AlphaFold攻破生物學(xué)50年難題，碳基創(chuàng)新開(kāi)始加速度了
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采訪｜泓君，文字｜王晶，編輯｜泓君
7月22日，Deepmind在《自然》雜志發(fā)表文章稱，AlphaFold已經(jīng)預(yù)測(cè)出了35萬(wàn)種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，涵蓋了98.5%的人類蛋白質(zhì)組以及20種生物的蛋白質(zhì)，并開(kāi)源了它的數(shù)據(jù)庫(kù)。
前基因泰克CEO Arthur D. Levinson稱這一成就為“劃時(shí)代的進(jìn)步”。西湖大學(xué)校長(zhǎng)施一公評(píng)論稱，這是人工智能對(duì)科學(xué)領(lǐng)域最大的一次貢獻(xiàn)。
蛋白質(zhì)由20種氨基酸形成的序列組成，而氨基酸序列的折疊方式?jīng)Q定了蛋白質(zhì)的作用，這也意味著，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)對(duì)生物研究而言至關(guān)重要。但蛋白質(zhì)可以折疊形成無(wú)數(shù)形態(tài)，以人類目前的計(jì)算資源幾乎不可能完成結(jié)構(gòu)序列計(jì)算。生物學(xué)家們會(huì)采用冷凍電鏡等高精度儀器確定結(jié)構(gòu)，但高級(jí)儀器和重復(fù)人工實(shí)驗(yàn)耗費(fèi)的成本和時(shí)間精力都極大。
1972年，生物化學(xué)家克里斯蒂安·安芬森在發(fā)表諾貝爾獲獎(jiǎng)感言時(shí)，提出一個(gè)著名的假設(shè)：理論上，蛋白質(zhì)的氨基酸序列應(yīng)該完全決定其三維結(jié)構(gòu)?？茖W(xué)界為了驗(yàn)證這一理論做出了各種探索，CASP蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)比賽即為了檢驗(yàn)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的技術(shù)水平而設(shè)立。AlphaFold在2018年的CASP橫空出世，但在當(dāng)時(shí)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性也不到60分，去年11月份則突破性地提高到92.4分。
作為人工智能深入到生物領(lǐng)域的一大突破，AlphaFold很大程度上提高了科研人員的工作效率，加速生物領(lǐng)域創(chuàng)新成果的進(jìn)展。斯坦福大學(xué)生物學(xué)博士后史寒朵就提到，如果AlphaFold早兩三年出來(lái)，她的研究可以加快一年的時(shí)間。
AlphaFold未來(lái)還需要解決的是未能預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)，以及更復(fù)雜的小分子對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的影響等問(wèn)題，這對(duì)于藥物研究和人類疾病治療都將起到重要作用。史寒朵猜測(cè)，AlphaFold的第二步可能會(huì)解決小分子如何改變蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，從而影響它的功能，這將會(huì)離應(yīng)用更近一步。
本期我們邀請(qǐng)到斯坦福大學(xué)生物學(xué)博士后史寒朵來(lái)全面解析AlphaFold的真實(shí)價(jià)值在哪里？AlphaFold如果要用于疾病治療與制藥，還需要哪些進(jìn)展？我們將盡可能通俗地解讀AlphaFold的真實(shí)意義。
以下是以下是播客《硅谷101》與斯坦福大學(xué)生物學(xué)博士后史寒朵的對(duì)話：
01?如果AlphaFold提前出來(lái)，研究項(xiàng)目可以早一年做完
《硅谷101》：近幾年生物學(xué)界出現(xiàn)了很多如基因編輯技術(shù)這類令人振奮的進(jìn)展，我們這期要談?wù)摰氖茿lphaFold，屬于生物和計(jì)算機(jī)的交叉領(lǐng)域。AlphaFold預(yù)測(cè)出35萬(wàn)種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，并且開(kāi)源了深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlphaFold2的信息出來(lái)后，很多評(píng)論者說(shuō)“這是人工智能對(duì)科學(xué)領(lǐng)域最大的一次貢獻(xiàn)”，是“一個(gè)劃時(shí)代的進(jìn)步”。對(duì)你來(lái)說(shuō)，AlphaFold的預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)源對(duì)你研究的影響是什么？
圖｜論文《使用阿爾法折疊進(jìn)行高度準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)》 （來(lái)源：DeepMind）
史寒朵：我是生物和物理的交叉背景，現(xiàn)在的研究方向主要是用物理知識(shí)、用定量的方式研究生物學(xué)。我現(xiàn)在選擇的研究體系是細(xì)菌菌群，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，在較復(fù)雜的環(huán)境里，細(xì)菌群體由很多種不同個(gè)體組成，可以聯(lián)想生態(tài)學(xué)中，有羊和狼，也有其他物種組成的比較復(fù)雜的生態(tài)鏈。我現(xiàn)在主要是研究在由細(xì)菌組成的生態(tài)系統(tǒng)中，不同細(xì)菌之間如何互相影響，最終達(dá)到平衡的狀態(tài)。
AlphaFold最近發(fā)表的文章雖然強(qiáng)調(diào)人類基因組中做出的貢獻(xiàn)，但開(kāi)源的那些蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)還有約二十種其他生物，這些生物涵蓋了植物、細(xì)菌、寄生蟲(chóng)等各種各樣的細(xì)胞。我的研究更多是在細(xì)菌這方面，我更關(guān)心跟細(xì)菌相關(guān)的蛋白質(zhì)。
