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评委不需要你讲大道理，她要听的是你实实在在做了什么，以及你对数据的理解有多深。
“谢谢顾老师的问题，我一个个回答。”林晓思索片刻，声音稳定：“首先回答图表处理的问题。论文中所有的分子结构图、轨迹快照和相互作用网络图，都是用VisualMolecurDynaics进行可视化和渲染的。”
林晓说到这里顿了一下，目光与顾洪雅接触了一秒，确认对方在听，然后继续：“具体来说，通道蛋白的卡通表示、侧链的棍状表示、以及水分子和离子的球状表示，都是在VMD中完成的。用于展示门控构象变化的那些多帧叠加图，我用了VMD的轨迹浏览器功能，每隔500皮秒取一帧，然后通过脚本批量渲染，最后用IageMagick拼接成序列图。”
顾洪雅的眉头微微动了一下，幅度很小，如果不仔细看几乎注意不到。
林晓说到这里，之前问过问题的林致鑫微微点了一下头。
VMD是分子动力学模拟领域最主流的可视化工具，这个回答中规中矩，但脚本批量渲染这个细节说明不是随便截几张图凑数的。
“统计分析类的图表，比如门控事件的持续时间分布、离子通透率的箱线图、以及自由能面的等值线图，这些我分了两部分处理。基础统计用的是GrahPadPris，这个软件在生物物理领域用得比较多，操作直观，生成的图也符合论文发表的格式要求。”
“但有一类图，时间相关函数和功率谱密度图Pris处理起来不太方便，我直接用了Python的Matlotlib库，配合SciPy做信号处理，代码是自己写的。”
讲到这里，林晓看到她拿起笔在面前的评分表空白处写了什么。
笔尖落下去的动作不快不慢，看不出是在打高分还是低分。
但林晓已经没时间去琢磨那个。
因为最重要的部分来了。
第三个问题，标准差较大的原因。
这个问题不能用样本量不足来搪塞，也不能用生物个体差异这种放之四海而皆准的万能答案来敷衍。
按照他的理解，评委要听的不是这些正确的废话。
要听的是，他对这个现象有没有超出常规的、真正属于自己思考的理解。
“关于顾老师问到的标准差较大的问题。”林晓稍微调整了一下站姿道：“这个我确实花了不少时间分析。我当时的原始数据来自三批独立的膜片钳实验，每批实验至少采集了15个以上的有效记录。”
“理论上，三批数据之间的一致性应该比较好，但我做统计的时候发现，某些关键指标，比如通道的平均开放概率和首次门控事件的潜伏期，标准差确实超出了我预期的范围。”
“后来我做了一件事。”林晓说，“我把分子动力学模拟的轨迹按时间窗口切成了四段，每一段单独计算门控动力学参数，然后跟实验数据做对照。”
评委桌上传来轻微的翻页声，已经有人在翻林晓的论文。
“结果发现了一个有意思的事情。”林晓的语气里带着一种很克制的兴奋的自然流露：“模拟数据显示，通道在模拟的前500纳秒处于一个适应期，门控事件的分布比较分散，但过了这个适应期之后，分布就明显收敛了。”
“我回头去查了实验记录，发现标准差最大的那组数据，恰恰是实验系统刚刚稳定之后采集的第一批数据也就是通道分子可能还没有完全弛豫到稳定状态的数据。而标准差较小的那组，是灌流了十分钟以上之后采集的。”
“所以我的判断是，标准差的偏大，主要是两个因素叠加的结果。第一，通道分子在实验初始阶段确实存在一个非平衡的弛豫过程，这个过程的动力学本身就有较高的随机性。第二，我的样本量虽然足够做统计检验，但还不足以完全平滑掉这种初始弛豫带来的波动。如果以后条件允许，把每批实验的样本量提高到30个以上，或者延长记录前的平衡时间，标准差应该能降下来。”
林晓说完，顾洪雅没有立刻回应。
她在评分表上写了几个字，然后抬起头，目光里开始多了一点东西。
“你刚才说用模拟数据去对照实验数据，这个思路是谁跟你提的？”