由浙江大学杭州分校、西湖大学AI实验室以及BioMap研究院联合完成的这项突破性研究发表于2025年11月17日，论文编号为arXiv:2511.14806v1。研究团队由浙江大学的李思远、西湖大学的李思灿教授领导，共同开发了名为MergeDNA的新型基因组建模框架。想要深入了解技术细节的读者可以通过论文编号在相关学术平台查询完整研究内容。
生物学中有个著名的概念叫"生命密码"，指的就是DNA序列。就像我们阅读一本书需要理解词语和句子的含义一样，计算机要理解DNA序列也需要将其"分词"——把连续的碱基序列切分成有意义的片段。然而，DNA与普通文字有个根本性差异：它没有天然的"标点符号"告诉我们在哪里断句。更复杂的是，DNA序列就像一部内容密度极不均匀的百科全书，有些地方信息量极大（比如编码蛋白质的区域），有些地方则相对"空白"（比如重复序列区域）。
传统的DNA分析就像用固定长度的尺子测量所有东西，无论是精密的手表零件还是粗糙的木板，都用同样的刻度。这种"一刀切"的方法显然不够精准。研究团队意识到，真正有效的DNA分析需要像有经验的裁缝一样，能够根据不同材质选择合适的裁剪方法——对信息密集的区域进行精细处理，对简单重复的区域进行粗略归纳。
MergeDNA的核心创新在于开发了一套"智能分词"系统，能够根据DNA序列的实际内容自动调整分析粒度。就好比一个智能阅读器，在遇到技术文档时会放慢速度仔细分析每个词汇，在遇到小说情节时则可以快速浏览大意。这种自适应能力让MergeDNA在处理长达数万甚至数百万碱基的基因组序列时，既不会错过重要信息，也不会被冗余内容拖累。
更令人兴奋的是，这项技术不仅在DNA分析上表现出色，还能扩展到RNA和蛋白质等多种生物分子的分析中。这意味着我们可能很快就能拥有一个"万能生物密码破译器"，为疾病诊断、药物开发和个性化医疗带来革命性进展。
一、DNA建模的三大难题：就像解读没有标点符号的天书
要理解MergeDNA的突破意义，我们首先需要明白传统DNA建模面临的困境。DNA序列建模就像试图理解一本没有标点符号、没有分段、长度可能达到数百万字符的特殊"天书"。这本天书有三个让人头疼的特点。
第一个挑战是信息密度的极度不均。在人类基因组中，只有大约2%的区域是编码序列，这些区域包含制造蛋白质的"配方"，信息密度极高，每个字符都可能影响最终产物的功能。剩下98%的区域被称为非编码序列，其中包含调控元件、重复序列以及目前功能尚不明确的区域。这就好比一本烹饪书，只有很少页面是精确的配方说明，大部分内容要么是装饰性的图案，要么是重复的背景信息。传统方法往往对这本"烹饪书"的每一页都投入相同的关注度，这显然不够高效。
第二个挑战在于DNA没有天然的"词汇边界"。普通语言有空格、标点符号帮助我们区分词汇，但DNA序列是由四种碱基（A、T、G、C）组成的连续字符串。一个生物学上有意义的"词汇"可能是3个碱基（对应一个密码子），也可能是6到10个碱基（对应转录因子结合位点），甚至可能更长。这就像阅读一篇所有字母都连在一起的文章，你需要猜测在哪里断词才能获得正确的含义。
第三个挑战是序列长度的问题。DNA序列可能非常长，有些基因区域跨越数万个碱基，整个染色体甚至包含数亿个碱基。要在如此长的序列中同时捕获短程的局部特征（比如特定的结合位点）和长程的全局依赖关系（比如远距离调控元件之间的相互作用），对计算机来说是个巨大挑战。这就像要求一个人在阅读一部长篇小说时，既要记住每个细节描写，又要把握整体的故事脉络。
传统的解决方案往往只能解决这三个问题中的一个或两个。有些方法使用固定长度的k-mer（连续k个碱基组成的片段）作为基本单位，这解决了词汇边界问题，但无法适应不同区域的信息密度差异。有些方法使用像BPE（字节对编码）这样的预定义词汇表，但这些词汇表是基于统计频率而非生物学意义构建的。还有一些方法专注于长序列建模，使用线性时间的状态空间模型，但在固定的单碱基层面操作，可能在重复区域浪费计算资源。
