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分子动力学模拟会产生大量构象。为了建立马尔科夫链，研究者通常先把连续的构象空间离散化：把相近的分子形状归成许多小的构象簇，每个构象簇看作一个微观状态。然后，根据模拟轨迹估计转移概率：如果分子现在处在微观构象 i，过一段时间后转到微观构象 j 的概率是多少？这些概率组成转移矩阵 P，于是分子在不同构象簇之间的随机跳转就可以近似看作马尔科夫链。

分子动力学模拟会产生大量构象。为了建立马尔科夫链，研究者通常先把连续的构象空间离散化：把相近的分子形状归成许多小的构象簇，每个构象簇看作一个微观状态。然后，根据模拟轨迹估计转移概率：如果分子现在处在微观构象 i，过一段时间后转到微观构象 j 的概率是多少？这些概率组成转移矩阵 P，于是分子在不同构象簇之间的随机跳转就可以近似看作马尔科夫链。

粗粒化的目的，是把大量细小构象合并成少数几个有物理意义的“大状态”。例如，一个蛋白质可能有展开态、半折叠中间态和完全折叠态。每个大状态内部仍包含许多细微不同的构象。这类粗粒化主要依据转移动力学，而不是单纯依据几何形状。如果一批微观构象之间经常互相转移，但很少跳到外面，那么它们可以合并成一个宏观状态，称为“[[亚稳态构象]]”。“亚稳态”可以理解为：系统会在这个状态附近停留较久，但最终仍可能跳到别的状态。Kube 和 Weber 的工作使用 PCCA+ 方法。该方法通过分析转移矩阵，找出在较长时间内不容易离开的状态集合。粗粒化之后，研究者可以估计这些大状态之间的转移速率，例如蛋白质从展开态变成折叠态大约需要多久。

粗粒化的目的，是把大量细小构象合并成少数几个有物理意义的“大状态”。例如，一个蛋白质可能有展开态、半折叠中间态和完全折叠态。每个大状态内部仍包含许多细微不同的构象。这类粗粒化主要依据转移动力学，而不是单纯依据几何形状。如果一批微观构象之间经常互相转移，但很少跳到外面，那么它们可以合并成一个宏观状态，称为“[[亚稳态构象]]”。“亚稳态”可以理解为：系统会在这个状态附近停留较久，但最终仍可能跳到别的状态。Kube 和 Weber 的工作使用[[PCCA+方法]]。该方法通过分析转移矩阵，找出在较长时间内不容易离开的状态集合。粗粒化之后，研究者可以估计这些大状态之间的转移速率，例如蛋白质从展开态变成折叠态大约需要多久。

 

=== [[生化反应网络]] ===

=== [[生化反应网络]] ===