如何看待生、化方向高档次文章越来越多带理论计算的现象？
您好！很高兴能就“生、化方向高档次文章越来越多带理论计算”这一现象，和您进行一次深入的探讨。
这确实是一个非常值得关注的趋势，而且在我看来，这并非偶然，而是科学发展到一定阶段的必然结果，并且对生命科学和化学研究的未来有着深远的影响。
为什么会出现这种现象？
我们可以从几个层面来剖析：
1. 理解的深度需求：
还原论的局限： 过去，生命科学和化学的研究很大程度上依赖于实验观测和表征。我们能看到“是什么”，也能通过精巧的实验设计了解“怎么做”，但这往往停留在现象层面。比如，我们可以观察到某种药物如何抑制酶的活性，但具体到分子层面，药分子和酶的结合是如何发生的？哪些相互作用是关键？这些深层次的机制，单纯的实验往往难以完全揭示。
从“是什么”到“为什么”： 理论计算，特别是量子化学和分子动力学模拟，能够模拟原子和分子的运动、电子分布、能量变化等微观信息。这就像给我们提供了一副高倍显微镜，让我们能“看到”分子间的互动，理解化学反应的过渡态，预测分子的稳定性，甚至解析复杂的生物大分子（如蛋白质、DNA）是如何折叠、如何与其他分子相互作用的。这种“为什么”的深度理解，是推动科学突破的关键。
跨越实验的鸿沟： 很多时候，某些中间过程或关键的能量势垒，在实验中是很难直接观测到的。理论计算可以提供这些“看不见”的信息，填补实验研究中的空白，为实验结果提供强有力的理论支撑。
2. 计算能力的飞跃：
摩尔定律的效应： 过去几十年，计算机硬件的算力呈指数级增长。曾经需要超级计算机才能完成的复杂计算，现在在高性能工作站甚至个人电脑上都可以实现。
算法的进步： 理论计算方法本身也在不断发展和优化，例如密度泛函理论（DFT）在化学领域的广泛应用，以及更高级的量子化学方法，使得计算精度和速度都得到了大幅提升。
软件的成熟： 各种计算化学和生物信息学软件的出现，极大地降低了理论计算的门槛。研究人员不再需要从零开始编写代码，而是可以使用成熟的软件进行建模、模拟和分析。
3. 大数据与人工智能的融合：
海量数据的分析： 现代生物学和化学产生了海量的数据，例如基因组学、蛋白质组学、高通量筛选数据等。理论计算可以帮助我们分析和理解这些数据，从中挖掘有价值的信息。
人工智能的赋能： AI，特别是机器学习和深度学习，在理论计算领域也扮演着越来越重要的角色。它们可以用来：
加速计算： 例如，使用机器学习模型来近似计算复杂的能量，从而大大缩短计算时间。
预测性质： 通过训练AI模型，可以直接预测分子的性质、反应活性或生物活性，而无需进行完整的模拟。
发现新材料/新药物： AI可以从大量的分子结构数据库中筛选出具有潜在应用价值的分子，指导实验合成。
“理论计算”概念的拓展： 如今，“理论计算”不再仅仅局限于传统的量子化学或分子动力学，还包含了更多基于数据驱动的计算方法，这使得“理论计算”在科学研究中的应用场景更加广泛。
4. 学科交叉的必然：
生命科学的复杂性： 生命过程本质上是极其复杂的物理化学过程。理解生命，最终离不开对分子层面的深刻认识。因此，化学和物理的理论方法自然会渗透到生命科学的研究中。
化学的“智能化”： 化学研究的目标往往是创造新的分子、新的材料、新的反应。理论计算可以为新分子的设计提供蓝图，为反应路径的优化提供指导，这使得化学研究更加高效和精准。
这种现象带来的影响：
提升研究的深度和原创性： 理论计算能够提供独特的视角和深刻的见解，帮助研究人员提出更具创新性的科学问题，并为解决这些问题提供坚实的理论基础。这使得文章更具“高档次”的潜质。
加速科学发现的进程： 理论计算可以在实验之前预测结果，指导实验设计，避免不必要的试错，从而大大缩短研究周期。
促进理论与实验的良性互动： 理论计算的预测结果可以指导实验验证，而实验结果又可以反过来修正和完善理论模型，形成一个高效的“理论实验”闭环。
拓展研究的边界： 很多以前难以通过实验解决的问题，现在可以通过理论计算来攻克，例如研究瞬态中间体、高活性的反应物，或者设计具有特定功能的蛋白质。
对研究人员技能的要求提高： 想要在生命科学和化学领域做出顶尖的研究，除了传统的实验技能，还需要具备一定的计算思维和使用计算工具的能力。
我的看法：
我认为，生、化方向高档次文章越来越多地引入理论计算，是科学进步的一个积极信号。它表明我们的研究正朝着更深层次、更本质的理解迈进，并且得益于计算能力的进步和方法学的发展，我们有了更强大的工具来探索这些复杂的科学问题。
