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第35章 誰說模擬進化不是進化?

    阿美利肯從20年3月開始,各大高校紛紛開始遠程上課,華國則是在5月陸續開始可以外出活動。

    國外居家不嚴格,導致病毒高峰期此起彼伏,完全看不到停下來的那天。

    陳元光則選擇和萊維特合作,由萊維特那邊給他共享一些最前沿的科研動態,他嘗試找到具體的解法。

    「元光,病毒變異太快,即便是mRNA也無法讓它消失,除非全球範圍內一起使用疫苗加執行和華國一樣的居家政策,但這太難了。

    我原本對短期內解決它不抱希望,但是後來我又想到了,定向進化。

    你說我們是否可以通過疫苗來誘導它定向進化,把它的毒性慢慢降下去,降低到比流感還更低的水平?」

    萊維特和陳元光熟悉之後,喜歡叫他的中文名。

    他通過陳元光關於蛋白質誘導進化的論文,進而想到可以採取誘導進化的方式,來主動選擇covid的進化方向。

    陳元光在電話那頭回復道:「教授,我之前想的是研究廣譜疫苗來對抗它的持續變異。

    現在來看,誘導定向進化結合廣譜疫苗,應該能在四到五次接種把病毒給解決掉。」

    有了思路之後就是開干。

    「元光,這想法太棒了,我們應該去尋找現有毒株中最常見的突變點位。

    然後去設計抗原,覆蓋突變頻率最高的點位,這樣能儘可能減少當前以及未來變異病毒的免疫逃逸能力。

    元光你的思路是對的。」


    「元光,斬斷S蛋白和ACE受體間的結合能力,這樣能夠降低病毒的傳染性。考慮到病毒譜系已經陸續出現共性突變,像哈佛那邊觀測到的D614G,華國那邊觀測到的del69-70等等,我們現在需要去尋找他們之間的共性突變。」

    「現在的數據不夠多,我們需要更多的數據來做驗證。」

    「元光,現在的突變數據不夠,就採用計算機模擬的方式去計算突變情況,這樣的思路是沒問題的。

    但有一個問題,你如何確保你計算出來的高頻共性突變和真實世界的突變是一樣的。

    這太難了,一旦設計的算法不對,抗原設計就起不到預期的廣譜效果。」

    「元光,你真是不折不扣的天才,根據紐約、東京、約翰內斯堡等城市測到的最新變異毒株,和我們設計的算法模擬出來的共性突變完全一致。這條路我們已經走通了!」

    「元光,我們完全可以準備投稿了,要是後續廣譜疫苗的設計使用了我們的思路,考慮到它的價值,我們的成果足夠拿明年的諾獎了!」

    「元光,我很後悔,當年沒有爭取你來念我的博士。」

    萊維特的態度從一開始的合作,到後來徹底服氣,他甚至有種自己在抱大腿的感覺。

    至於巴文迪,在知道陳元光的工作後,直接說:「元光,這篇結果完成後,我覺得你可以拿到博士學位了,MIT和我本人也沒有什麼更多的能教你的了。

    你在計算化學領域的造詣已經遠遠超過我了,你對做實驗又不那麼感興趣,我覺得更快進入下一個階段對你的成長更有利。」

    MIT這邊組織專家對論文進行評審後,給予了極其高的評價,在發Science之後專門邀請全球從事該工作一線的科研人員開遠程視頻會議。

    「條件有限,因此我們只能通過線上的方式來向大家介紹由我校化學系博士LightChen先生在抗擊病毒方面做出的卓越貢獻。」

    蘭克教授是華國某985高校的生物學教授,從病毒流行開始就從事相關研究,對於國外頂級名校的一些研討會、講座還是比較關注。

    他們一些從事相關高校研究的群也有做一些消息共享,像這次MIT這種規模,兩千人的線上會議還是比較少的。

    也是因為群里大家都說MI



  
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