【第6章 清北的通宵教室從不熄燈】
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林曉點開那篇論文的全文，開始仔細閱讀。
時間一分一秒地過去。
他腦子裡開始醞釀一個初步的想法。
他之前一直在擔心一個問題。
見微書院的實驗資源有限，那些競賽生早就把實驗室的設備預約滿了。
他和蘇曼晴兩個人算得上實驗新手，根本排不上號。
既然別人靠導師和實驗室資源，他在這方麵肯定是比不過的。
那麼就要轉換一下思路了。
別人做大而全的項目，他就做小而精的計算項目。
關鍵是要找到一個發力點。
一個既不需要複雜實驗設備，又能體現技術含量的方向。
一個別人看不上、或者想做卻沒能力做的方向。
那個“基於深度學習的蛋白質亞細胞定位預測”看起來是個不錯的思路。
但林曉覺得不能繼續做的研究。
這個方向雖然不需要濕實驗，但也不算新鮮了。
曆年的獲獎作品裡已經有人做過類似的。
再做一遍，頂多算是重複，談不上創新。
本章節來源於𝑜𝑜𝑝.𝑡𝑤
評委們都是行家，一眼就能看出來你是真的在做研究，還是在炒冷飯。
得想點不一樣的。
計算生物學在生物問題上的應用，遠不止蛋白質定位預測這一個方向。
蛋白質結構預測、基因調控網絡推斷、藥物分子設計、醫學圖像分析……
每一個方向都有潛力，每一個方向都能做出花來。
但問題是，他對這些領域的了解都太淺了。
他知道神經網絡能做什麼，但不知道為什麼能。
他知道反向傳播的原理，但不會手推。
他知道調參很重要，但不知道從何調起。
這種感覺就像是一個剛學會踩油門的人，坐在一輛賽車的駕駛座上，麵前是一條筆直的跑道。
你知道這車能跑很快，但你不會換擋，不會過彎，甚至不知道刹車在哪。
想法已經有了，但光有想法沒用。
所以，得學啊。
得把計算生物學這門分支學科從頭到尾係統地學一遍。
不，不隻是學一遍，是要學到能用的程度。
能看懂論文，能複現代碼，能自己搭建模型，能做出別人做不出的東西。
這是一個不小的工程。
但林曉不怕。
他看了一眼手機，已經十點半了，晚上是必須要熬夜了。
他打開備忘錄，列了一個階段性的學習計劃：
第一階段：啃完《計算生物學導論》的前六章，把序列比對、隱馬爾可夫模型、係統發育分析、分子動力學模擬的基本原理這些核心概念吃透。
第二階段：學習使用Clustal Omega做多序列比對，用MEGA構建係統發育樹，用PyMOL做蛋白質結構的可視化和基本分析，同時熟悉一款分子動力學模擬軟件的基本操作。
第三階段：邊學邊做，邊做邊改，用實際項目驅動學習，試圖找到一個具體的生物學問題，嘗試用計算的方法去回答它。
如果達到了第三個階段，那麼他的選題也就確定了。
就在這時。
圖書館的閉館音樂響了起來，是那首熟悉的《Canon in D》。
林曉抬起頭，發現偌大的閱覽室裡已經沒什麼人了。
管理員阿姨走過來，輕聲說：“同學，要閉館了，明天再來吧。”
“好，馬上就走。”林曉應了一聲，快速保存了那些論文的PDF，合上筆記本電腦，塞進書包裡。
走出圖書館大門，夜風迎麵撲來，帶著深夜特有的涼意。
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