理解方法价值，也理解方法边界
以可核验文献、质量控制和科研决策为核心，解释常见误读与可复现实践。
方法示意为什么 docking score 不能直接当作结合亲和力
Docking score 是在给定受体结构、配体状态、搜索空间与评分函数下，对某个候选构象计算出的近似目标值。它常被写成 kcal/mol，也可能被软件称为 predicted affinity，但这不使它自动成为实验结合自由能。
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方法示意从 RMSD 图走向采样与收敛判断
RMSD 平台期常被写成“体系达到平衡”，但它最多说明：在指定原子、拟合方式与参考结构下，几何偏移进入某个区间。它不揭示遗漏的亚稳态、错误的状态占比、慢扭转或独立信息量，更不能证明自由能或速率可靠。
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方法示意MM/GBSA、RBFE 与 FEP 应如何选择
MM/GBSA、相对结合自由能（RBFE）与常被统称为 FEP 的炼金计算，并不是从“粗糙”到“精确”的单向阶梯。MM/GBSA 用分子力学能、隐式溶剂和可选熵项近似端点差，适合低成本复评分与解释；RBFE 计算两个配体的结合自由能差，适合同系列化合物；绝对结合自由能（ABFE）原则上不需要参考配体，却要处理标准态、约束和蛋白 apo/holo 构象。
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方法示意使用预测结构前先读懂置信度与适用边界
AlphaFold2、AlphaFold3 与 ESMFold 把“从序列获得可检验结构假设”的门槛大幅降低，但坐标文件本身不是实验事实。pLDDT 主要回答局部原子环境是否可能正确，PAE 回答两处结构在相互对齐时的相对位置误差；二者都不是柔性、热涨落、结合亲和力或突变效应的直接读数。
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方法示意单细胞基础模型的价值需要任务级基线检验
Geneformer、scGPT、scFoundation 与 UCE 分别在约 3,000 万、3,300 万、5,000 万和 3,600 万个单细胞上预训练，展示了迁移学习、细胞/基因嵌入、跨数据映射和扰动建模的潜力。[1–4] 但“预训练规模大”不是下游价值的替代指标。
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方法示意什么才是可复现的科研计算交付
可复现交付不是“把脚本和几张图打包”，也不是“在作者电脑上再跑一次”。它是一组有边界、可检查的研究对象：输入有身份与校验值，代码指向确切版本，参数与随机性被记录，环境可重建，工作流连接步骤，运行日志把一次执行与结果对应，原始输出、分析代码和解释边界共同归档。
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