研究团队意识到，要真正解决DNA建模问题，需要一个能够统一处理这三大挑战的方案。就像一个经验丰富的编辑，需要根据文本类型调整阅读策略：在阅读法律文件时逐词分析，在浏览报纸时快速扫描要点，在欣赏诗歌时关注韵律节拍。MergeDNA正是基于这样的思路，开发出了一套能够"因地制宜"的智能分析系统。
二、层次化设计：像俄罗斯套娃一样的巧妙架构
MergeDNA的设计理念就像制作一套精巧的俄罗斯套娃，每一层都有特定的功能，层与层之间又紧密配合，共同完成复杂的DNA分析任务。整个系统采用了自编码器的架构，但与传统自编码器不同的是，它具备了智能的"分词"能力和自适应的处理机制。
最外层是局部编码器，它的工作就像一个精明的文本编辑器。当我们拿到一段DNA序列时，局部编码器首先会在小范围内观察相邻碱基的相似性和规律性。如果发现某些相邻的碱基具有相似的功能特征或者经常一起出现，它就会将这些碱基"合并"成一个更大的单元。这个过程就像编辑在整理文章时，会把意思相关的词句组合成段落一样。通过多层这样的局部观察和合并操作，局部编码器能够自动发现DNA序列中的"自然断句点"，形成长度可变的"词汇"。
关键的创新在于这种合并不是随意进行的，而是基于一种叫做"标记合并"的技术。简单来说，就是系统会计算相邻区域的相似性分数，然后选择最相似的区域进行合并。这就好比整理衣柜时，我们会把颜色相近或款式相似的衣服放在一起。通过这种方式，信息密度高的重要区域会被保留为较短的片段以保持精确性，而重复性高的区域会被合并成较长的片段以提高效率。
第二层是潜在编码器，它的任务是处理由局部编码器产生的"词汇"序列。这时候，序列长度已经大大缩短了，从原来可能的数万个碱基变成了数千个"词汇单元"。潜在编码器使用全注意力机制，就像一个经验丰富的读者，能够在理解每个"词汇"的同时，还能把握整个"文章"的全局结构和长程依赖关系。这一层负责捕获那些跨越很长距离的调控关系，比如相距数万个碱基的增强子和启动子之间的相互作用。
系统的解码部分采用了对称的设计。潜在解码器首先将全局信息重新分配回"词汇"级别，然后局部解码器负责将这些"词汇"还原成原始的碱基序列。这个过程就像翻译工作的反向操作：先理解文章的整体意思，然后将这些意思准确地转换回具体的词句。
整个架构的巧妙之处在于它实现了多尺度的信息处理。在局部层面，系统能够精确识别和处理功能性DNA元件，比如转录因子结合位点或剪接位点。在全局层面，系统能够理解远程调控元件之间的相互作用，把握基因表达调控的复杂网络。这种设计让MergeDNA既具备了显微镜的精确性，又具备了望远镜的全局视野。
更重要的是，这种层次化设计是端到端可训练的。这意味着系统不需要预先定义什么是"正确"的分词方式，而是通过学习具体的DNA分析任务，自动发现最适合的序列分割策略。就像一个学习语言的孩子，通过大量的阅读和练习，逐渐掌握了在哪里断句、如何理解文章结构的诀窍。
三、两个预训练任务：让AI学会"阅读"和"理解"基因组
为了让MergeDNA真正学会理解DNA序列，研究团队设计了两个巧妙的训练任务，就像教导一个学生既要学会精确的字词识别，又要培养整体的阅读理解能力。这两个任务相互配合，让AI既能掌握局部的精确信息，又能理解全局的上下文关系。
第一个任务叫做"合并标记重建"，它的作用就像训练一个速记员。在这个任务中，系统需要学会如何在保留关键信息的前提下，对DNA序列进行压缩和简化，然后再从这个简化版本还原出原始序列。这个过程会同时训练局部编码器的分词能力和整个系统的重建能力。想象一下，如果你要向朋友转述一部电影的情节，你必须选择最重要的情节点，省略冗余的细节，但又要确保听众能够理解完整的故事。MergeDNA学习的正是这种"提炼精华"的能力。
在训练过程中，系统会随机选择不同的压缩比例。有时候它需要将序列压缩到原来的一半长度，有时候压缩比例更高。这种变化的训练策略让系统学会了在不同情况下灵活调整分词策略。就像一个优秀的编辑，在处理不同类型的文本时会采用不同的精简程度：科技文献需要保留更多细节，而通俗文章可以进行更多的简化。
