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进行分类。
最终，它不会给出一个单一的答案。
而是会输出一张“构象迁徙网络图”
，清晰地展示出Tau蛋白是如何一步步从健康状态，走向不同种类的病变终点的。
整整一天，林允宁都在编写和调试代码。
星期日晚上，他终于将一个打包好的脚本发给了程新竹。
【Lin】:搞定了。
让你们医学院的计算集群跑这个。
【竹子不是猪】:这么快?!可不可靠啊?我们那个Beowulf集群的机时很贵的!
【Lin】:试试就知道了。
【竹子不是猪】:行吧!信你一次!
搞定了Tau蛋白这件事，林允宁将注意力，重新拉回到那张困扰着玛利亚的磁滞回线图上。
处理Tau蛋白的思路，像一把钥匙，打开了一扇新的大门。
他不再纠结于如何用现有理论去“拟合”
这条诡异的曲线，而是开始问一个更根本的问题??
这种“记忆效应”
，到底是从哪儿来的?
他拿起笔，在白板上写下了几个关键词:扭转、几何、相位、路径。
一个大胆的假设在他脑中成型:当两层石墨烯以一个特定的“魔角”
扭转时，层间的相互作用，会在电子的动量空间中，创造出一个极其复杂的“势场景观”
。
这个势场不再是一个简单的，数值上的高低起伏，而是一个携带“方向”
信息的矢量场。
电子在这个“迷宫”
里移动，它所经历的路径，会像一根线一样，记录在它波函数的相位里。
走不同的路，最终积累的相位就不同。
如果这个矢量场的结构足够复杂，用数学的语言说，它的“曲率”
是“非阿贝尔”
的。
那么最终的测量结果??也就是电阻??就会强烈地依赖于电子走过的具体路径。
这就解释了为什么从高电压扫到低电压，和反过来扫描，结果会完全不同。
因为电子走了两条不一样的“路”
。
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