《硅谷101》：在它開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)以后，你有去看它的數(shù)據(jù)庫(kù)看你自己現(xiàn)在研究的細(xì)菌蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是怎樣的嗎？
史寒朵：當(dāng)然有。開(kāi)源后我周圍幾乎所有同事都在它的網(wǎng)上看，所有人都在搜自己研究的那個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，他們網(wǎng)站沒(méi)有崩潰，還是讓我很驚喜的。
《硅谷101》：為什么能夠預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)很厲害？
史寒朵：這就是 AlphaFold 劃時(shí)代意義的一部分。因?yàn)榈鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)很重要但又很難破譯，只有知道了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，才能更好猜它的功能。
生物研究經(jīng)常說(shuō)：結(jié)構(gòu)決定功能。打個(gè)比方，我們看見(jiàn)小轎車有四個(gè)輪子，就知道應(yīng)該能開(kāi)，如果有一天看到有輪子的大卡車，就可以推測(cè)它也能在平路上開(kāi)，而看到一艘船，就推測(cè)它不能在陸地上開(kāi)。
蛋白質(zhì)來(lái)也是類似的，很多功能相似的蛋白質(zhì)有相似的結(jié)構(gòu)。但因?yàn)榈鞍踪|(zhì)個(gè)體很小，顯微鏡都沒(méi)法看清結(jié)構(gòu)，除非用像施一公老師在做的冷凍電鏡那樣很高精度高級(jí)的儀器才能看得比較清楚，所以我們很難清楚所研究的蛋白質(zhì)功能。
AlphaFold能預(yù)測(cè)結(jié)果，這很大程度上提供了高置信度的猜測(cè)，告訴我們蛋白質(zhì)大概長(zhǎng)什么樣，就可以把預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)和已知的其他蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，以猜測(cè)它的功能。之后順著猜測(cè)的方向設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證，這對(duì)我們的研究很有幫助，可以省很多時(shí)間和精力。
圖丨AlphaFold對(duì)不同生物體的預(yù)測(cè)（來(lái)源：DeepMind）
《硅谷101》：你們也不知道預(yù)測(cè)的結(jié)果是否準(zhǔn)確，但這種算法可以輔助確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)；你們還要再用實(shí)驗(yàn)確定一遍結(jié)果是否準(zhǔn)確，但AlphaFold可以省去很多力氣。
史寒朵：對(duì)，在生物學(xué)或者實(shí)驗(yàn)科學(xué)里，實(shí)驗(yàn)是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，我們只有拿到實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)，才能非常自信地說(shuō)，結(jié)果表明這個(gè)結(jié)構(gòu)是正確的。
好在AlphaFold現(xiàn)在有很多蛋白質(zhì)是已知結(jié)構(gòu)，或是我們已經(jīng)對(duì)結(jié)構(gòu)有一定猜測(cè)，根據(jù)這些已知的結(jié)果來(lái)看AlphaFold預(yù)測(cè)結(jié)果，通常來(lái)說(shuō)都很相近，所以我們也相信，對(duì)未知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，AlphaFold在很大程度上能比較精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)。
《硅谷101》：你查完以后，覺(jué)得它會(huì)改變你現(xiàn)在的整個(gè)研究進(jìn)程和研究方向嗎？
史寒朵：這很依賴于我自己課題的進(jìn)展?fàn)顩r，特別讓我激動(dòng)的是一件事：
兩年前我們和普林斯頓的一個(gè)教授合作研究一個(gè)膜蛋白功能，由于當(dāng)時(shí)不知道膜蛋白的結(jié)構(gòu)，也沒(méi)有任何信息，所以大概有一年的時(shí)間是在猜測(cè)這個(gè)蛋白質(zhì)的功能。對(duì)它在細(xì)菌里起到的作用，設(shè)計(jì)不同的假設(shè)和實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)猜想不對(duì)就需要回到第一步，這是不斷迭代和思考的過(guò)程。最后很幸運(yùn)的是，經(jīng)過(guò)一些反復(fù)的過(guò)程，最終猜對(duì)了蛋白質(zhì)的功能，和實(shí)驗(yàn)結(jié)果也是相符的，文章在去年已經(jīng)發(fā)表。
我上周一查AlphaFold對(duì)我們這個(gè)蛋白質(zhì)的預(yù)測(cè)結(jié)果，哇，對(duì)。所以如果當(dāng)時(shí)就有這樣的預(yù)測(cè)結(jié)果，我們就知道它有一些很典型的結(jié)構(gòu)是在其他的膜蛋白中看到過(guò)，所以它肯定和蛋白質(zhì)里的磷脂分子有相互作用。如果AlphaFold能提前兩三年出來(lái)，我之前那個(gè)項(xiàng)目能提早一年做完。
《硅谷101》：它能幫你們加進(jìn)度。
史寒朵：對(duì)，科學(xué)中，做研究是好玩但又很折磨人的過(guò)程，要不斷提出假設(shè)，而很多時(shí)候可能會(huì)不對(duì)。
《硅谷101》：你上次說(shuō)在蛋白質(zhì)研究中，解結(jié)構(gòu)是最難的，而且基本上解出一個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，就可以發(fā)一篇《Nature》的論文。
史寒朵：對(duì)，如果是大家比較關(guān)心的、比較重要的結(jié)構(gòu)，解出了結(jié)構(gòu)往往還意味著，我們對(duì)它的功能也會(huì)有進(jìn)一步更細(xì)致的認(rèn)知。
《硅谷101》：如果說(shuō)AlphaFold已經(jīng)可以預(yù)測(cè)98.5%的人類蛋白結(jié)構(gòu)的話，是不是說(shuō)明關(guān)于人類每一個(gè)蛋白的作用的這些信息都會(huì)越來(lái)越透明、公開(kāi)了，就意味著人體的秘密可能會(huì)被攻破了？
