林甲很难想象陈元光的脑回路，和当时做出这个决定时的精神状态。
陈元光轻飘飘道：“是啊，当时我关注的科幻世界公众号给我推送这次科幻新星赛的消息，我点进去看了下，说是最后的评委会邀请诺贝尔化学奖得主莱维特·迈克尔来参加。
我想的是再不济也能拿个铜奖，只要有机会见到莱维特·迈克尔，我就有信心让他给我写一封推荐信。”
林甲无奈道：“元光，你的脑洞确实够大，正常人想不到也没有这个能力。
你不但能想到，居然还能把它变成现实，不仅拿奖了还是金奖。
我快要把我脑海中你的形象做一次全面升级了，以后伱的前置词条就是无所不能哈哈哈。”林甲很开心，因为陈元光推进的如此顺利，意味着申请到阿美利肯高校的概率大幅提升。
她很清楚拿到诺奖得主的背书，在阿美利肯高校的申请中有多么强的效力。
说白了相当于诺奖得主用自己的声誉给你递交申请信的教授保证，保证你能把事情干好。
要知道莱维特将会在今年9月加入复旦，创办复杂体系多尺度研究院并担任荣誉院长，他在复旦任教期间帮忙写的推荐信寥寥无几。
因为拿奖的消息传播的很快，尤其在江大内部，林甲、前室友、辅导员等等几乎是轮番上阵给他打电话恭喜。
搞的陈元光在想，这时候要是有ai模拟他的声音帮他回这类电话就好了，未来的手机这项功能已经非常成熟，却不怎么派不上用场。
因为未来没有骚扰电话，人与人之间的关系原子化到了极点，这类ai防电话骚扰的功能属于时代产物，有但是没啥用。
“莱维特先生你好，我是这次科幻新星赛金奖得主，也是你的粉丝。”
鹅厂帮他安排的是在莱维特入住酒店的会议室见面，除了他们两还有郭伟陪同，莱维特笑着和陈元光握手道：“你好，我也很喜欢你的作品，它很有意思。
里面很多对未来的推演都很有意思。”
陈元光说：“这大概是因为我对科学比较关注，对前沿技术很关注，所以能做出一些有意思的成绩来吧。
先生，这次我见你，主要是有一篇论文想请你指正，我构建了一种计算机模拟的方法，来对蛋白质的定向进化进行模拟。
这种方法仅需要利用蛋白质物理化学的特征和序列信息，就能够实现蛋白质定向进化的模拟。
我选择的研究对象是蛋白质dhr8，通过计算机模拟，让它进化出有结合dna或者rna的能力。
在模拟进化之前，我先对序列多样性与结合核酸的情况，去构建了一个包含30个五肽重复蛋白的评估库。
五肽重复蛋白是经过证实的rna结合蛋白，它的结合位点很清晰，已经被系统表征。
这样一来我评估库中的每一个ppr都会具备两个明确的结合位点，我们以每个结合位点为中心，将长度为13个氨基酸的短序列作为一个评估窗口，这样的话它一共会有60个评估窗口。
对于每一个评估窗口的短序列，我们利用现成数据库中的544个描述氨基酸的物理化学性质的指标来表示氨基酸，因此，每一个位点的氨基酸就会是一个544x1的矩阵，十三个这样的矩阵合并用以表示一个长度为13的肽段序列。
对于一个评估窗口的544x13矩阵，我对k-means++算法进行了优化，然后用优化后的算法进行聚类，将544个行向量聚类为50类，在可视化方面，每一类则代表一个波形，对于每一类，我们可以利用该类所包含矩阵子集的每一列算术平均值来产生该类的标志性波形。”
陈元光把打印好的论文递给莱维特之后，简单介绍了一下他的思路。
莱维特的重要工作方向中就包含蛋白质模拟，通过计算分析蛋白质序列去预测蛋白质结构，专注于同源建模。
陈元光写的论文和他的方向高度一致，而且体现的思想和算法的优化都有非常高的价值。
刚开始莱维特还有些不以为然，因为他知道对方还是大四学生，他觉得对方拿出来的论文不过是为了找话题写的论文，充其量是篇概括的不错的综述。
结果没想到一上来就放大招，无论是设计的计算规则，还是说对经典聚类算法k-means++的优化，都充满了思考。
“很棒的工作。”莱维特点评了一句后，和陈元光围绕论文中的一些细节问题进行讨论。
