安東尼盯著螢幕上層層巢狀的程式碼邏輯，徹底陷入了自我懷疑。
他看得懂每一行語法，清楚每一個函式的呼叫用途。
可從頭到尾，完全摸不透林曉的真正目的。
他反覆覆盤那些特殊的引數校準、跨層級的巢狀運算。
死活想不通這些操作要如何落地，又能針對性解決育種領域的哪一項核心難題。
更不知道這套陌生的邏輯，要怎麼和成熟的DCA首接耦合分析演算法完成適配對接。
短短片刻，安東尼的心態完成了徹底的反轉。
起初只是抱著吃瓜看熱鬧的鬆弛心態，此刻早己被滿心的錯愕與震撼取代，神色愈發凝重。
他盯著螢幕沉吟片刻，終於從繁雜的程式碼框架裡揪出了熟悉的痕跡。
“這是在做經典線性混合模型 LMM 分析？”
這是業內用來矯正群體分層、規避親緣干擾的主流手段，穩定性強、通用性廣，幾乎是所有育種課題的基礎標配。
常規操作都是先用LMM跑完基礎資料分析，測試模型在混雜資料環境下的表現，以此作為實驗基準對照。
可林曉的寫法，完全跳出了行業固有的框架。
普通研究者用LMM，只是單純用來降噪、過濾虛假關聯，跑完資料便止步於此。
但林曉是把LMM當成底層對照基線，透過多層殘差拆解、協變數重校準，強行剝離傳統模型無法區分的深層間接混雜，為後續DCA演算法的精準切入鋪墊完美資料基底。
這個過程是需要一些思考量的。
但林曉的速度，居然比做第一個課題的時候還快一些。
實際上，之前幫忙做大規模單細胞轉錄組資料整合課題的時候。
林曉是開啟了思維加速卡，依靠記憶中的論文內容完成改良，全程靠buff加持彌補積累差距。
但那個時間是有限的。
而這個內容，是他自己實實在在掌握的。
並且己經在腦海推演過很多遍的東西。
所以才有這種效果。
但安東尼沒空在他的速度上糾結。
他目光死死鎖定螢幕，看著程式碼推進到最關鍵的第三階段。
DCA框架去混雜模組，這也是林曉整套課題最核心、最顛覆的構想。
DCA演算法原本用於蛋白質結構預測，核心任務是排除所有位點的疊加干擾，精準篩選出耦合強度最高的配對位點，以此對應蛋白質的空間接觸結構，核心精髓是剝離間接關聯、鎖定真實首接耦合效應。
從未有人想過將這套邏輯跨界遷移到基因組育種領域。
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