史寒朵：當(dāng)然，我們研究生物的都希望有這么一天，我們知道所有蛋白質(zhì)都在干什么，知道它們會(huì)在什么情況下發(fā)生什么樣的變化。我覺(jué)得AlphaFold目前的方向是很有希望的，但可能和大眾理想最終從模型就知道所有蛋白質(zhì)在干什么，還有一定的差距。
《硅谷101》：差距在哪里？
史寒朵：目前預(yù)測(cè)的結(jié)果是98.5%，也就是還有1.5%的蛋白質(zhì)現(xiàn)在還沒(méi)有辦法很好預(yù)測(cè)，從技術(shù)上講，是因?yàn)槠渲泻艽笠徊糠钟泻芏酂o(wú)序結(jié)構(gòu)。想象一下很多蛋白質(zhì)從產(chǎn)出開(kāi)始有一個(gè)大致固定的結(jié)構(gòu)，AlphaFold就是在預(yù)測(cè)這個(gè)結(jié)構(gòu)本身，還有少部分蛋白質(zhì)很多變，在很多情況下甚至沒(méi)有固定的結(jié)構(gòu)。
拿車來(lái)比喻，車門(mén)可以開(kāi)關(guān)，但你還是能看到它是輛車，但是有一些所謂的無(wú)序蛋白就像橡皮泥，是可以很隨意捏成想要的形狀，它在不同環(huán)境中有不同形狀，它的結(jié)構(gòu)很不確定，AlphaFold目前的算法對(duì)解這類蛋白質(zhì)比較有困難。
《硅谷101》：蛋白質(zhì)折疊指的是什么？
史寒朵：蛋白質(zhì)是一個(gè)由20種氨基酸組成的分子，蛋白質(zhì)最初被合成出來(lái)時(shí)實(shí)際上是根二維鏈條。我們可以想象成一根項(xiàng)鏈上面有 20 種不同的串珠， 即20 種不同氨基酸，不同氨基酸之間會(huì)有不同的相互作用，有些相互作用強(qiáng)，有些則弱，甚至有些會(huì)排斥。根據(jù)這些很神奇的基本物理作用力，最終這根項(xiàng)鏈會(huì)折疊成特定的形狀。
最后折疊成的形狀就是所謂的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但我們很難預(yù)測(cè)，怎么樣從肽鏈開(kāi)始到最終形成的結(jié)構(gòu)。AlphaFold現(xiàn)在只要知道項(xiàng)鏈上有多少珠子，每個(gè)位置是什么珠子，就能知道它最終折疊成的3D形狀。
《硅谷101》：為什么不能直接從第一性原理出發(fā)去直接計(jì)算，而是需要用AlphaFold這種人工智能呢？
史寒朵：不是沒(méi)有人嘗試過(guò)用第一性原理計(jì)算，基本上對(duì)于很短的肽鏈比如十幾個(gè)氨基酸，我們可以做。如果太多的話，復(fù)雜度是指數(shù)型上漲，最終很大程度受到了計(jì)算能力的限制。
圖｜蛋白質(zhì)的不同級(jí)結(jié)構(gòu)
《硅谷101》：它可能有無(wú)限種可能的情況，因?yàn)樗梢哉郫B成無(wú)數(shù)種形態(tài)，那個(gè)隊(duì)列無(wú)限長(zhǎng)，就很難以人的方式計(jì)算，要用機(jī)器計(jì)算。
史寒朵：因?yàn)闄C(jī)器計(jì)算也要時(shí)間，解一個(gè)正常大小的蛋白質(zhì)一般就是上千個(gè)氨基酸，現(xiàn)在人類有的計(jì)算資源基本上不可能允許我們從第一性原理開(kāi)始算。
《硅谷101》：蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題是過(guò)去50年里生物學(xué)的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)，計(jì)算一個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是要10的300次方這樣的計(jì)算量，要算出來(lái)是非常難的。
史寒朵：對(duì)。如果用類似窮舉的方法，把所有可能的相互作用全算一遍，這個(gè)數(shù)據(jù)聽(tīng)起來(lái)是很合理的。
《硅谷101》：宇宙中有多少原子，10的80次方，要靠計(jì)算出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方式幾乎不可能的。大家會(huì)根據(jù)它的一些功能來(lái)觀察，先排除一些可能性，還有一些像冷凍電鏡、核磁共振的方法來(lái)算結(jié)構(gòu)。
生物學(xué)界每年也會(huì)做一些算蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的比賽，在過(guò)去幾年能夠算出這些蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的都是深度學(xué)習(xí)算法。其實(shí)除了AlphaFold，我注意到華盛頓還有一家公司。
史寒朵：對(duì)，Baker Lab的Rose TTA，他們和AlphaFold基本上是同一時(shí)間，就是過(guò)去這兩三周，他們?cè)?《Science》上發(fā)表了一篇關(guān)于RoseTTA的一個(gè)改進(jìn)算法的文章，這個(gè)算法做得也很不錯(cuò)，但只能說(shuō)AlphaFold的數(shù)據(jù)庫(kù)太大，然后精度又略微高一點(diǎn)，所以吸引了更多眼球。
《硅谷101》：你說(shuō)它的數(shù)據(jù)庫(kù)大，但這些數(shù)據(jù)庫(kù)是哪里來(lái)的？
史寒朵：數(shù)據(jù)庫(kù)大指公開(kāi)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)量比較大。Baker Lab發(fā)的一篇文章更多是在講算法本身，他用算法預(yù)測(cè)了一些蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，并沒(méi)有像AlphaFold把20種不同生物，基本所有蛋白全算了一遍。
02?猜測(cè)AlphaFold的下一步：小分子結(jié)構(gòu)？
《硅谷101》：我記得AlphaFold第一年參加預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的比賽CASP的得分就只有六十多分，但第二次很快就拿到92.4的高分，是在去年的十一月份底，到現(xiàn)在僅僅過(guò)去半年突然有了這么大的數(shù)據(jù)庫(kù)，并且準(zhǔn)確率達(dá)到了98.5%，為什么可以提高這么快呢？
