分光マップで学習された集団変数と実験的に得られる構造情報との関係を詳しく調べることは、分子プロセスの理解を深める上で非常に重要です。具体的には、分光マップによって得られた遅い集団変数を用いて、実験データから得られる構造的特徴（例えば、Cα原子間の距離やネイティブコンタクトの割合）との相関を分析することができます。この相関分析により、特定の集団変数がどのように構造的変化に関連しているかを明らかにし、折りたたみ過程や反応経路における重要な構造的要素を特定することが可能です。また、実験データとシミュレーションデータを統合することで、分光マップの結果を検証し、さらなる改良を加えるためのフィードバックループを形成することができます。このようなアプローチは、分子動力学シミュレーションと実験的手法の橋渡しを行い、より包括的な理解を促進するでしょう。