蛋白质功能取决于构象状态之间的有序转换，而分子动力学模拟在成批蛋白上反复采样代价高昂。TEMPO把生成分成两级：慢尺度模型按训练时的20纳秒步长推进锚点构象，快尺度模型在锚点条件下生成间隔1纳秒的帧。在留出的mdCATH与ATLAS蛋白上，它复现了MD系综观测量；相比单尺度自回归模型，400帧长程RMSD误差从8.62埃降到1.78埃，一次400帧推演不到1分钟。
蛋白质构象不再只以静态结构或构象集合的形式给出，而是可以按时间顺序逐帧生成一条骨架轨迹，并用于比较不同蛋白、突变体或配体状态下的构象变化路径。 此前的深度生成方法如AlphaFlow、BioEmu侧重采样多样的构象集合，MDGen等才开始建模序列轨迹；集合生成只需复现结构分布，轨迹生成还必须保持帧与帧之间的时间依赖。 在留出的ATLAS蛋白上，系综平均成对RMSD的Pearson相关为0.91，残基级RMSF为0.89；第一主成分方向在76%的案例中与MD一致，AlphaFlow为44%。
长程推演中的误差累积被两级时间分辨率分担：慢尺度负责长程演化，快尺度负责锚点之间的结构变化。 单尺度模型每次更新都要同时兼顾短程涨落与稳定的长程演化，随着推演变长，每一步预测进入下一步的上下文，几何误差随之累积。 与单尺度模型推演400帧相比，多尺度模型把长程RMSD误差从8.62埃降到1.78埃，成对RMSD相关从0.14升到0.77，全局RMSF相关从0.15升到0.67；一次400帧推演不到1分钟，约为AlphaFlow在各自评测设置下耗时的750分之一。
生成过程可以在推理阶段被引导：给定目标构象，轨迹被拉向该终点；不更新模型参数，也能把局部DFG基序推向指定的骨架几何。 此前的构象生成器输出的是分布样本，不提供对终点或局部基序几何的显式控制。 从闭合的1AKE出发、以开放的4AKE为条件生成10条500帧轨迹，沿共享的tIC1坐标随帧序推进，闭合态特异接触减少、开放态特异接触累积；在100个激酶中，68个的DFG-in与DFG-out引导推演各自得到至少一个被接受的帧。
展示范围限于骨架层面：模型不含侧链、配体、膜、离子和溶剂。1纳秒与20纳秒的帧标签对应训练所用的采样步长，而非标定过的动力学时间；条件化或引导的推演不是无偏样本。适用读者是研究蛋白构象动力学与激酶调控的研究者，使用场景为在蛋白、突变体或配体状态之间快速比较有序构象变化。作者提出，把环境上下文纳入模型，并用状态判别观测量、能量计算或实验验证生成状态，是重要的后续方向。
作者明确说明模型仍是骨架中心，帧标签不是标定动力学时间，条件化与引导推演不是无偏采样。DFG分析评估的是可控性而非自发切换；32个激酶在当前推演长度与引导协议下未同时得到两类帧。激酶面板的Q分数因活性与非活性结构共享大量接触核心，只作连续相似度而非状态判定；与晶体B因子的比较反映相对空间模式，而非绝对溶液态涨落。GPCR分析不评估膜、配体、溶剂或离子依赖的动力学。