史寒朵：從18年到去年，他們?cè)谒惴ㄉ蠎?yīng)該做了很多有意義的調(diào)整改進(jìn)，從百分之六十幾提高到百分之九十幾。這個(gè)數(shù)據(jù)的變化應(yīng)該是算法改進(jìn)和技術(shù)上的加成比較多，可能也有計(jì)算機(jī)資源，就是摩爾定律的加持，畢竟兩年多時(shí)間里，計(jì)算資源本身也提高很快。
圖 | CASP預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)比賽得分
但說(shuō)實(shí)話，比較去年11月份到現(xiàn)在的算法，我從他們的文章中并沒(méi)有看出有對(duì)算法的本質(zhì)調(diào)整。
我猜測(cè)是表面上看起來(lái)是進(jìn)步的，但只是說(shuō)比賽時(shí)，他們只解了一個(gè)蛋白質(zhì)，所以準(zhǔn)確度只是根據(jù)這一個(gè)蛋白質(zhì)算出，現(xiàn)在有更大數(shù)據(jù)庫(kù)，有更多蛋白，他們算的是這么多蛋白的平均的分?jǐn)?shù)。
另外，從去年11月份AlphaFold在比賽中獲獎(jiǎng)，到一直拖到今年5月份才把文章發(fā)出，中間隔了半年時(shí)間，有相當(dāng)一段時(shí)間，就是重復(fù)跑這個(gè)算法，然后把所有不同蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)全都算了一遍。
《硅谷101》：那他們現(xiàn)在預(yù)測(cè)到了這么多人類蛋白結(jié)構(gòu)，是一個(gè)很大突破，可以用來(lái)干什么呢？
史寒朵：從做生物科研的角度來(lái)講，可以讓我們很好查找蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)本身，然后從蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)本身來(lái)猜測(cè)蛋白質(zhì)功能，能夠加速科研的進(jìn)展。
《硅谷101》：那在藥物研發(fā)跟疾病治療方面呢？
史寒朵：在這方面它還有一定差距，藥物通常指的是小分子而不是蛋白質(zhì)本身，但小分子其實(shí)可以結(jié)合在蛋白質(zhì)上，結(jié)合過(guò)程中會(huì)細(xì)微改變蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，從而調(diào)節(jié)它的功能。
現(xiàn)在AlphaFold出的整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)只包括蛋白質(zhì)本身的，這是非常重要的第一步。我很希望看到的第二步是，把這個(gè)過(guò)程再做得更復(fù)雜一些，能夠包括很多小分子，有一些蛋白質(zhì)對(duì)人類的疾病有影響，那我們就想研究什么樣的小分子能改變這些蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，從而影響它的功能。事實(shí)上現(xiàn)在很多制藥公司包括初創(chuàng)企業(yè)也在做類似的工作。
現(xiàn)在比較多的還是像GeneTech 這種制藥大廠，有很大的小分子庫(kù)，他們有財(cái)力合成很多小分子，一種種在實(shí)驗(yàn)室里試。想象一下，如果能用類似AlphaFold的方式讓計(jì)算機(jī)來(lái)解決，那么效率肯定比一個(gè)個(gè)在實(shí)驗(yàn)中做要快很多。
《硅谷101》：這個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)公開(kāi)了之后，每個(gè)制藥廠針對(duì)不同疾病會(huì)在細(xì)分方向上研究小分子和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)結(jié)合產(chǎn)生的變化。制藥廠可以利用這些人類的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，也可以加快他們藥物研發(fā)的速度，是不是以后制藥廠也會(huì)需要養(yǎng)一支 AI 團(tuán)隊(duì)呢？
史寒朵：很多大廠現(xiàn)在是有所謂的計(jì)算生物學(xué)方向，也有做這樣一些工作。但谷歌本身能力特別強(qiáng)，計(jì)算資源非常豐富，如果有谷歌這樣的公司愿意用計(jì)算資源和專業(yè)人士來(lái)做這件事，并把數(shù)據(jù)公開(kāi)出來(lái)，可能是更高效的過(guò)程。
《硅谷101》：這是提速整個(gè)行業(yè)研究的過(guò)程。你剛提到的RTT Rose，他們也做得很不錯(cuò)，只是他們的數(shù)據(jù)庫(kù)小一點(diǎn)。每年的CASP比賽中也有很多 AI 算法團(tuán)隊(duì)，那決定大家做得好與不好的關(guān)鍵點(diǎn)在哪里？
史寒朵：一個(gè)重要因素是計(jì)算資源，這也是為什么我覺(jué)得谷歌很適合做這件事情。
AlphaFold和華盛頓那一家比起來(lái)，很明顯的區(qū)別是AlphaFold需要的資源要大很多，有明顯更大的內(nèi)存，預(yù)測(cè)一個(gè)蛋白在GPU上所需要的時(shí)間也更長(zhǎng)。當(dāng)算力只能支持計(jì)算一定的內(nèi)容時(shí)，就不得不做出一些妥協(xié)，我估計(jì)這也是導(dǎo)致最后性能的差異。
《硅谷101》：相當(dāng)于是拼算力、拼設(shè)備，算法只是其中的一部分，雖然AlphaFold也有很多頂級(jí)生物物理學(xué)家。
史寒朵：到一定程度時(shí)，AI算法和底層設(shè)備也是分不開(kāi)的，有更強(qiáng)的硬件可以算得更快，在算法上就可以做更多調(diào)整，讓它跑更多次迭代，這個(gè)過(guò)程中往往能更好提高它的算法表現(xiàn)力。
《硅谷101》：在你們現(xiàn)在的工作中，會(huì)有哪些方法預(yù)測(cè)和檢驗(yàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)？你們的工作是每天對(duì)著顯微鏡看蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)，還是上升到了用計(jì)算機(jī)跑數(shù)據(jù)？
史寒朵：大部分科研是“無(wú)所不用其極”，我們手里有什么技術(shù)，都會(huì)盡可能用上。
我們還做不到看蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但如果有機(jī)會(huì)和結(jié)構(gòu)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室合作，讓他們來(lái)幫解結(jié)構(gòu)，我們也非常歡迎的。通常我們會(huì)繞開(kāi)結(jié)構(gòu)，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)是一個(gè)很難做的過(guò)程。
