分子互作技术服务：把生物学当交易桌，霸气比对你的每一次决策
分子互作像一场高频交易，SPR、ITC、MST、BLI各自拿着不同的筹码叫嚣登台。把服务对比做成拳谱：SPR（如Biacore）擅长实时动力学，能给你k_on/k_off的明细账；ITC（MicroCal）直接给热力学收支表，告诉你ΔG、ΔH、ΔS；MST（Wienken等, Nat Commun 2010, DOI:10.1038/ncomms1145）适合少样本、复杂介质下的亲和力评估；BLI（Octet）靠并行化刷出高通量的“订单簿”。（参考：Leavitt & Freire, Curr Opin Struct Biol. 2001；Myszka关于光学生物传感器的综述）
把“卖出信号”翻译成实验术语，就是何时放弃候选：重复性的Kd波动超过两倍标准差、信号非特异性占比高、不同技术得出的结论互相矛盾——这些都是红灯。聪明的收益优化不是盲目更换技术，而是构建“多点确认”策略：先用高通量筛（BLI/FP）锁定命中，再用SPR定量动力学，最后用ITC或细胞功能验证热学与生物学一致性，这样能在减少假阳性的同时提高转化率。
资金配置要像做实验矩阵：把预算分为“发现池”“验证池”“突发池”。风险偏好决定池的比例：保守团队会把更多资金放在验证池（多种正交技术、重复次数），激进团队则押注发现池（更多化合物/变体快速筛）。技术分析相当于量化交易的因子回测——运用统计功效、置信区间和实验重复来评估每种技术的边际效用，避免“都喜欢一个指标”的认知偏差。
服务对比不仅是器械性能，还包括数据可解读性、样品消耗、通量和售后支持。引用权威：Wienken等人展示了MST在复杂生物液体中的适用性（Nat Commun 2010）；Leavitt与Freire讨论了ITC在直接测量相互作用热力学方面的不可替代性（Curr Opin Struct Biol. 2001）。厂商资料如Cytiva（Biacore）与Sartorius（Octet）也提供了实操参数供决策参考。
最后要霸气一点：把分子互作服务当作投资组合管理，明确你的风险容忍度、设定清晰的卖出规则、用正交证据优化收益，用数据驱动的资金配置代替拍脑袋决定。科学不是赌运气，策略会让你少走弯路、多拿回报。
如果你愿意把实验预算当作资产配置，下一步你会怎样分配三池资金？你认为哪种“卖出信号”最难被误判？在现有技术组合里，你最想替换哪一项以提高ROI？
FAQ1: 分子互作技术必须做三种以上验证吗？答：不强制三种，但正交验证（例如动力学+热力学+功能学）显著降低误判风险。
FAQ2: 小样本量能用MST替代SPR或ITC吗？答：MST在复杂介质和低样本量上有优势，但若需准确动力学参数仍建议SPR。
FAQ3: 如何量化“风险偏好”？答：用预算比例、重复次数和可接受的假阳性率来量化，并通过历史数据回测调整。