开始在屏幕上铺开。
【iortnuyasn
iortandasasd
frosdiageiasian_filter
frosklearn.odel_seleorttrai_slit
......
【#1.从糖质晶体结构库中提取已知的局部糖环构象
gly_db=d.read_csv(
"gly_structure_library.csv
")
local_fragnts=[]
foridx,rowgly_db.iterrows:
#每个条目包含一组糖环的原子坐标和连接信息
ords=n.array(row[
"atoic_ords
"])#shae:(n_atos,3)】
时间逐渐流逝。
这种思如泉涌的感觉还在持续中。
就像是上次填项目申请书的时候一样。
但值得一提的是。
上次是开了思维加速buff。
这次他是真没开啊！