但我們可以猜它有什么樣的功能，然后在實(shí)驗(yàn)中設(shè)計(jì)它有這樣的功能，考慮用一些方法來(lái)增強(qiáng)或抑制它的功能，檢驗(yàn)我們的猜想。如果最后驗(yàn)證了是可行的，甚至可以提出更多猜想，當(dāng)很多猜想在實(shí)驗(yàn)中被驗(yàn)證之后，就可以排除掉其他不可能的功能，最后剩下就是唯一可能實(shí)現(xiàn)的方式了。
圖 | 蛋白質(zhì)功能由其3D結(jié)構(gòu)決定 （來(lái)源：DeepMind）
《硅谷101》：現(xiàn)在AlphaFold對(duì)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究這個(gè)方向，是幫助最大還是說(shuō)消滅了這個(gè)職業(yè)？
史寒朵：說(shuō)起來(lái)很有意思，我也認(rèn)識(shí)幾個(gè)結(jié)構(gòu)生物學(xué)家，他們的日常工作就是解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。很好玩的是，很多人都說(shuō)，它偏偏就是沒(méi)有解除我研究的那個(gè)蛋白。
《硅谷101》：是因?yàn)樗麄冄芯康臅?huì)更難嗎？
史寒朵：對(duì)。比如像剛剛提到的一些無(wú)序蛋白，還有像基因編輯非常火的CRISPR的核心蛋白Cas9，這一次公布的數(shù)據(jù)庫(kù)里沒(méi)有這個(gè)蛋白。
《硅谷101》：為什么會(huì)解不出Cas9呢？
史寒朵：不是解不出，只是他們沒(méi)有去解。因?yàn)镃as9這個(gè)蛋白并不在他們解過(guò)的二十種生物里，是從另一種平常大家研究不多的細(xì)菌里提取出來(lái)的，所以沒(méi)有也很正常。
但另一方面，結(jié)構(gòu)生物學(xué)家們關(guān)心的話題是純生物意義上最關(guān)心的一些蛋白，而AlphaFold采取的做法是先找最有意思的生物體，把他們所有的蛋白都做一遍。
我相信如果AlphaFold還繼續(xù)這個(gè)項(xiàng)目，可以繼續(xù)擴(kuò)展他們的數(shù)據(jù)庫(kù)的話，從原則上講預(yù)測(cè)Cas9應(yīng)該沒(méi)有任何難度，只是現(xiàn)在還沒(méi)做。但還有很多大家在生物領(lǐng)域感興趣的其他蛋白質(zhì)，AlphaFold目前的數(shù)據(jù)庫(kù)還沒(méi)有擴(kuò)充到這個(gè)階段。
《硅谷101》：他們已經(jīng)確定了 98.5% 的人類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，偏偏沒(méi)有大家感興趣的是那1.5%。
史寒朵：因?yàn)榇蠹腋信d趣的很多不是人類蛋白，比如Cas9是從細(xì)菌里出來(lái)的一個(gè)蛋白，只是它對(duì)基因編輯很有用，現(xiàn)在大家拿它作為工具使用。
你可能會(huì)關(guān)心種植物時(shí)怎樣調(diào)整各種植物產(chǎn)出，其中往往也有一些核心蛋白質(zhì)在控制：比如我要讓它開(kāi)花開(kāi)得更大，還是結(jié)果兒結(jié)得更多？果子里葡萄糖更多還是淀粉更多？這些都有特定的酶，也就是蛋白質(zhì)在調(diào)節(jié)。
范圍實(shí)在太廣了，平時(shí)我們吃的蔬菜水果隨便數(shù)數(shù)也有好幾十種，如果真的要完全預(yù)測(cè)所有蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，從計(jì)算量來(lái)說(shuō)也得分輕重緩急，一步一步來(lái)。
《硅谷101》：你們學(xué)校有研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)室嗎？
史寒朵：有做計(jì)算的，也有做冷凍電鏡的。
《硅谷101》：現(xiàn)在還是用冷凍電鏡解比較多？
史寒朵：對(duì)，冷凍電鏡相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)樣品制備要求更低，同時(shí)可以看到更多蛋白質(zhì)更接近生理狀態(tài)的結(jié)構(gòu)。
《硅谷101》：那有了AlphaFold還需要冷凍電鏡嗎？
史寒朵：當(dāng)然需要了。一是驗(yàn)證。另一個(gè)是我們剛剛說(shuō)的AlphaFold目前只能解出蛋白質(zhì)本身的結(jié)構(gòu)，但很多小分子會(huì)非常細(xì)微地改變蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這對(duì)它的功能也是很有意義的。目前AlphaFold其實(shí)沒(méi)有這部分信息，但在冷凍電鏡上，蛋白質(zhì)本身的結(jié)構(gòu)和它加一個(gè)小分子的結(jié)構(gòu)，做的難度差不多，所以完全有能力做更精細(xì)的結(jié)構(gòu)區(qū)分。
《硅谷101》：AlphaFold是不是很快就可以加上這一步了？
史寒朵：希望是。如果真的要談應(yīng)用的話，有小分子的這個(gè)結(jié)構(gòu)可能離應(yīng)用會(huì)更進(jìn)一步。
《硅谷101》：冷凍電鏡的成本大概是多少？比如說(shuō)用一個(gè)冷凍電鏡去驗(yàn)證一個(gè)結(jié)構(gòu)，這個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程大概需要多久呢？
史寒朵：冷凍電鏡是比較貴的儀器，斯坦福整個(gè)學(xué)校也就只買(mǎi)了幾臺(tái)，而且大部分情況下預(yù)約也非常緊張。前幾年剛買(mǎi)的時(shí)候，都宣傳說(shuō)斯坦福的冷凍電鏡是北美最大的冷凍電鏡中心。有很多實(shí)驗(yàn)室都想用冷凍電鏡看他們的樣品，但因?yàn)闄C(jī)器只有這么幾臺(tái)，然后大家經(jīng)常也要排隊(duì)。
03?跨學(xué)科研究：還要解決溝通問(wèn)題
《硅谷101》：我知道寒朵你是高中時(shí)就拿了國(guó)際物理競(jìng)賽的第一名面試，那一年其實(shí)你也是創(chuàng)下了國(guó)際物理競(jìng)賽的三個(gè)歷史，總分第一、實(shí)驗(yàn)分第一，也是歷史上唯一一個(gè)同時(shí)獲得三個(gè)單項(xiàng)第一名的女生。你的很多同學(xué)也提到你在北大物理系是大神級(jí)的人物，為什么會(huì)從物理來(lái)轉(zhuǎn)向研究生物？