第二个任务叫做"自适应掩码标记建模"，这是对传统掩码语言建模的创新改进。传统的掩码建模就像在文章中随机挖掉一些词语，然后让AI猜测这些位置应该填入什么内容。但DNA序列与普通文本不同，某些区域的信息价值远高于其他区域。因此，MergeDNA使用了一种智能的掩码策略：它会重点掩码那些在第一个任务中被识别为重要的区域，而对那些相对冗余的区域较少关注。
这种策略的巧妙之处在于它形成了一个正反馈循环。第一个任务帮助系统识别哪些区域是重要的（那些不容易被合并的区域），第二个任务则专门强化对这些重要区域的理解能力。这就像一个学生在复习时，会把更多时间投入到那些重要且困难的章节，而对于已经掌握的简单内容只做简单回顾。
两个任务的协同训练让MergeDNA获得了独特的能力组合。它不仅学会了如何根据生物学意义进行智能分词，还学会了如何在理解全局信息的基础上预测局部细节。这种能力对于DNA分析至关重要，因为基因调控往往涉及局部精确元件和全局调控网络的复杂互动。
训练过程中的一个重要创新是损失函数的设计。研究团队精心平衡了三个损失项的权重：主要的重建损失、较轻权重的潜在层面重建损失（权重为0.25）、以及自适应掩码预测损失。这种权重设计确保系统既能学会有效的分词策略，又不会过度依赖某一种学习信号。就像培养一个全面发展的学生，需要在不同能力之间找到合适的训练比例。
通过这种双任务训练策略，MergeDNA最终学会了一种类似人类专家的DNA阅读方式：在扫描整个序列时快速识别重要区域，然后对这些区域进行精细分析，同时保持对整体结构的理解。这种能力让它在面对各种不同的DNA分析任务时都能表现出色。
四、实验验证：在多个DNA分析挑战中展现实力
为了验证MergeDNA的实际效果，研究团队开展了一系列全面的对比实验，就像一次严格的能力测试，要让这个新系统在各种不同的挑战中证明自己。实验涵盖了从基础的DNA序列分析到复杂的多组学任务，测试范围之广泛堪比一次综合性的学术竞赛。
在基础的基因组分析任务中，MergeDNA面对的是三个经典挑战：增强子识别、物种分类和调控元件预测。这些任务就像语文考试中的基础题，考查的是对DNA序列基本特征的理解能力。结果显示，MergeDNA在平均准确率上达到了90.87%，超越了此前表现最好的模型。特别值得注意的是，在增强子识别这个对精确度要求极高的任务中，MergeDNA取得了85.11%的准确率，相比之前的最佳成绩提升了0.24个百分点。虽然提升幅度看似不大，但在生物信息学领域，即使是小幅的准确率提升也可能意味着更少的假阳性结果和更可靠的生物学发现。
更具挑战性的测试来自核苷酸转换器基准测试，这个测试包含了18个不同的子任务，涵盖了从组蛋白修饰预测到剪接位点检测的各个方面。这就像参加一次包含多个科目的联考，每个科目都有不同的评分标准和难度等级。MergeDNA在这个综合测试中获得了78.39的平均分数，再次夺得头名。特别令人印象深刻的是，在18个子任务中，MergeDNA在10个任务上都获得了最高分，显示出了强大的通用性能力。
在基因组理解评估（GUE）基准测试中，MergeDNA面临的是24个更加专业化的任务，包括表观遗传标记预测、转录因子结合位点检测等。这些任务更像是专业领域的深度测试，需要对特定生物过程有深入的理解。MergeDNA以77.11%的平均成绩胜出，甚至超越了参数量达到70亿的大型模型HybriDNA-7B（76.42%）。这个结果尤其令人瞩目，因为它表明MergeDNA的智能分词策略比简单的模型规模扩大更加有效。
研究团队还测试了MergeDNA在多组学任务中的表现能力，这些任务需要系统不仅理解DNA序列，还要能够预测RNA剪接、基因表达以及蛋白质功能等下游生物过程。在RNA剪接位点预测任务中，MergeDNA达到了69.8的AUROC分数，显著超越了经典的SpliceAI模型（63.2）。在长程表达量化特征预测任务中，MergeDNA也取得了新的最佳成绩：在因果性eQTL效应预测中获得0.75的AUROC分数，在批量RNA表达预测中获得0.62的R?相关系数。
