“中間的統計邏輯，也就是逆波茨模型的引數推斷，是一樣的。“
到了這一步，下面的大部分人基本就開始跟不上了。
因為除了專門學過計算機的，你讓傳統生物學家去看懂程式碼和演算法，那純屬是為難人了。
他繼續翻頁，螢幕上出現了一張熱圖。
圖的左邊是一組點狀散落的紅色標記，右邊是一張擬南芥染色體的熱力圖。
顏色從藍到紅漸變，紅色集中在特定區域。
”這是擬南芥群體資料的跑分結果。”
“紅色代表高功能約束，這些區域如果發生變異，需要其他位點協同改變才能維持正常功能。“
他用雷射筆在幾處紅色的區域上畫了一下：”我們預測出來的高約束區域，和己知的發育調控相關基因的重合率，在非編碼區這塊比傳統保守性方法要高。“
他翻了下一頁，螢幕變成了一張對比表格。
”傳統的保守性方法看的是跨物種的保守，這個位點在擬南芥和水稻裡是一樣的，所以它重要。”
“新型的DCA-Genome則看的是群體內部的耦合，這個位點如果變了，其他位點也會跟著變，所以它重要。“
他轉向臺下，語氣放緩了一些：”前者問的是：它在進化中沒變過，為什麼？”
“而後者問的是：它在群體裡變了，但變的方式被限制著，為什麼？“
“這兩個問題不一樣，但後者可能更接近功能本身的定義。”
此刻，會場內大概己經分成了三撥人。
一種是蔡宜鳴這種屬於來湊熱鬧的，以本科生和低年級碩士生為主。
目光雖然還落在螢幕上，但實際上腦子裡己經開始想今晚食堂吃什麼了。
基本就全程處於聽天書狀態了，不明但覺厲。
第二種是鍾玉傑這種側重於計算機演算法方面的專家。
還有一種是鍾玉傑這種演算法專家。
當林曉翻到DCA的逆波茨模型推導那一頁時，只看了兩行，他心裡就有數了。
因為他看到了林曉對哈密頓量的重構方式，不需要繼續看後續的結果。
這個重構是合理的，而且做得乾淨。
因為他在自己的課題組裡也試過類似的遷移。
第三種則是李暢這種育種領域的專家。
他不需要看公式，也不需要看程式碼，只需要看到那些紅色區域的分佈方式。
它們在染色體上的位置、密度、是否靠近己知的QTL區間，就能判斷這個演算法有沒有用。
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