史寒朵：首先是我個(gè)人比較喜歡實(shí)驗(yàn)和理論相結(jié)合的研究方式。目前物理發(fā)展的時(shí)間比較長(zhǎng)，整個(gè)領(lǐng)域有比較明確的區(qū)分，我們有實(shí)驗(yàn)學(xué)家專門(mén)做實(shí)驗(yàn)，理論學(xué)家大部分時(shí)間就是在搞理論，這個(gè)模式很好，但我個(gè)人更喜歡自己能同時(shí)做實(shí)驗(yàn)和理論。
《硅谷101》：所以算是在跨學(xué)科，跨理論和實(shí)驗(yàn)。
史寒朵：可以這么說(shuō)，生物學(xué)就給我提供了很好的機(jī)會(huì)，這些年來(lái)也有很多物理計(jì)算機(jī)背景的人直接來(lái)學(xué)生物本身，用我們?cè)谖锢碛?jì)算機(jī)學(xué)到的一些知識(shí)來(lái)解決生物問(wèn)題，AlphaFold也是一個(gè)很典型的例子。
《硅谷101》：除了生物知識(shí)之外，AlphaFold也有用到一些物理知識(shí)，他們會(huì)把研究這個(gè)領(lǐng)域的專家叫生物物理學(xué)家。
史寒朵：是的，歷史上生物學(xué)最開(kāi)始更接近于博物學(xué)，大家比較熟悉是達(dá)爾文，他們最初開(kāi)始基本上就是去采集標(biāo)本，然后記錄標(biāo)本的樣子，從這個(gè)過(guò)程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。
物理學(xué)可以說(shuō)是反向的過(guò)程，先提出一些理論或者簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)模型，然后在實(shí)驗(yàn)體系中驗(yàn)證，最后總結(jié)規(guī)律，這個(gè)過(guò)程中更多是抽象的建模。使用定量分析這些手段其實(shí)是物理學(xué)最初發(fā)展起來(lái)，然后逐步滲透到生物學(xué)中。所以大家也習(xí)慣上把用比較偏物理的手段來(lái)解決生物問(wèn)題的方式，命名為生物物理學(xué)?，F(xiàn)在的趨勢(shì)就是，大家都想做所謂的跨學(xué)科科研。
《硅谷101》：對(duì)，如果你們有一個(gè)計(jì)算機(jī)團(tuán)隊(duì)來(lái)輔助你們，科研效果會(huì)不會(huì)產(chǎn)量提高很多。
史寒朵：當(dāng)然會(huì)，想我和我周圍的同事也都會(huì)寫(xiě)一點(diǎn)代碼，事實(shí)上我科研中可能有1/3到1/2時(shí)間是在電腦面前寫(xiě)代碼、算東西，處理數(shù)據(jù)。我自己實(shí)驗(yàn)和在電腦前的工作的時(shí)間差不多是一半一半的。
這樣也挺好，但是如果有計(jì)算機(jī)方面的專業(yè)人士比我更懂計(jì)算機(jī)，能更高效地寫(xiě)代碼，把代碼的復(fù)用性做得更好的話，對(duì)科研本身會(huì)很有好處。
《硅谷101》：你現(xiàn)在有和計(jì)算機(jī)系合作嗎？
史寒朵：我沒(méi)有，因?yàn)槲业谋尘斑€比較偏物理和理論。事實(shí)上我現(xiàn)在正好在做一個(gè)完全是生物信息方面的工作，就是斯坦福醫(yī)院的一個(gè)醫(yī)生有一些臨床數(shù)據(jù)，就找我來(lái)幫他處理數(shù)據(jù)，我在這個(gè)過(guò)程中更像是扮演了一個(gè)物理或計(jì)算機(jī)背景的人，也很希望有更多比我更懂物理和計(jì)算機(jī)的人能加入這個(gè)圈子。
《硅谷101》：如果他需要的是物理和計(jì)算機(jī)的信息，為什么他不找物理或計(jì)算機(jī)系的學(xué)生，而是找生物系的博士后來(lái)做這部分工作。
史寒朵：好問(wèn)題，本質(zhì)上現(xiàn)在跨學(xué)科合作溝通之間有個(gè)很深的溝。
《硅谷101》：是大家互相不了解，比如學(xué)計(jì)算機(jī)的并不了解生物領(lǐng)域原來(lái)需要這么多計(jì)算機(jī)知識(shí)。
史寒朵：這是一方面。另一方面是，如果我們真的找了一個(gè)只懂生物和一個(gè)只懂計(jì)算機(jī)的人，他們之間的溝通交流成本很高：學(xué)生物的會(huì)說(shuō)我想處理這個(gè)數(shù)據(jù)，想得到生物上的什么結(jié)論；但學(xué)計(jì)算機(jī)的人只會(huì)問(wèn)，這個(gè)算法需要什么輸入，要算什么東西，希望得到什么輸出。雙方不是在同一頻道上交流。
DeepMind首席執(zhí)行官Demis Hassabis曾提到，希望AlphaFold為其他科學(xué)家所用，公司在了解生物學(xué)家對(duì)AlphaFold有何要求。來(lái)源：OLI SCARFF/AFP/Getty請(qǐng)輸入圖說(shuō)
很多人會(huì)在合作中比較沮喪，合作者會(huì)說(shuō)，我的算法對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)的精度要求很高，有沒(méi)有辦法拿到更高精度或更多的數(shù)據(jù)，比如只有3只小鼠的數(shù)據(jù)，但如果要算法有比較好的表現(xiàn)需要100只小鼠的數(shù)據(jù)，可100只小鼠的數(shù)據(jù)可能是大家3年的工作量。有時(shí)領(lǐng)域之間的互不了解會(huì)導(dǎo)致對(duì)話無(wú)法進(jìn)行下去，這樣的交流成本太高，還不如自己做省時(shí)間。但如果有很多懂生物的計(jì)算機(jī)學(xué)家，可能這個(gè)問(wèn)題會(huì)好很多。
04?生物領(lǐng)域的突破性創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化
《硅谷101》：最近生物學(xué)上的重大進(jìn)展有一個(gè)是基因編輯技術(shù)，然后還有一個(gè)是mRNA疫苗技術(shù)?；蚓庉嫃某霈F(xiàn)到拿諾貝爾獎(jiǎng)也沒(méi)多久，為什么短短幾年內(nèi)會(huì)出現(xiàn)這么多生物領(lǐng)域的突破和創(chuàng)新呢？有沒(méi)有一些基礎(chǔ)科學(xué)的研究突破？
史寒朵：基礎(chǔ)科學(xué)的進(jìn)步和新技術(shù)之間是迭代的過(guò)程，能起到相互促進(jìn)的結(jié)果。
