來不及休息了。
林曉帶著滿心期待，果斷按下回車鍵。
螢幕程式碼瞬間啟動執行，字元不斷重新整理跳動。
np.random.seed(42)
n_individuals = 500
n_snps = 200
population_label = np.random.choice(【0, 1】
size=n_individuals, p=【0.6, 0.4】)
......
十分鐘後。
最終實驗結果出來了！
真實因果位點的平均首接耦合強度：0.034521
隨機非因果位點的平均首接耦合強度：0.015832
差異倍數：2.18x
T檢驗p值：0.008523
看到最終結果的瞬間，林曉眼底瞬間亮起亮光，難掩心底的激動。
“可行！居然真的可行！”
真實因果位點的首接耦合強度顯著更高。
這說明 DCA 框架成功捕獲了真實訊號，抵抗了群體結構混雜！
在更大海量真實資料下，演算法的核心邏輯依然成立！
只要方向被驗證是正確的，後面都只是時間問題了。
一旁全程圍觀的安東尼徹底看傻了，腦子嗡嗡作響，滿心都是難以置信。
不是？
這就成功了？
他很快看穿了這套驗證體系的含金量。
業內最大的科研痛點，就是真實基因組資料無法溯源，沒人能百分百區分因果位點和混雜噪聲，所有結論都存在主觀偏差。
而林曉搭建的模擬測試場，提前預設標準答案，首接構建出完美閉環驗證體系。
更離譜的是他的雙重對照邏輯，橫向對比傳統GWAS模型的高假陽性缺陷，縱向對比DCA框架的真假位點差異，搭配嚴謹的T檢驗統計驗證，讓整套結論徹底脫離主觀猜測，變成實打實的客觀科研成果。
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