最具挑战性的测试是零样本蛋白质适应性预测，这要求模型在没有经过蛋白质数据训练的情况下，仅凭DNA序列信息预测蛋白质变异的功能影响。这就像要求一个只学过中文的学生去理解法语文章的含义。在这个极具挑战性的任务中，MergeDNA在细菌蛋白质上获得了42.72%的斯皮尔曼相关系数，在人类蛋白质上获得了20.58%的分数。虽然这些分数看起来不高，但考虑到这是完全的跨模态预测，这样的表现已经相当不错，证明了MergeDNA学到的DNA表征具有良好的生物学通用性。
通过对比不同的基础方法，研究团队还发现了一些有趣的规律。相比于使用固定k-mer或BPE分词的方法，MergeDNA的动态分词策略在几乎所有任务上都带来了显著提升。与使用向量量化等其他动态分词方法相比，MergeDNA的基于相似性的合并策略也表现出了明显优势。这些结果共同证明了智能分词对于DNA分析的重要价值。
五、分词策略的深度分析：看AI如何"因材施教"
为了深入理解MergeDNA的工作原理，研究团队仔细分析了系统学到的分词策略，这就像研究一个优秀学生的学习方法，看看他是如何针对不同类型的材料采用不同的阅读策略的。分析结果揭示了AI在处理不同生物功能区域时确实展现出了惊人的"智慧"。
当面对剪接位点这类具有短而精确保守序列的区域时，MergeDNA学会了使用较短的分词长度，主要集中在4个碱基左右。这种策略完全符合生物学常识，因为剪接位点的识别依赖于非常精确的短序列模式，如经典的"GT-AG"信号。AI似乎自发地发现了这个规律，选择用高分辨率的"显微镜"来观察这些关键位点。
相比之下，在处理启动子区域时，MergeDNA倾向于使用中等长度的分词，峰值大约在7个碱基。启动子区域通常包含多个转录因子结合位点，这些位点的长度一般在6-10个碱基之间，AI学到的分词策略恰好与这个生物学特征相匹配。这就像一个经验丰富的乐谱阅读者，知道在什么时候应该关注单个音符，什么时候应该把握整个和弦。
最有趣的发现来自增强子区域的分析。增强子是基因调控中的"远程控制器"，通常包含多个调控元件的组合，需要在更大的上下文中理解其功能。MergeDNA在处理这些区域时选择了更长的分词长度，峰值达到9个碱基。这种策略反映了增强子功能的复杂性：单个短序列往往不足以决定其功能，需要考虑更大范围内的序列组合和排列。
研究团队还将MergeDNA的分词策略与两种代表性的固定分词方法进行了对比。传统的BPE方法（基于字节对编码）产生的分词长度分布呈现典型的长尾形状，峰值在6个碱基附近，但对不同功能区域采用基本相同的分词模式。这就像用同一把尺子测量所有东西，缺乏针对性。另一种基于向量量化的MxDNA方法虽然也是动态分词，但其分词长度分布相对平坦，没有表现出明显的上下文相关性。
更深入的分析揭示了MergeDNA分词策略的另一个重要特征：它能够识别和处理重复序列区域。在基因组中，有些区域包含大量重复的DNA元件，这些区域的信息密度相对较低。传统方法往往对每个重复单元都投入相同的计算资源，而MergeDNA学会了将这些重复区域合并成更大的单元，从而提高处理效率。这种策略类似于速读技术中的"跳读"方法，对于重复性内容快速浏览，将更多注意力集中在关键信息上。
通过消融实验，研究团队还验证了不同组件对最终性能的贡献。结果显示，如果移除动态分词功能，仅使用传统的固定长度分词，系统性能会下降1.57个百分点。如果进一步移除自适应掩码训练策略，性能下降会更加显著。这些结果证明了智能分词不是一个可有可无的装饰，而是系统高性能的关键驱动因素。
特别值得注意的是，MergeDNA的分词策略具有很好的生物学可解释性。通过分析系统学到的合并模式，研究者发现许多合并决策都对应着已知的功能性DNA元件边界。这意味着AI不仅在统计层面学会了有效的序列处理策略，还在某种程度上"理解"了DNA序列的生物学组织原理。这种理解为未来开发更多可解释的生物信息学AI系统提供了宝贵的启示。