基因編輯技術(shù)，CRISPR不是第一個(gè)，很可能也不是最后一個(gè)，但CRISPR的出現(xiàn)把技術(shù)門(mén)檻降到了一個(gè)程度，基本上所有實(shí)驗(yàn)室都能做，在所有的生物里都可以做。之前的一些基因編輯技術(shù)，相對(duì)來(lái)說(shuō)更復(fù)雜，做起來(lái)對(duì)實(shí)驗(yàn)室、在哪些動(dòng)植物里面實(shí)現(xiàn)，限制也相對(duì)比較多，就很限制他們的發(fā)展。技術(shù)簡(jiǎn)化之后，門(mén)檻低了，有更多人能做了。
另一方面，很大程度上也有運(yùn)氣的成分。這兩年我們?cè)跒硡^(qū)也能看見(jiàn)南三藩已經(jīng)有上百家生物技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司，以前也有一些大的生物技術(shù)公司，比如GeneTech就在那邊。
谷歌之前收購(gòu)的Verily（谷歌致力于生命科學(xué)的研究部門(mén)），也在那一片，都是相對(duì)來(lái)說(shuō)比較成規(guī)模的公司?，F(xiàn)在又多了很多小型初創(chuàng)公司，一方面是形成了集群效應(yīng)，聽(tīng)說(shuō)大家的器械和各種資源也可以共享。科技上很多風(fēng)投公司，現(xiàn)在也很看好一些新的生物技術(shù)，資金上的加成和人才的流入很大程度上也會(huì)加速行業(yè)的發(fā)展。
《硅谷101》：說(shuō)明大家在看這個(gè)方向了，所以你會(huì)繼續(xù)做學(xué)術(shù)，還是有意向加入生物創(chuàng)業(yè)公司？
史寒朵：我個(gè)人還是傾向做學(xué)術(shù)，我對(duì)發(fā)現(xiàn)的這類工作更感興趣，更喜歡做科學(xué)一點(diǎn)點(diǎn)。
《硅谷101》：這么多技術(shù)出現(xiàn)以后，像CRISPR技術(shù)把基因編輯的門(mén)檻大大降低，AlphaFold把蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)公布，從研究到產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)換鏈條是否正在變短？
史寒朵：是的，而且這個(gè)線現(xiàn)在也越來(lái)越不清晰了。斯坦福有很多教授在給生物技術(shù)公司做咨詢，也有一部分在斯坦福做教授的同時(shí)，自己也開(kāi)公司。他們經(jīng)常是把科研成果直接轉(zhuǎn)化到一些新興的技術(shù)過(guò)程中，隨著大家創(chuàng)業(yè)門(mén)檻降低之后，這類事情應(yīng)該會(huì)越來(lái)越常見(jiàn)。
《硅谷101》：在你研究的方向，有什么細(xì)分領(lǐng)域可以很快從研究轉(zhuǎn)向應(yīng)用？
史寒朵：以我個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，腸道菌群是個(gè)很有意義同時(shí)也很有希望的長(zhǎng)期方向。
一方面，我們可以通過(guò)測(cè)量腸道菌群來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)人的健康狀況，再想遠(yuǎn)一點(diǎn)，甚至可以根據(jù)一個(gè)人現(xiàn)在的腸道菌群來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)膳食計(jì)劃表。有一天可能會(huì)實(shí)現(xiàn)，測(cè)腸道菌群發(fā)現(xiàn)自己缺某一種菌，之后幾天通過(guò)多喝酸奶來(lái)補(bǔ)充特定的益生菌，讓身體回到最健康的狀態(tài)。
《硅谷101》：我看到你在知乎上的一系列關(guān)于腸道菌群的專欄，覺(jué)得好有意思。比如你提出了一個(gè)好問(wèn)題，如果真的吃一個(gè)體質(zhì)瘦的人的屎，是不是能變瘦？
史寒朵：我也希望這樣，但現(xiàn)在好像沒(méi)有很強(qiáng)的動(dòng)力嘗試。因?yàn)槟壳拔覀儗?duì)腸道菌群的了解還比較有限，如果只是為了減肥，那么風(fēng)險(xiǎn)就有點(diǎn)大，因?yàn)槟悴恢莱粤藙e人的屎之后會(huì)有什么副作用。但這個(gè)過(guò)程，科學(xué)上來(lái)講叫糞菌移植，就是把一個(gè)人的腸道菌群移植到另一個(gè)人體內(nèi)，這個(gè)手段在治療特定疾病，比如潰瘍性結(jié)腸炎之類，確實(shí)已經(jīng)是非常成熟的手段。
《硅谷101》：已經(jīng)是應(yīng)用了，對(duì)嗎？
史寒朵：對(duì)。只是應(yīng)用的范圍還比較小，基本上是對(duì)于比較嚴(yán)重的病人，其他治療手段都沒(méi)有效果時(shí)，再考慮實(shí)行。
《硅谷101》：這個(gè)方向還是挺有應(yīng)用前景的。
史寒朵：是的，當(dāng)然更希望，研究清楚之后就不用那么復(fù)雜了，可以從頭開(kāi)始在實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)需要的細(xì)菌，然后移植這些固定的細(xì)菌，風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)小很多。
《硅谷101》：這個(gè)領(lǐng)域研究清楚后，就可以直接產(chǎn)業(yè)化了。
史寒朵：是的。所以覺(jué)得這可能是未來(lái)5-10年內(nèi)比較有希望產(chǎn)業(yè)落地的一個(gè)方向。
《硅谷101》：比如它可以解決便秘、乳糖不耐受甚至胖瘦的問(wèn)題，還包括很多疾病。
史寒朵：是的。
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2021-07-21 19:04:19 基金能源管理人 -
硅谷明星無(wú)人車公司Aurora沖擊IPO，自動(dòng)駕駛募資與燒錢(qián)賽跑
圖片來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)文丨光錐智能，作者丨劉鑒收購(gòu)Uber自動(dòng)駕駛，挖角特斯拉；紅杉、亞馬遜爭(zhēng)相投資，堪稱史上最牛無(wú)人車創(chuàng)業(yè)公司的Aurora，將通過(guò)SPAC的方式?jīng)_刺IPO，估值130億美元。這家創(chuàng)辦于2017年的無(wú)人車公司，從成立一開(kāi)始就“星光璀璨”。創(chuàng)始人克里斯·厄姆森（ChrisUrmson），谷歌無(wú)人車Waymo的開(kāi)創(chuàng)者，用8年時(shí)間完成谷歌在無(wú)人車領(lǐng)域的從無(wú)到有。斯特林·安德森（Sterli...
