蛋白纯化

AlphaFold 之后，蛋白科学的热闹在"设计"；但 2026 年真正被结构生物学家反复提起的难题，是"设计完怎么稳定拿到蛋白"。预测可以秒级，纯化却还在和批次效应、人工变量、断点转运打交道。当上游 AI 一天产出千个候选序列，下游纯化如果仍依赖人工串联，科研范式的断层便不可避免。汇像智能不重写 AI 的剧本，而是把 AI 的假设接进真实湿实验—— 一座蛋白纯化功能岛，五环闭环，24小时黑灯运行，让"可重复的真实蛋白"成为科研数据链的起点。 01 为什么纯化，成了 AI4S 闭环里最窄的瓶颈？ 蛋白纯化的难，不在于步骤多，而在于每一步都在累积不确定性。 破碎效率波动，下游收率直接打折；离心条件漂移几个百分点，相分离行为就可能跑偏；层析洗脱窗口哪怕偏移一点点，目标蛋白就混进杂质峰；浓缩环节的剪切力，甚至能直接破坏蛋白构象。 更麻烦的是——这些变量在传统流程里是串联而非闭环的。前一环节的偏差，后一环节没法修正，只能靠操作者的经验"手调"。而这本身，就是最大的不可控变量。 学术界持续关注的"可重复性危机"，蛋白纯化...