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第131章 凤梨酥与Tau蛋白求订阅求月票（第3页）

林允宁脸上露出了惊讶的表情。

这是他第一次遇到一个能跟上自己思维跳跃速度的同龄人。

“那你具体是做什么方向的?”

他好奇地问道。

一提到自己的研究，程新竹立刻来了精神:

“我老板的课题，是用低温电子显微镜Cryo-EM去解析Tau蛋白纤维的三维结构。这个蛋白和阿尔兹海默症有很强的关联，要是能搞清楚它的精细结构，知道它是怎么错误折叠的，就是重大突破。”

“阿尔茨海默症?”

林允宁脸上的笑容微微一凝，“听起来很厉害。”

“理论上是啦，”

她垮下脸，有些沮丧地从随身包里拿出一个小巧的苹果MacBook，开机后调出一张图片，“但你看，原始数据简直是一场灾难!几万张连续曝光的照片，每一张都像是隔着磨砂玻璃拍的，蛋白质分子小得像一粒灰尘，淹没在

一大片‘电视雪花点’里。信噪比低到令人发指!”

林允宁的眼睛，却在那张“雪花屏”上停住了。

连续曝光的时间序列?

信噪比低?

随机噪声背景?

信号提取?

这不就是。。。。。。Aether_Chrono模块最典型的应用场景吗?

“你说的‘雪花点”，是完全随机的白噪声，还是有某种规律的背景干扰?”

他下意识地问道。

“都有啊，”

程新竹以为他只是好奇，“电子枪的?流不稳定会造成随机噪声，冷冻样品时冰晶的衍射又会形成特定的背景纹路，处理起来超级头痛!”

“有没有办法在实验中对仪器本身的响应函数做一次标定?”

林允宁又问。

程新竹愣了一下，看着他:

“可以是可以。。。。。。但那又怎么样?就算知道了仪器本身的问题，也没法从那堆跟垃圾一样的原始数据里把信号捞出来啊。”

“也许。。。。。。可以。”

林允宁说道。

他打开笔记本电脑，调出了Aether软件的介绍文档，将屏幕转向程新竹，指着其中一个模块的流程图。

“我之前做的一个开源小工具，Aether_Chrono模块，就是用来处理这类问题的。它基于隐马尔可夫模型，核心思想，就是不直接去滤掉噪声，而是把噪声和仪器误差本身，也当作一个未知信号，一起进行建模。”

程新竹凑了过来，起初还只是随便看看，但当她看到那张包含“贝叶斯推断”、“先验约束”、“维特比算法”等关键词的逻辑框架图时，眼神彻底变了。

她猛地抬起头，看着林允宁，声音里是掩饰不住的震惊和激动。

“你这个。。。。。。这个模型。。。。。。可以把系统误差和随机噪声解耦分离?!”

“理论上可以，”