2021-07-19 09:57:11 卡車公司美元 -
媲美AlphaFold2的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)工具問(wèn)世，可十分鐘出結(jié)果
文|學(xué)術(shù)頭條，作者|吳婷婷，編輯|王新凱如今，人工智能已經(jīng)滲透到人們生活的方方面面，各種深度學(xué)習(xí)算法也越來(lái)越多地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。尤其在生物和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)可以說(shuō)大放異彩，極大加速了有關(guān)生物、病理等科學(xué)的發(fā)展，而其中一項(xiàng)重要的應(yīng)用，就是預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。蛋白質(zhì)作為構(gòu)成人體組織器官的支架和主要物質(zhì)，在人體生命活動(dòng)中起著重要作用。2020年，DeepMind在第14屆“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)關(guān)鍵評(píng)估”（C...
2021-07-16 13:16:25 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確度 -
2萬(wàn)清華畢業(yè)生留在硅谷？人才流失，到底有多嚴(yán)重……
原創(chuàng)： 貓哥來(lái)源：大貓財(cái)經(jīng)微信公眾號(hào)ID：caimao_shuangquan已獲授權(quán)轉(zhuǎn)載01按照金燦榮教授的說(shuō)法，從1978年到2015年，光是硅谷就吸納了接近2萬(wàn)名中國(guó)清華大學(xué)的畢業(yè)生。啥概念呢？清華一年的畢業(yè)生也就三、四千人，這么一算，約等于五六年白干了。雖說(shuō)視頻的年代有點(diǎn)久遠(yuǎn)，但這事往往能戳到國(guó)人的痛處。畢竟在大多數(shù)人的眼中，清華、北大是中國(guó)的最高學(xué)府，培養(yǎng)的人才更是被寄予厚望。就算不能像錢(qián)學(xué)森、袁隆平那樣報(bào)效祖國(guó)，總不至于轉(zhuǎn)頭就跑到大洋對(duì)面“發(fā)光發(fā)熱”吧？早年間，這樣的選擇也比較容易理解。那會(huì)國(guó)內(nèi)...
2021-07-05 09:55:20 硅谷有多畢業(yè)生 -
結(jié)構(gòu)性心臟病平臺(tái)公司匯禾醫(yī)療完成數(shù)億元 B 輪融資，IDG 資本領(lǐng)投
近日，結(jié)構(gòu)性心臟病平臺(tái)公司上海匯禾醫(yī)療科技有限公司（簡(jiǎn)稱“匯禾醫(yī)療”）完成數(shù)億元人民幣B輪融資，本輪融資由IDG資本領(lǐng)投，老股東國(guó)方資本、聯(lián)想之星等持續(xù)加碼，由上?？苿?chuàng)基金，諾庾資本、香塘資本跟投，易凱資本擔(dān)任獨(dú)家財(cái)務(wù)顧問(wèn)。匯禾醫(yī)療創(chuàng)立于2019年，創(chuàng)始人林林是心內(nèi)科醫(yī)生出身，多年來(lái)深耕結(jié)構(gòu)性心臟病領(lǐng)域。通過(guò)上千臺(tái)心臟瓣膜手術(shù)，她發(fā)現(xiàn)了瓣膜器械的臨床痛點(diǎn)，總結(jié)出瓣膜器械的技術(shù)方向，將“一鞘雙瓣”的...
2021-07-02 09:51:39 結(jié)構(gòu)性醫(yī)療心臟病 -
Confluent上市與Cloudera私有化背后：從硅谷大數(shù)據(jù)公司的勢(shì)力更替看數(shù)據(jù)分析的未來(lái)
圖片來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)文|愛(ài)分析隨著數(shù)字化的深入，Hadoop架構(gòu)的分析平臺(tái)在成本和業(yè)務(wù)需求上越來(lái)越不能適應(yīng)企業(yè)的要求，因此國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)公司都在轉(zhuǎn)向云原生。云原生架構(gòu)由于具有彈性伸縮、低成本、敏捷性的優(yōu)勢(shì)，正在逐步取代Hadoop，成為新一代數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的基礎(chǔ)。而新一代的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)也將具備云原生、存算分離、容器化、自動(dòng)化、湖倉(cāng)融合、訂閱制等特征。區(qū)別于美國(guó)市場(chǎng)，中國(guó)市場(chǎng)的私有云會(huì)與公有云共同發(fā)...
2021-06-29 15:52:13 數(shù)據(jù)架構(gòu)企業(yè)
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