这种趋势并非是要取代实验，而是理论计算正在成为与实验同等重要的研究手段，甚至在某些方面能够提供实验无法比拟的信息。未来的科学研究，一定是理论与实验紧密结合、相互促进的。
当然，也有一些需要注意的地方：
计算结果的解读： 理论计算的结果并非“绝对真理”，它们依赖于所使用的模型、算法和参数。因此，对计算结果的正确解读和与实验的对比验证至关重要。
跨学科的沟通： 实验科学家和理论计算科学家之间需要有效的沟通和合作，才能将理论计算的价值最大化。
计算资源的投入： 进行高质量的理论计算需要一定的计算资源和专业知识，这可能对一些研究团队构成挑战。
总而言之，您观察到的现象是学科发展的必然，也是一个令人振奋的趋势。它标志着生命科学和化学正变得越来越“精密”和“可预测”，为解决人类面临的重大挑战（如疾病治疗、环境保护、新能源开发等）提供了更强大的驱动力。
希望我的回答能为您提供一个比较全面的视角！
这确实是一个非常值得关注的趋势，而且在我看来，这并非偶然，而是科学发展到一定阶段的必然结果，并且对生命科学和化学研究的未来有着深远的影响。
为什么会出现这种现象？
我们可以从几个层面来剖析：
1. 理解的深度需求：
还原论的局限： 过去，生命科学和化学的研究很大程度上依赖于实验观测和表征。我们能看到“是什么”，也能通过精巧的实验设计了解“怎么做”，但这往往停留在现象层面。比如，我们可以观察到某种药物如何抑制酶的活性，但具体到分子层面，药分子和酶的结合是如何发生的？哪些相互作用是关键？这些深层次的机制，单纯的实验往往难以完全揭示。
从“是什么”到“为什么”： 理论计算，特别是量子化学和分子动力学模拟，能够模拟原子和分子的运动、电子分布、能量变化等微观信息。这就像给我们提供了一副高倍显微镜，让我们能“看到”分子间的互动，理解化学反应的过渡态，预测分子的稳定性，甚至解析复杂的生物大分子（如蛋白质、DNA）是如何折叠、如何与其他分子相互作用的。这种“为什么”的深度理解，是推动科学突破的关键。
跨越实验的鸿沟： 很多时候，某些中间过程或关键的能量势垒，在实验中是很难直接观测到的。理论计算可以提供这些“看不见”的信息，填补实验研究中的空白，为实验结果提供强有力的理论支撑。
2. 计算能力的飞跃：
摩尔定律的效应： 过去几十年，计算机硬件的算力呈指数级增长。曾经需要超级计算机才能完成的复杂计算，现在在高性能工作站甚至个人电脑上都可以实现。
算法的进步： 理论计算方法本身也在不断发展和优化，例如密度泛函理论（DFT）在化学领域的广泛应用，以及更高级的量子化学方法，使得计算精度和速度都得到了大幅提升。
软件的成熟： 各种计算化学和生物信息学软件的出现，极大地降低了理论计算的门槛。研究人员不再需要从零开始编写代码，而是可以使用成熟的软件进行建模、模拟和分析。
3. 大数据与人工智能的融合：
海量数据的分析： 现代生物学和化学产生了海量的数据，例如基因组学、蛋白质组学、高通量筛选数据等。理论计算可以帮助我们分析和理解这些数据，从中挖掘有价值的信息。
人工智能的赋能： AI，特别是机器学习和深度学习，在理论计算领域也扮演着越来越重要的角色。它们可以用来：
加速计算： 例如，使用机器学习模型来近似计算复杂的能量，从而大大缩短计算时间。
预测性质： 通过训练AI模型，可以直接预测分子的性质、反应活性或生物活性，而无需进行完整的模拟。
发现新材料/新药物： AI可以从大量的分子结构数据库中筛选出具有潜在应用价值的分子，指导实验合成。
“理论计算”概念的拓展： 如今，“理论计算”不再仅仅局限于传统的量子化学或分子动力学，还包含了更多基于数据驱动的计算方法，这使得“理论计算”在科学研究中的应用场景更加广泛。
4. 学科交叉的必然：
生命科学的复杂性： 生命过程本质上是极其复杂的物理化学过程。理解生命，最终离不开对分子层面的深刻认识。因此，化学和物理的理论方法自然会渗透到生命科学的研究中。
化学的“智能化”： 化学研究的目标往往是创造新的分子、新的材料、新的反应。理论计算可以为新分子的设计提供蓝图，为反应路径的优化提供指导，这使得化学研究更加高效和精准。
这种现象带来的影响：
提升研究的深度和原创性： 理论计算能够提供独特的视角和深刻的见解，帮助研究人员提出更具创新性的科学问题，并为解决这些问题提供坚实的理论基础。这使得文章更具“高档次”的潜质。
