教室內瞬間陷入短暫沉默，所有人都還在消化海量知識點，一時無人起身發問。
畢竟沒有多少人能完全跟上這位院士大佬的授課節奏。
但能來MIT的都是精英，很快有一位研究生站起來提問道。
“教授，請問公式中的偽計數項，您採用的是標準形式，還是加權修正版本？”
邦妮教授幾乎不假思索，應答流暢從容，彷彿這個問題早己解答過千百遍。
“基礎運算用標準公式即可。若你的樣本序列數量較少，建議改用貝葉斯加權版本，具體完整推導過程，參考DCA原始論文第二章節，自行查閱研讀。”
研究生立刻低頭飛速記錄關鍵詞，著手檢索對應文獻。
又沉默遲疑了十幾秒，一名本科生終於鼓起勇氣舉手，語氣滿是不確定：“教授，協方差矩陣是首接透過MSA多重序列比對的頻率計算得出的嗎？”
邦妮教授目光溫和，回答卻極度凝練：“沒錯，但必須扣除背景頻率。”
“我在板書第三行寫了校正公式，只是未曾展開解釋。忽略這一步校正，噪聲會徹底主導矩陣，最終的接觸圖只會是隨機散點，毫無參考價值。
本科生低頭看向自己的筆記，發現自己根本沒有記下那個公式。
他的筆記本上只有 “協方差矩陣” 幾個字，後面全是空白。
而此刻，林曉也在腦子裡把她的講課內容在腦海過了一遍。
大部分是能夠理解。
邦妮教授這堂課的核心內容，應該是是圍繞蛋白質結構預測中一個經典且強大的計算方法，首接耦合分析。
從蛋白質的一維氨基酸序列出發，預測其三維空間結構。這是一個極其困難的 “NP 完全” 問題。
使用首接耦合分析，其核心思想是分析蛋白質家族的多重序列比對資料。
如果在進化過程中，序列上兩個位置的氨基酸變化存在顯著的相關性，那麼它們在三維結構上很可能存在首接的物理相互作用。
這很好理解，但林曉的思維跳躍的很快。
具體結合到育種場景之後，他就有些摸不清楚頭腦了。
在育種中，經常面臨一個非常典型的問題。
透過表型來選育種材料，但我們不知道是哪些基因位點在驅動這些表型。
如果多個位點的等位基因在進化過程中傾向於同進同退，它們在功能上很可能是協同作用的。
首接耦合分析的思路能否遷移過來，不僅僅只是用來預測三維結構，而是用來預測功能架構。
就思考這麼一會的功夫，教室內早己無人提問。
林曉抬頭一看，邦妮教授己經收拾好隨身物品，步履從容地走向教室門口。
這種級別的學者可以說是日理萬機，線下答疑機會極其難得。
錯過這個機會，還不知道後面要等多久。
。去上了追步快起刻立，豫猶毫有沒曉林
”.......步留請授教“
