第209章 信息学Lv.1
随着ICML的录用通知下达，徐辰脑海中再次响起了熟悉的系统提示音。
【叮！恭喜宿主完成经验任务：发表一区期刊论文（AI领域顶会ICML，对标一区期刊）。】
【任务判定中……】
【会议：ICML，计算机领域顶级会议。】
【论文原创性：高（开创性新架构）。】
【学术影响力：极高（引发全球产业界跟进，预计将重塑AI格局）。】
【综合评定：完美+！】
【任务奖励发放：基础经验值200点 x表现系数200%= 400点信息学经验！】
【恭喜宿主！信息学等级提升至LV.1！】
【原信息学等级：LV.0 (80/100)】
【当前信息学等级：LV.1 (380/500)】
一股庞大的信息流涌入徐辰的脑海。
“信息学终于LV.1了。”
……
随着信息学升级到LV.1，现在，摆在他面前的有两条路。
第一条路，是继续深挖AI，搞定那个D-LTMN模块。
第二条路，是转向生物信息学。
徐辰仔细思考了一下，还是准备优先做生物信息学的研究。
一来，SLRM已经足够产业界消化一阵子了。现在的各家科技企业应该正忙着搞LPU芯片、改编译器，短时间根本折腾不完。
二来，也是最关键的——系统的主线任务【多维度的学者】要求他在三门不同学科发表SCI论文。
目前，信息学已经有了ICML的对标一区论文的成果，物理学有一篇共同一作，虽然是二区，但好歹也有论文产出。
只有生化学，虽然等级已经升级到了LV.2，但这全靠学术啄木鸟那个学术打假任务，并没有生化学的学术成果产出。
“所以，还是先把生化学的论文搞定吧。”
……
对于绝大多数人来说，“生物信息学”是一个充满赛博朋克色彩却又模糊不清的概念。
在传统生物学家的眼里，生命是培养皿里的菌落，是显微镜下的细胞，是离心机里分离出的蛋白。但在徐辰这样的数学家眼里，生命本质上是一套极其复杂的“操作系统”。
DNA是底层的源代码——计算机世界里的0和1，在这里变成了A、T、C、G四种碱基；蛋白质是执行具体功能的应用程序；而代谢网络则是维持系统运行的电流和数据总线。
所谓的生物信息学，就是试图用数学语言去反编译这套系统。
常规的生物信息学都在做什么？
简单来说，它们大多停留在“查字典”和“看快照”的阶段。
最经典的操作是序列比对。这就像是拿着一段未知的代码，去浩如烟海的数据库里进行字符串匹配，比如利用著名的BLAST算法。如果发现这段代码和“贪吃蛇”的游戏代码有90%的相似度，科研人员就会推测：“嗯，这段基因的功能大概率也是个游戏。”
进阶一点的，是组学分析。这就像是给电脑屏幕截了一张图，统计这一瞬间有哪些软件（蛋白质或RNA）是打开的，哪些是关闭的。通过对比“健康电脑”和“中毒电脑”的截图差异，来寻找病毒的踪迹。
“但这还不够。”
徐辰看着手中的教材，轻轻摇了摇头。
“这些方法本质上是基于统计学的相关性分析。它们能告诉你‘谁和谁长得像’，或者‘谁和谁同时出现’，但无法告诉你‘谁控制了谁’。”
……
徐辰桌子上摆着陈志华教授推荐的两本“圣经”——Palsson的《系统生物学：重构网络的属性》与Uri Alon的《细胞系统的调控》。
这两本书，代表了当前系统生物学的两座高峰，却也代表了两种截然不同的世界观。
徐辰翻看着书页，手指无意识地敲击着桌面，脑海中浮现出两幅完全不同的图景。
“Palsson代表的是‘结构派’，学术上称为基于约束的模型。他们的研究成果就像是一张‘城市道路规划图’。”
“在他们眼里，细胞就是一个复杂的管道网络。他们不关心管道里的水流得有多快，只关心管道有多粗，怎么连接。利用化学计量矩阵——也就是S矩阵，他们能算出这个工厂理论上最大能生产多少产品。这在工业发酵上很有用，但它是个‘死’的模型，它假设细胞永远处于完美的稳态，完全忽略了细胞内部复杂的信号调控。”
徐辰的目光转向另一本书。
“而Alon代表的是‘动力学派’，其核心是网络模体理论。他们的研究成果更像是‘精密电路图’。”
“他们把细胞拆解成一个个微小的逻辑电路——比如‘负反馈回路’或者‘前馈环’。他们用微分方程精确描述每一个酶的反应速度，研究细胞如何像计算机一样处理信号，例如产生开关效应、震荡或脉冲。这很精妙，但太微观了。一旦把这些小电路拼成一个包含几千个基因的大网络，计算量就会指数级爆炸，根本算不动。”
……
徐辰敏锐地发现了当前学术界认识论的割裂：
“搞通量平衡分析的结构派，手里拿着一张巨大的静态地图，遵循着质量守恒定律 S· v = 0，也就是‘进多少出多少’，却不管路上有没有红绿灯，更不管会不会堵车；”
“搞动力学建模的动力学派，盯着每一个红绿灯的秒数，研究每一辆车的加减速，却在复杂的城市路网中迷了路，只见树木，不见森林。”
这就像是盲人摸象。有人摸到了骨架般的结构，有人摸到了血液般的动力学，但没有人看到完整的生命。
“我要做的，就是完成这场拓扑与动力学的大统一。”
徐辰的眼神逐渐锐利，他要在脑海中构建一个前所未有的模型。
“简单来说，我要造一个‘细胞版的膏德地图’。”
“它既拥有Palsson那种宏观的全景地图，包含所有代谢路径；又拥有Alon那种实时的路况分析，包含调控逻辑。但我不需要去测量每一辆车的速度——那是测不准的，而是利用数学上的拓扑性质，直接预测哪里会堵车，哪里是交通枢纽。”
“这样，我就能在电脑上直接推演：如果我关闭这条路，也就是敲除基因；或者拓宽那条路，即“过表达酶”，整个城市的交通流，也就是代谢通量会发生什么变化。”
“这就是大统一——用静态的结构，去预测动态的功能。”
……
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