加速科学发现的进程： 理论计算可以在实验之前预测结果，指导实验设计，避免不必要的试错，从而大大缩短研究周期。
促进理论与实验的良性互动： 理论计算的预测结果可以指导实验验证，而实验结果又可以反过来修正和完善理论模型，形成一个高效的“理论实验”闭环。
拓展研究的边界： 很多以前难以通过实验解决的问题，现在可以通过理论计算来攻克，例如研究瞬态中间体、高活性的反应物，或者设计具有特定功能的蛋白质。
对研究人员技能的要求提高： 想要在生命科学和化学领域做出顶尖的研究，除了传统的实验技能，还需要具备一定的计算思维和使用计算工具的能力。
我的看法：
我认为，生、化方向高档次文章越来越多地引入理论计算，是科学进步的一个积极信号。它表明我们的研究正朝着更深层次、更本质的理解迈进，并且得益于计算能力的进步和方法学的发展，我们有了更强大的工具来探索这些复杂的科学问题。
这种趋势并非是要取代实验，而是理论计算正在成为与实验同等重要的研究手段，甚至在某些方面能够提供实验无法比拟的信息。未来的科学研究，一定是理论与实验紧密结合、相互促进的。
当然，也有一些需要注意的地方：
计算结果的解读： 理论计算的结果并非“绝对真理”，它们依赖于所使用的模型、算法和参数。因此，对计算结果的正确解读和与实验的对比验证至关重要。
跨学科的沟通： 实验科学家和理论计算科学家之间需要有效的沟通和合作，才能将理论计算的价值最大化。
计算资源的投入： 进行高质量的理论计算需要一定的计算资源和专业知识，这可能对一些研究团队构成挑战。
总而言之，您观察到的现象是学科发展的必然，也是一个令人振奋的趋势。它标志着生命科学和化学正变得越来越“精密”和“可预测”，为解决人类面临的重大挑战（如疾病治疗、环境保护、新能源开发等）提供了更强大的驱动力。
希望我的回答能为您提供一个比较全面的视角！
网友意见
非纯理论的顶刊，很大一部分都是xjb算…
主体是实验的话，编辑都是给分配实验背景的审稿人，反正也不懂，也不会挑毛病，或者看到个挂名的大佬名字就默认没问题了。所以当然也不会有动力去好好推敲怎么算的严谨，毕竟伪化生PI只相信性价比。
现在很多文章里的计算本质上就和没计算的老文章里的 proposed mechanism 没区别。反正结构总能搭出来，能量要凑都是可以凑过去的。
还是匿了吧……
其实实验搭配理论计算的初衷是很好的。毕竟我们研究的物质世界的客观规律，实验还是检验真理的金标准。但实验也是有很多局限性的，很多机理，路径，或者推广到其它条件，优化，这些都还是很需要计算提供支撑的。在实验和计算结合的很好的工作里，两者相辅相成，文章也是浑然一体，读起来让人愉快。这样的文章发到顶刊，可以说是well deserved。 久而久之顶刊也形成风气更偏好这样实验和理论计算结合的工作，也是很顺理成章的事。
但是再好的初衷，在巨大的发paper/拿funding/搞大新闻的压力下，也是可以变味的。
（我这里不讨论主动挑选/篡改/造假数据的情况，这是绝对绝对的红线。）
做理论计算有一点和实验是很不一样的，实验中因为意外设错了实验条件，结果得到出人意料的大发现的故事是不鲜见的，依然是很好的工作；但理论计算可以说是近乎严格地遵循“garbage in garbage out”原则。没有扎实的基础，深入的理解，可以说可能你算出来的是什么你自己都不懂，也更说不清楚究竟是什么，更何况计算中往往有很多参数是人为可调的（但你得理解为什么可以调，在什么情况下可以调）。这种情况如果正好碰巧somehow“符合”了实验，或者“凑一凑”符合了实验，那就搭进去一起发吧，让我们的文章“看起来”是有计算支持的，反正审稿人也未必懂，能发表的几率又大了很多，何乐不为呢。这够不上造假的红线，毕竟数据是真实的。但有时候很难说这样的计算真的提供了什么有用的insight？懂行的看看文章也明白：哦，这一段他们就是凑了点计算。。这样的。。。
也遇见过跟实验组合作的情况，有时候对方会提出：啊我们这里就想加点“good modeling”，他们甚至不真的那么care要我们算什么。这种时候就觉得很无奈……我觉得大家都是扎扎实实做科研的，实验和计算只是手段有别，但做科研的思考方式和严谨态度并不应该有任何区别。我无法去提供“good modeling”，我能提供的只有“solid modeling”啊。
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