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E022 零基础也能做科研了吗?|当AI介入蛋白质研究

E022 零基础也能做科研了吗?|当AI介入蛋白质研究

嗑嗑科学

1953年2月28日,第一个DNA双螺旋结构的分子模型诞生。当我们用基因序列ATCG来理解生命,生命研究也就进入了编码时代,这似乎为如今的AI时代做好了伏笔。 中心法则告诉我们,一般情况下,遗传信息通过DNA复制、转录为RNA、再翻译为蛋白质的氨基酸序列进行传递。也就是说,蛋白质作为千姿百态的生命微观“机器”,从基因序列到氨基酸序列就是组装的“生产指令”。 如今,生物学家在过去几十年积累的工作,正在被AI学习。从序列到蛋白质结构再到功能,似乎并不是AI能不能的问题,而变成了数据够不够的问题。 海量的数据如同一顿乱拳,在这场蛋白质研究革命中,未来还有“人的创造力”的位置吗?我们邀请了三位一线研究者,有人是纯开发者背景,已经做出了蛋白质大模型工具;有人是利用AI改进对蛋白质改造的效率;有人是从头设计一个自然界原本不存在的蛋白质。 —致谢— 特别感谢西湖大学图书馆对本次节目的场地支持。 同时感谢兰拓相机租赁对本期器材的支持。 —本期嘉宾— 何 燕 西湖大学常兴实验室 博士后 朱璟熠 西湖大学卢培龙实验室 博士、访问学者 粟 锦 西湖大学原发杰实验室 博士生 —时间轴— 01:50-04:10 蛋白质研究基础科普 04:10-07:51 蛋白质大模型可以做到什么? 07:51-27:30 AI蛋白质研究技术发展历程 27:30-38:19 蛋白质大模型训练原理 38:19-01:03:32 应用案例:利用工具挖掘新型尿嘧啶 DNA 糖基化酶、从头设计跨膜荧光蛋白 01:03:32-01:07:30 AI将加速蛋白质技术应用 01:07:30-01:12:55 技术瓶颈 01:12:55-01:16:28 嘉宾推荐 —高频词— 研究主体:蛋白质、AI(人工智能)、蛋白质序列、蛋白质结构、蛋白质功能、基因编辑、蛋白质从头设计、跨膜蛋白、荧光蛋白 核心人物 / 团队:戴维・贝克(David Baker)、西湖大学(卢培龙实验室、原发杰实验室、常兴老师实验室)、 Deepmind 关键工具 / 系统:Protrek 系统、Rosetta(罗塞塔)、ESM2、AlphaFold(AlphaFold 1/2)、CAST(蛋白质结构预测竞赛)、BindCraft(设计工具) 应用场景:药物开发(抗体、胰岛素)、基因编辑工具(TDG、先导编辑器 PE)、生物传感、临床应用、宏基因组挖掘 核心问题:蛋白质折叠、多模态检索(序列-结构-功能)、数据瓶颈、多位点突变预测、动态结构设计 —推荐资源— ProTrek search-protrek.com The Heroes of CRISPR https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0092867415017055 The Bitter Lesson https://www.cs.utexas.edu/~eunsol/courses/data/bitter_lesson.pdf The Baker Lab Podcast https://www.bakerlab.org/podcast/ —封面图— 人工设计的荧光跨膜蛋白(via 卢培龙实验室) —BGM— Whispered Dreams Eternity And A Day. Eleni Karaindrou ———— 《嗑嗑科学》是一档由西湖大学公共事务部出品的科普播客,欢迎在评论区留下你的想法。如果你喜欢这一期节目,欢迎推荐给更多朋友。工作联系[email protected]

