。”

这次收到的资料包，比前两次更加庞大和复杂，充满了生物信息学的数据、分子动力学的轨迹文件以及各种专业术语。

张诚感受到了前所未有的压力。

这不仅仅是数学问题，更是对跨学科知识消化度和深度的巨大考验。

他几乎是以“恶补”

的姿态，一头扎进了生物物理的文献海洋。

白天，他研读蛋白质折叠的基本理论和现有模型；晚上，则专注于分析复旦团队提供的数据，试图从中找出物理量之间的内在联系和现有模型的缺失环节。

他注意到，项目组在处理溶剂化效应时，采用了一种相对静态的平均场近似，这很可能无法捕捉折叠早期过程中，水分子与肽链之间动态、协同的相互作用。

而这一点，或许是导致他们模型预测失准的关键。

张诚联想到了在统计物理中用于处理复杂流体和临界现象的理论工具，比如场论方法和重整化群思想。

这些工具虽然抽象，但或许能提供一个更统一的视角，来同时描述肽链的内相互作用和其与溶剂环境的耦合。

他将这些想法与蛋白质折叠的特定物理约束相结合，开始构建一个新的理论雏形。

一周后的视频讨论，气氛比第一次更加凝重。

陈教授团队的核心成员几乎都在场，包括几位资深博士后和博士生。

张诚依旧使用白板，尝试阐述他的想法。

他尽量避开过于生僻的生物学术语，专注于物理图像的描述和数学框架的构建。

然而，当他开始引入场论语言和重整化群技巧时，明显能感觉到屏幕另一端部分研究员的困惑和不解。

“张同学，”

一位戴着黑框眼镜的博士后忍不住打断，语气带着明显的质疑，“你提到的这个‘有效场论’和‘标度律’，听起来很美妙，但如何具体应用到我们的氨基酸残基和溶剂分子上？这会不会是‘杀鸡用牛刀’，而且这把‘牛刀’我们还不怎么会用？”

另一位研究员补充道：“而且，你的模型引入了很多新的参数，这些参数如何从第一性原理或者现有数据库中确定？如果最终还是要靠拟合，那和我们现在的方法有什么区别？”

面对这些尖锐而具体的问题，张诚感到了真正的挑战。

他的理论框架在数学上是自洽的，但在与具体生物物理现实的对接上，确实存在鸿沟。

他无法立刻回答所有参数确定的问题，这需要更深入的、针对性的研究。

会议一度陷入僵局。

陈静宜教授没有说话，只是静静观察着张诚的反应。

张诚深吸一口气，没有试图强行辩解理论的完美性，而是坦诚道：“各位老师提的问题非常关键，一针见血。

我承认，目前这只是一个理论雏形，在具体参数化和计算实现上确实存在困难。

但我仍然认为，这个方向可能值得尝试。

它或许能提供一个不同于现有思路的视角，帮助我们理解哪些物理量是折叠过程中真正重要的‘序参量’。”

他话锋一转，提出了一个折中方案：“或许，我们可以不追求立刻构建一个完整的新模型，而是先用这个框架，重新审视你们已有的失败案例数据？看看