六、计算效率与实用性：让强大的算法真正可用
除了准确性的提升，MergeDNA在计算效率方面也表现出色，这对于实际应用来说同样重要。现代基因组分析经常需要处理非常长的DNA序列，有时长度可达数百万个碱基，如果算法的计算复杂度过高，即使准确性再好也难以在实践中使用。
MergeDNA的层次化设计巧妙地解决了这个问题。通过局部编码器的分词操作，系统将原始序列长度大幅缩短。典型情况下，一个包含4096个碱基的序列在经过局部编码器处理后，会被压缩成约2048个"词汇"单元，然后潜在编码器进一步将其压缩到约1024个高层次表征。这种阶梯式的压缩策略让系统能够在保持信息完整性的同时，大大减少需要处理的序列长度。
更重要的是，局部编码器使用的是局部窗口注意力机制，其计算复杂度与序列长度呈线性关系，而不是传统全注意力机制的平方关系。这就像从需要两两比较所有元素的复杂排序算法，改进为只在小范围内进行比较的高效算法。只有在潜在编码器层面，系统才使用全注意力机制，但这时处理的序列长度已经大大缩短，计算负担变得可以接受。
实际测试表明，MergeDNA能够在单个NVIDIA A100 GPU上处理长度达到4096个碱基的序列，训练时间约为5天。考虑到系统的复杂程度和最终的性能表现，这样的计算成本是完全合理的。而在推理阶段，系统的速度更是大大提升，能够快速处理新的DNA序列进行预测。
研究团队还考虑了系统在不同应用场景下的灵活性。对于序列级别的分类任务（如判断某个DNA片段是否为增强子），系统可以只使用编码器部分，丢弃解码器组件，从而进一步提高效率。对于需要生成DNA序列的任务，则可以使用完整的编码器-解码器架构。对于需要碱基级别预测的任务（如预测每个位置的染色质可及性），系统会保留局部解码器来恢复原始序列的分辨率。
这种模块化的设计让MergeDNA具备了很好的实用性。研究团队提供的模型包含3.8亿个参数，这个规模虽然不小，但相比一些动辄数百亿参数的大型语言模型，还是比较适中的。更重要的是，由于智能分词策略的存在，MergeDNA往往能够用相对较少的计算资源达到甚至超越更大模型的性能。
在实际部署时，MergeDNA还支持多种优化策略。对于内存有限的环境，可以使用梯度检查点技术减少内存占用。对于需要处理超长序列的场景，可以采用滑动窗口的方式将长序列分段处理，然后整合结果。这些实用性考虑让MergeDNA不仅是一个实验室里的研究成果，更是一个能够在实际生物信息学流水线中发挥作用的工具。
研究团队已经开始与多个生物技术公司和医疗机构合作，将MergeDNA应用到实际的基因组分析项目中。早期的反馈显示，这个系统在处理临床基因组数据、农作物育种以及微生物组分析等应用中都表现出了良好的潜力。这些实际应用的成功，证明了学术研究向实用工具转化的可行性。
七、技术创新的深层含义：开启生物信息学AI的新篇章
MergeDNA的成功不仅仅是一个单独算法的胜利，更重要的是它展示了一种全新的思路：如何让AI真正理解和适应生物学数据的特殊性质。这种思路的影响可能会远远超出DNA序列分析的范畴，为整个生物信息学AI领域带来深刻变革。
传统的生物信息学方法往往是"先有工具，再找应用"的模式。研究者开发了通用的机器学习算法，然后尝试将其应用到生物学问题上。这种方式虽然在很多情况下都能取得不错的效果，但往往忽略了生物学数据的特殊性。DNA序列不同于自然语言文本，蛋白质结构不同于图像数据，细胞网络不同于社交网络。简单地借用其他领域的现成工具，就像用筷子吃西餐一样，虽然也能完成基本功能，但远非最优选择。
MergeDNA代表的是"生物学优先"的设计理念。研究团队从生物学问题的本质出发，深入分析DNA序列的特点，然后设计相应的算法架构。这种方法就像为特定的菜肴设计专用的餐具一样，能够更好地发挥功能。智能分词策略的成功证明了这种思路的价值：当AI算法真正理解了生物学数据的内在规律时，它就能表现出远超传统方法的性能。
