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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，並没有生化学的学术成果產出。
“所以，还是先把生化学的论文搞定吧。”
……
对於绝大多数人来说，“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“作业系统”
。
dna是底层的原始码——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式；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。
这就像是拿著一段未知的代码，去浩如烟海的资料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体（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，来寻找病毒的踪跡。
“但这还不够。”
徐辰看著手中的教材，轻轻摇了摇头。
“这些方法本质上是基於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。”
……
徐辰桌子上摆著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urialon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。
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