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第682章 惊人的共识（第1页）

京都的夜晚，山中教授在阅读论文时，眼中则闪烁着不同的光芒。

他更关注这项发现对“理解并编程细胞”这一终极目标的启示。

他对sfr-1作为分子决策器的“双面人格”机制赞叹不已。

“这简直是大自然设计的天然逻辑门！”他在审稿意见中写道：“这项工作为合成生物学提供了全新的、源自生命内在智慧的‘元件库’。”

但他也提出：“作者是否考虑过，这种变构调控是否具有可设计性？例如，能否通过蛋白质工程改造sfr-1的变构界面，使其响应人工设计的小分子或光信号，从而实现对细胞内运输的人为精确操控？”

他将审稿提升到了“应用与设计”的更高维度。

作为ips领域的先驱，他敏锐地联想到细胞重编程过程中的信号整合与命运决定。

“在细胞命运转变（如体细胞重编程）过程中，这个‘调度网络’的动态是否发生了重塑？其状态的改变是否是决定重编程效率的关键之一？”

他建议作者可以在讨论部分，就该项发现与细胞身份调控的潜在联系进行更深入的展望，这将极大拓宽论文的学术影响力。

山中的审稿意见充满了建设性，他不仅仅只是评审者，同时也像是一位思想上的共鸣者与引路人，指引着这项基础发现走向更广阔的应用天地。

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而在斯坦福大学，法森特博士的审阅则完全沉浸在数据和代码的海洋里。

他要求《细胞》编辑部提供了论文中所有关键计算的补充方法细节、部分代表性模拟的输入参数文件、甚至部分自定义分析脚本的代码。

他仔细检查了模拟体系的构建是否合理，类如力场选择、水模型、离子浓度、膜脂组成等等。

模拟时间是否足以达到平衡并采集到统计显着的数据。

“微秒级模拟对于捕获这种构象变化是挑战性的。”他如是评价道：“作者需要提供更充分的收敛性分析数据如rmsd随时间变化、关键相互作用距离的分布等，以证明所观察到的构象变化是体系固有的性质，而非采样不足导致的假象。”

对于预测“影子网络”的数据模型，他提出了最尖锐的问题：“模型的训练数据集是什么？其架构和超参数选择依据为何？如何避免过拟合？更重要的是，模型做出的预测，哪些是基于数据中真实存在的模式，哪些可能是模型自身偏差产生的？”

他要求作者提供模型的可解释性分析，例如通过扰动输入数据，观察哪些特征对预测“影子网络”成员最关键，从而为这个发现的“网络”提供生物学上的合理性支撑。

法森特的审稿意见极其技术化，充满了公式和术语。

他的认可，是这篇论文计算部分可信度的“通行证”。

他的质疑，也同样直指交叉学科研究中最容易被传统生物学家诟病的软肋。

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米国，加州。