76分钟
99+
6个月前
Vol77:AI 商业分析实战|如何用 AI 工具,真正看懂东南亚出海

Vol77:AI 商业分析实战|如何用 AI 工具,真正看懂东南亚出海

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商业简谈

本期不是趋势解读,而是一套可复用的 AI 商业分析方法 听完,你应该能独立完成一次「东南亚出海可行性分析」 一、本期你能获得什么? ✔ 一套 AI 商业分析的底层逻辑框架 ✔ 一份 “东南亚出海”行业拆解思路(非成功学) ✔ 一整套 可直接照着用的 AI 提问结构(Prompt 级别) ✔ 避开中国企业出海最常见的 认知陷阱清单 ✔ 判断「你适不适合出海」而不是「出海火不火」 👉 适合人群: * 创业者 / 出海负责人 * 商业分析、战略、投资、咨询相关岗位 * 想把 AI 从“工具”升级成“决策能力”的人 二、本期核心问题清单 本期围绕 5 个关键商业问题展开: 1. 为什么东南亚出海,必须用 AI 来分析? 2. 商业分析的底层逻辑是什么?AI 在哪一层真正有用? 3. 目前市面上的 AI 工具,哪些适合做商业判断? 4. 如何一步步,用 AI 拆解“东南亚出海”这门生意? 5. 创业者和职场人,能把这套方法用在什么地方? 三、商业分析的底层逻辑(方法论浓缩) 商业分析 ≠ 看热闹 而是在回答 5 个问题: * 市场规模是否真实存在 * 钱从哪里来、被谁赚走 * 产业链谁说了算 * 最大不确定性是什么 * 我的胜率在哪里 📌 本期观点: AI 的价值,不是替代判断,而是降低“看清全局”的成本。 四、全球经济背景速览(为什么是现在) * 全球化退潮,区域化加强 * 中国制造 & 中国模式外溢 * 欧美需求放缓,东南亚成为承接区 * 政策、货币、文化差异放大不确定性 👉 结论: 东南亚不是风口,是一个“需要被精细分析的复杂市场”。 五、本期重点工具清单 1️⃣ 通用认知型 AI 用于:行业扫描、结构拆解、对比分析 * ChatGPT / Claude / 国内大模型 关键不是工具,而是提问方式 2️⃣ 数据趋势型工具 用于:验证冷热、判断变化方向 * 搜索趋势 * 电商类目增长 * 用户行为变化 📌 用来打破“感觉正确”的幻觉 3️⃣ 推理分析型 AI 用于: * 商业路径模拟 * 失败原因推演 * 决策假设测试 👉 这是拉开普通用户和高手的地方 六、AI 分析「东南亚出海」的 6 步实战框架(本期核心) Step 1:国家分层,而不是拍脑袋选市场 用 AI 对东南亚国家进行 经济 & 风险分层 Step 2:拆产业链,而不是看成功故事 看清楚谁赚钱、谁打工、谁被挤压 Step 3:本地化误判清单(避坑必做) 文化、宗教、支付、渠道、价格带 Step 4:中国模式能不能复制? 区分「模式平移」与「模式重构」 Step 5:失败路径推演(极其重要) 让 AI 先帮你假设失败,而不是盲目乐观 Step 6:形成可执行结论 不是“我要不要出海”,而是: 👉 我适不适合、我适合在哪一段 七、案例理解(不讲公司名,也能学会) 🎯 本期案例重点不是“谁成功了”,而是: * 为什么有些企业在印尼活下来 * 为什么有些企业在越南快速失败 * 为什么“照抄中国打法”风险极高 📌 核心结论: 出海失败,往往不是执行问题,而是认知问题。 八、对创业者 & 职场人的关键启发 1️⃣ AI 正在降低商业分析门槛 以前属于咨询公司和投行的能力,正在普及 2️⃣ 真正稀缺的,是判断力 信息越多,错误决策反而越多 3️⃣ 出海不是机会主义,而是长期能力建设 考验的是:系统思维 + 尊重复杂性 九、如何把这一期用到你自己身上? 你可以直接照着本期方法,用 AI 去分析: * 一个国家 * 一个行业 * 一个创业想法 * 一个岗位转型方向 📌 这不是一次性内容,而是一套长期可用的分析框架。 十、下一期预告 接下来可能更新的方向: * AI商业分析【跨境电商 / SaaS / 消费品牌】 我是你们的好朋友也是大家的商业小助手Wendy~ 📮:[email protected]

8分钟
99+
6个月前

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