They can actually fold even faster than that.

I don't know specifically about protein folding, but I can give it a try.

Think of a molecule and the charge interactions, bond angle restrictions, etc., as a complicated differential equation. All the interactions impact all the other interactions. The molecule reacts to all these restrictions and interactions concurrently. The supercomputer has to essentially step through all those interactions in time and space. The actual modeling is highly complex and has to be done to a high degree of precision. Unlike the molecule, which does all this at the same time, the mathematical complexity expands dramatically with every atom added. 

The same thing happens, pretty much, whenever you model nature.

The interesting thing about protein folding is that there is a small set of 'correct' answers (though one really correct answer). When you are modeling the future you don't know what the correct answer is. Now, if you are modeling a large scale natural phenomenon, limited computing resources always means you have to use simplifications and heuristics ("it just seems to work") in order to get the answer within your lifetime. Unfortunately, such simplifications can have a significant impact on the end result: if you model water as 1 cubic meter blocks, your model is not going to correctly reflect what happens in a real river.

My modeling professor (who is a pretty famous guy in those circles) always stressed "never assume your model reflects nature - nature tells you what is wrong with your model." 


ඇත්තටම ඒවාට වඩා වේගයෙන් නැමිය හැක. ප්‍රෝටීන් නැමීම ගැන මම විශේෂයෙන් නොදනිමි, නමුත් මට එය උත්සාහ කළ හැකිය. අණුවක් සහ ආරෝපණ අන්තර්ක්‍රියා, බන්ධන කෝණ සීමා කිරීම් ආදිය සංකීර්ණ අවකල සමීකරණයක් ලෙස සිතන්න. සියලුම අන්තර්ක්‍රියා අනෙක් සියලුම අන්තර්ක්‍රියා වලට බලපායි. අණු මෙම සියලු සීමා කිරීම් සහ අන්තර්ක්‍රියා වලට සමගාමීව ප්‍රතික්‍රියා කරයි. සුපිරි පරිගණකයට අවශ්‍යයෙන්ම කාලය සහ අවකාශය තුළ එම සියලු අන්තර්ක්‍රියා හරහා ගමන් කළ යුතුය. සැබෑ ආකෘති නිර්මාණය ඉතා සංකීර්ණ වන අතර ඉහළ නිරවද්‍යතාවයකින් කළ යුතුය. මේ සියල්ල එකවර කරන අණුව මෙන් නොව, එකතු වන සෑම පරමාණුවකින්ම ගණිතමය සංකීර්ණත්වය නාටකාකාර ලෙස ප්‍රසාරණය වේ. ඔබ ස්වභාවධර්මය ආදර්ශයට ගන්නා සෑම විටම එකම දේ සිදු වේ. ප්‍රෝටීන් නැමීමේ සිත්ගන්නා කරුණ නම්, &#39;නිවැරදි&#39; පිළිතුරු කුඩා කට්ටලයක් තිබීමයි (එක් ඇත්ත වශයෙන්ම නිවැරදි පිළිතුරක් වුවද). ඔබ අනාගතය ආදර්ශයට ගන්නා විට නිවැරදි පිළිතුර කුමක්දැයි ඔබ නොදනී. දැන්, ඔබ මහා පරිමාණ ස්වභාවික සංසිද්ධියක් ආකෘතිගත කරන්නේ නම්, සීමිත පරිගණක සම්පත් සෑම විටම අදහස් කරන්නේ ඔබේ ජීවිත කාලය තුළ පිළිතුර ලබා ගැනීම සඳහා ඔබට සරල කිරීම් සහ හූරිස්ටික් (&quot;එය ක්‍රියාත්මක වන බව පෙනේ&quot;) භාවිතා කළ යුතු බවයි. අවාසනාවකට මෙන්, එවැනි සරල කිරීම් අවසාන ප්‍රති result ලය කෙරෙහි සැලකිය යුතු බලපෑමක් ඇති කළ හැකිය: ඔබ ජලය ඝන මීටර් 1 ක කුට්ටි ලෙස ආදර්ශයට ගන්නේ නම්, ඔබේ ආකෘතිය සැබෑ ගංගාවක සිදුවන දේ නිවැරදිව පිළිබිඹු කිරීමට යන්නේ නැත. මගේ නිරූපණ මහාචාර්යවරයා (ඔහු එම කවයේ ඉතා ප්‍රසිද්ධ පුද්ගලයෙක්) සෑම විටම අවධාරණය කළේ &quot;ඔබේ ආකෘතිය ස්වභාවධර්මය පිළිබිඹු කරන බව කිසි විටෙකත් උපකල්පනය නොකරන්න - ඔබේ ආකෘතියේ ඇති වැරැද්ද කුමක්දැයි සොබාදහම ඔබට කියයි.&quot; 