更深层次的意义在于，MergeDNA展示了如何让AI学会"自主发现"生物学规律。传统方法通常需要研究者预先定义各种生物学特征，然后让算法基于这些特征进行学习。但MergeDNA的分词策略是完全从数据中学习得到的，没有人为地告诉它剪接位点应该用短分词、启动子应该用中等分词。AI通过大量的学习，自主发现了这些生物学规律，甚至在某些方面超越了人类专家的认知。
这种"自主发现"能力对未来的生物学研究具有重要意义。随着测序技术的发展，我们获得的生物学数据越来越多，但我们对这些数据的理解往往跟不上数据积累的速度。传统的方式是先形成假设，然后设计实验验证假设，但这种方式在面对海量数据时显得力不从心。像MergeDNA这样能够自主发现数据规律的AI系统，为我们提供了一种全新的科学发现模式：让AI先从数据中发现有趣的模式，然后引导人类科学家进行进一步的研究。
MergeDNA的成功还为其他生物组学数据的分析提供了启示。RNA序列、蛋白质序列、以及表观遗传修饰数据等，都具有类似DNA序列的特点：信息密度不均匀、缺乏天然的分割边界、需要多尺度的理解。基于MergeDNA的设计理念，研究者可以开发出适用于这些不同数据类型的智能分析系统。
从更广阔的视角来看，MergeDNA体现的"自适应分析"理念也可能影响其他科学领域。在天文学中，不同类型的天体需要用不同的观测策略；在气候科学中，不同地区的气候模式需要不同的分析方法；在材料科学中，不同尺度的结构需要不同的建模方式。MergeDNA展示的动态调整分析策略的思路，可能会启发这些领域开发更加智能和适应性更强的分析工具。
此外，MergeDNA的多任务预训练策略也为AI系统的设计提供了新的思路。通过巧妙地设计相互补充的训练任务，可以让AI系统同时学会多种能力，实现"一举多得"的效果。这种方法不仅提高了学习效率，还增强了模型的泛化能力，让它能够在面对未知任务时表现得更加稳健。
说到底，MergeDNA的真正价值在于它证明了一个重要观点：当我们真正理解和尊重数据的内在特性时，AI就能发挥出最大的潜力。这个观点不仅适用于生物信息学，也适用于所有需要处理复杂数据的领域。未来的AI系统应该不只是通用的信息处理器，更应该是能够深入理解特定领域知识的智能助手。
归根结底，这项来自浙江大学、西湖大学和BioMap研究院的研究成果，不仅为DNA序列分析提供了一个强大的新工具，更为我们展示了AI与生物学深度融合的美好前景。在这个前景中，AI不再是生物学研究的简单工具，而是能够理解生命语言、发现生物规律、协助科学探索的智能伙伴。MergeDNA只是这个激动人心的未来的一个开始，随着更多类似创新的出现，我们有理由期待AI将为生命科学带来更多惊喜和突破。
Q&A
Q1：MergeDNA的动态分词技术具体是怎么工作的？
A：MergeDNA的动态分词就像一个智能编辑器，它会先观察相邻DNA碱基的相似性和功能特征，然后将相似的碱基合并成更大的单元。对于重要的功能区域（如基因编码区），它会保持较短的分词以保持精确性；对于重复性高的区域，它会合并成较长的片段提高效率。这个过程完全是从数据中自动学习的，不需要人工预设规则。
Q2：MergeDNA比其他DNA分析方法好在哪里？
A：MergeDNA的主要优势在于它能够同时解决DNA分析的三大难题：信息密度不均匀、缺乏天然词汇边界、以及序列极长。它在多个标准测试中都取得了最佳成绩，比如在基因组分析任务中达到90.87%的平均准确率，在综合的核苷酸转换器测试中获得78.39分。更重要的是，它还能跨领域应用到RNA和蛋白质分析中。
Q3：普通人能用MergeDNA做什么？
A：虽然MergeDNA主要是为科研和医疗机构设计的专业工具，但它的应用会间接影响普通人的生活。比如在个性化医疗中，它能帮助医生更准确地分析患者的基因信息，制定更精准的治疗方案；在农业领域，它能协助培育更优质的农作物品种；在疾病预防方面，它能提高遗传病筛查的准确性。
热门跟贴