宋河站在满墙的数据纸前,紧闭双目。

    脑海中,海量的数据自动组合,像无数砖块拼贴在一起,形成巍峨的庞大建筑!

    数学模型构建成功!

    这个模型是根据某只小鼠特定脑区的解剖结果,构建出的信号传递回路。

    宋河睁开眼,望向面前一张数据纸,纸上是仪器实际测得的信号传递情况。

    脑海中的模型和眼前的模型相对比,问题来了!

    二者按理说应该是一样的,但却严重不同,有大面积的波动!

    通常情况下,这些波动会被视为误差,忽略掉就好了,还能做出漂亮的论文图片。

    但,这样的对比,宋河已经进行了上百次!

    小鼠脑区的预测模型和真实情况不符合!

    食蟹猴脑区的预测模型也和真实情况不符合!

    如果说小鼠和食蟹猴的脑子太复杂,产生解剖误差或测量误差是不可避免的,不符合的数据只是误差而已,勉强还说得过去。

    但,实验团队并非只做了小鼠和食蟹猴的数据测量,还额外做了线虫和蠕虫、以及相晓桐团队培育出的变异脑组织的测量。

    秀丽隐杆线虫,神经元只有区区302个,神经胶质细胞只有56个,简单到不能再简单,但预测模型和真实情况也不符合!

    蠕虫的运动只有四种模式,前进后退摇摆和转向,依靠95个肌肉细胞的75个运动神经元控制,大脑仅有6400个化学突触,但预测模型和真实情况还是不符合!

    相老师团队提供的变异脑组织,数据就更为直接了,有时仅仅百来个神经元构成的简单组织,“误差”却大的离谱!

    到现在,情况已经非常清晰!

    预测模型和真实情况之间的“误差”,无疑就是神经肽导致的!

    只要把所有误差的规律搞明白,就能做出神经肽工作的模型!

    目前全世界的公开论文里,还没有一份清晰透彻的神经肽模型,一旦做出,绝对是能拿顶刊封面的重磅成果!

    宋河深吸一口气,他上过几次顶刊了,但封面还一次没拿过,说不期待是假的。

    他转身走向电脑,实验室给他配的电脑连接了小超算,算力强的爆表,基本上任何数据都能秒出答案。