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本帖最后由 student0618 于 2026-4-18 15:19 编辑
A. 目的是什么?有多少时间和资源?
A1. 目的
要带出来的science故事、用到的假设等。先用一句话说出来,这很影响后续要作什么模拟和分析的。- 是要sell 那个新颖超好用的protac类蛋白?
- 是要sell新发现的机理?
- 还是在做前期工作阶段帮忙找最合适的sequence?
A2. 时间和资源
楼主提的5个方向都是可大可小的,哪个更重要?一个方向可用多少时间资源?
有哪些方向可以合并?哪些可以基于同一组模拟数据、哪些要补其他方法?
而且,真要有结果的时候,快的方法当prelim或后备方案、慢的方法沖impact及精度。
B. 楼主的5个研究方向
B1.
- 快的方法可以是考察稳定的Intermediate、PCA看不同结合如何影响conformation变化。
- 慢的就是用很Advanced 的方法如Markov state model了。
B2.
“无法自发结合”这点很难验证的,应该说科学研究本身“不能发生”这点无法验证,只能说“按现有数据X比Y更有可能”。
模拟本来有scale上的限制,是简化过的。也不可能包括现实溶液中所有成分。
Argument只能说“A+B 结合较难 (例如某几个残基单个蛋白时conformation不利结合),而C可以帮忙结合(例如稳定某conformation帮助结合)这点。
B3.
这个是标准的用可视化程序来看、用一些脚本/软件统计、或者例如用Interaction fingerprint分析。
B4.
计算能量与实验结果关联建模(模拟结果和实验结果完全对不上)
很多原因的,例如binding mode是否正确、sample size、力场、MMPBSA本来的限制。
解决问题的方向也有快的有慢的:
- 快的是用现有轨迹看能量以外的事,例如看Contact number、hbond;PCA看看结合前后的conformation变化等。
- 慢的就是增强采样方法,例如考察Unbound in solvent vs bounded complex 的free energy landscape。
B5.
要看楼主有多少时间,也是有快的方法,有慢的方法。不同方法要假设的都不同。
- 快的是例如分开模拟考察B2我提的几点。
- 慢的就是用Enhanced sampling及不同专门考察完整long timescale机制的方法。
C. 一点审稿的心得
我帮老板审的第一篇文章就要建议他拒稿,不是因为压力大想拒几篇看看,而是因为文章作者混用了gaff和charmm36力场。其实该文章的叙事逻辑很完整,内容丰富,图文清晰易明。很可惜犯了这个很低级的错误。
开始前要确定最基础的方法正确,不然花再多心力也是浪费时间。
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