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第249章 以论文为筹码（第1页）

江梦瑶抽出一张餐巾纸，擦了擦嘴。

她开始审视刚刚被自然·遗传学录用的那篇论文。

基于分形拓扑几何的隐马尔可夫模型。

准确率百分之九十一点八四。

直接上了封面。

这成绩在普通人眼里，已经登峰造极。

但江梦瑶很清醒。

这模型有缺陷。

隐马尔可夫模型的核心，是预测基因序列的剪切位点。

这只是整个基因测序流程中的小环节。

适用范围太窄。

对整个庞大的生物医药产业来说，它只解决了局部问题。

这论文的学术价值高，但经济转化率不理想。

那些医药巨头，顶多会为这模型支付一笔专利费，继续用硬件壁垒垄断市场。

这达不到江梦瑶想要的效果。

她要的，是彻底的革新，是让那些资本和巨头感到切肤之痛。

感到如果不跟她合作，就会被时代抛弃的恐惧。

必须拿出一个更宏大、更具颠覆性的东西。

一个能直接重塑整个生物医药产业底层逻辑的筹码。

江梦瑶靠在塑料椅背上，闭上眼睛。

超级大脑在这一刻火力全开。

庞大知识库被瞬间调取。

无数条公式、定理、生物学假设在脑海中交织、碰撞、重组。

她排除了那些局部的优化方案。

排除了那些需要大量前期实体数据的验证模型。

她的注意力锁定在一个庞大且复杂的领域。

泛用性基因预测模型。

学术界称之为统计模型。

传统的基因测序和预测，都是基于已知序列去比对。

在茫茫辞海里找一个错别字，效率很低。

一旦遇到未知的变异，传统模型就会陷入死循环。

江梦瑶打算彻底掀翻这套逻辑。

既然分形拓扑能解决路径冗余的问题。

那如果在这个基础上，引入贝叶斯先验算法呢？

把基因变异的概率分布，不再看作离散的点，而是转化为拓扑流形上的动态概率场。

不需要已知序列去比对。

直接根据底层数学逻辑，预测未知基因的演化方向和变异概率。

这不仅是生物学的突破，更是数学领域的奇迹。

这构想一旦实现。