沒有什么能比一副新的眼鏡將微小的細(xì)節(jié)帶入到鮮明的對(duì)比中。對(duì)于從事從蛋白質(zhì)到DNA的生命大分子研究的科學(xué)家們而言，相當(dāng)于新鏡頭的是用一種先進(jìn)的方法分析來自X-射線晶體學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)。

這些研究結(jié)果發(fā)布在最新一期（5月25日）的《科學(xué)》（Science）雜志上，有可能導(dǎo)致對(duì)推動(dòng)生物學(xué)、醫(yī)學(xué)診斷、納米技術(shù)和其他領(lǐng)域進(jìn)程的分子的新理解。

就像牙醫(yī)利用X光來發(fā)現(xiàn)蛀牙，科學(xué)家們利用X光來揭示DNA，蛋白質(zhì)、礦物質(zhì)和其他分子的形狀和結(jié)構(gòu)。

當(dāng)X射線穿過原子它們反射出獨(dú)特的模型，揭示出存在的原子以及原子相互結(jié)合的方式。然而，出于對(duì)質(zhì)量的擔(dān)憂一些數(shù)據(jù)通常會(huì)被丟棄。尤其是，由模型邊緣區(qū)域衍生的數(shù)據(jù)——盡管對(duì)于了解結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)非常重要，然而常常會(huì)被很多背景噪音中微弱信號(hào)相關(guān)的隨機(jī)錯(cuò)誤所掩蓋。

俄勒岡州立大學(xué)的生物物理學(xué)家Andy Karplus和他在德國(guó)康斯坦茨大學(xué)的同事Kay Diederichs現(xiàn)在證實(shí)可從相比過去認(rèn)為可以接受噪音水平高5倍的數(shù)據(jù)中收集有用信息。

Karplus 說：“過去一直使用的標(biāo)準(zhǔn)過于保守。人們一直在丟棄的這些數(shù)據(jù)其實(shí)是很好的?！?/SPAN>

分子模型的準(zhǔn)確性是晶體學(xué)的底線。模型越好，越能更好地預(yù)測(cè)X射線穿過一個(gè)分子生成的模式，更好地開發(fā)出在分子水平上發(fā)揮作用的新藥和納米技術(shù)。

科學(xué)家們說新方法可能是在過去20年里關(guān)于如何將這些數(shù)據(jù)應(yīng)用到建模中概念上最重要的進(jìn)步。它顯示了來自測(cè)量“噪音”部分的數(shù)據(jù)如何能夠仍然提供信息，使得科學(xué)家們直接看到由數(shù)據(jù)中噪音所決定的模型所在何處，以及何處的模型可以相比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更好地評(píng)估分子結(jié)構(gòu)。

“問題在于‘我們?cè)诤翁幏艞壦?？’?/SPAN>Karplus說。通過以漸進(jìn)步驟添加數(shù)據(jù)，顯示模型如何得到改良，Karplus和Diederichs表明科學(xué)家們一直過快地放棄了他們的分析，丟棄了能夠提高他們分子結(jié)構(gòu)視圖的數(shù)據(jù)?！?/SPAN>

Karplus 說：“對(duì)于該領(lǐng)域最大的影響是從此處開始測(cè)定的每一個(gè)結(jié)構(gòu)都會(huì)因?yàn)槿藗儧]有丟棄好的數(shù)據(jù)而具有稍微更多精確性。如果你獲得了一個(gè)糟糕的蛋白質(zhì)圖像，它就會(huì)獲得稍多一點(diǎn)的清晰。如果你得到的一個(gè)好的蛋白質(zhì)圖像，它也會(huì)得到稍多一點(diǎn)的清晰?！?/SPAN>

盡管這種方法將會(huì)成為X-射線晶體學(xué)的一個(gè)重要步驟，科學(xué)家們說其他的物理科學(xué)也可能會(huì)找到一些途徑從這種類型的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析中受益。他們指出科學(xué)的一個(gè)分支多年來一直是利用這類統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。心理測(cè)量學(xué)領(lǐng)域分析來自心理學(xué)測(cè)試的數(shù)據(jù)，就是利用了相似的稱之為斯皮爾曼-布朗公式（Spearman-Brown formula）的技術(shù)來確定這樣的測(cè)試的最小長(zhǎng)度。

“現(xiàn)在我們知道高噪音的數(shù)據(jù)也是有用的，這大概將推動(dòng)進(jìn)一步的完善，因?yàn)樗鼤?huì)刺激新的軟件開發(fā)出來更好地處理這樣微弱的數(shù)據(jù)，”Karplus說。