验证环节，两者的结合越来越紧密，进而，即便传统的生命科学研究者，对计算资源的需求，乃至自身计算机技术的要求，也越来越高。
把握这一大趋势，对方然而言，天然比大多数同行都有优势。
很早就意识到计算机的巨大威力，多年来，一直没间断这方面的学习和研究，在处理实验室的仿真程序和虚拟实验系统时，不论是设计方案、还是处理数据，他都游刃有余。
同时，也逐渐意识到，在面对生命科学的深奥问题时，人类目前掌握的计算资源，还太薄弱，甚至有些跟不上理论研究的步伐。
计算机的算力，近年来，即便没有摩尔定律的推动，进步也十分显著。
不过，就眼前的计算任务而言，方然能动用的约1tflops算力，还远不足以解决复杂建模的生命科学研究，拿来筛选蛋白质分子的构型，还勉强可以，但哪怕只是泛泛的模拟细胞膜的微观活动、或者引物与受体的复杂作用，就动辄要运行十天半月，最后还只能得到相当模糊的结论。
想一想也是如此，生命活动的基本单元，不论核酸、还是蛋白质，分子量动辄在几万、几十万之巨，其性质殊难预料。
无数种有机物构成的细胞，结构和