候选名单来自真实实验条件
一张候选蛋白名单的价值，首先取决于样本来自什么组织、处于什么处理条件，以及使用了哪一种定量平台。离开脑区、剂量、时间与对照组，差异倍数很容易被误读。
跨研究汇总可以找出反复出现的蛋白，却不能消除实验之间的差异。重复证据更适合帮助研究人员安排后续验证，而不是直接宣布某个蛋白具有确定作用。
统一标识比直接上传更重要
结构工具通常需要明确的蛋白序列，蛋白质组结果却可能使用旧名称、基因符号、数据库 accession 或实验室内部编号。输入前应保留原标识、映射规则、目标数据库版本和未能匹配的项目。
同名蛋白可能来自不同物种，同一基因也可能产生多个剪接体。只按显示名称自动选择第一条序列，会把标识问题带进整个计算流程。
序列版本决定模型看见什么
AI 模型处理的是具体氨基酸序列，不是论文里的蛋白名称。序列长度、亚型、信号肽、突变位点或缺失片段不同，预测结构也会改变。
上传前生成输入清单，并计算文件校验值。这样在结果出现差异时，可以先确认输入是否一致，而不是立即把变化归因于模型。
预测结构需要读取置信度
结构图看起来完整，不代表每个区域都同样可靠。局部置信度、相对位置误差、长无序区和多结构域连接处需要分别阅读。
高置信度说明模型对局部构象更有把握，不等于已经证明蛋白在细胞中的真实状态。配体、膜环境、翻译后修饰和复合体伙伴都可能改变构象。
互作与通路回答另一类问题
STRING 一类网络强调已知或推测关联，KEGG 一类通路强调分子被放进哪些生物过程。结构预测则关注序列可能形成的空间构象，三者不能互相替代。
当候选蛋白同时出现在多项研究、特定通路和结构分析中，证据确实更丰富，但仍应说明每一层证据来自哪里，以及哪些连接只是推论。
GPU任务也属于研究记录
大型结构任务可能需要序列数据库、模型权重、GPU 环境和多个中间文件。软件版本、参数、硬件与运行日期都可能影响输出。
FastLink 的传输任务应把输入清单、校验值、运行目录和结果版本放在一起。文件抵达只是开始，能否重新找到同一批输入才决定结果是否可复核。
实验验证决定结论边界
结构预测可以帮助提出位点、构象或互作假设，但无法替代质谱、突变、结合实验或其他功能验证。研究团队应根据问题选择最能区分不同解释的实验。
如果结果用于疾病或药物研究，还要进一步区分基础研究、动物模型与临床证据。预测图不能直接变成诊断或治疗建议。
归档连接下一次计算
正式归档至少包括原始候选表、标识映射表、输入序列、模型与数据库版本、运行参数、结果文件和人工审阅说明。
清楚的目录让团队能够比较新旧模型，而不是把旧图覆盖掉。下一次补充样本或重新运行时，也能知道变化来自新证据还是新工具。