择的压力下繁衍生存下来。这种遗传算法的模式可能更好地描述这个网络系统：我们知道其会发展，而且能够对发展方向做出短期的预测。这就相当于在足够高维的层次进行理解，如同拉普拉斯变换使得微分方程转换为代数方程的运算，能够在分布的层次来理解各种状态之间的变化。

通过高通量的测量来对已知的对象进行相关性分析和建模符合生物网络的复杂性，而且只有高度相关的才有比较好的应用价值。

5，蛋白质信号通路

通过相关信号通路的组合来进行设计，从而使得该生物能够确定性地高表达特定的物质。这是外置的基因治疗。

选择这些对象进行线性组合就是模拟傅里叶变换。这种蛋白质回路与基因回路的构建是一致的。

标准化的研究思路需要我们找到足够高维的模块，然后再进行重新组合，但网络系统的高度互联使得其不存在这种理想的结构。当然，接近还是可以的。

具体的实现，目前可以通过质粒转入工程菌来观察其效应（限制性内切酶和连接酶），只是各种基因序列的组合效应提前进行考虑，因为存在复杂的网络关系使得其表达是个概率性事件，从而不能满足我们的需要。而且其表达的稳定性也是很大的问题。或许目前的思路就是大规模的筛选，来得到表达比较稳定，而且其传代的菌株也比较稳定的对象？

6，初级代谢

代谢组是更加复杂的高维水平。我们就是通过基因蛋白质的组合来对其可能的生化反应进行一定的影响，从而使得整体的平衡往一定的方向偏移，如获得目标产物。

7，基因编辑工具能够对网络的表达具有比较确定的影响？

之前的r‐lxp系统就是利用酶对特定的序列lxp（来自噬菌体p1的一段特定da序列）的识别；rispr-as9系统就是利用细菌的类似于获得性免疫机制的系统来工作的，通过识别rispr特殊da重复序列，通过rra精确靶向，使用as9酶来切割da序列。

这种序列的杂交启发我们使用不同物种的基因表达可以起到确定性的作用？恩，杂交大法好。在细胞层次可以如同单克隆抗体的产生一样融合小鼠淋巴细胞和肿瘤细胞？机体水平的如水稻的杂交？

正交生物学，傅里叶变换一样选择特定程度的特定对象来模拟一切非周期信号，即可以选择性表达来治疗疾病（我们暂时将信号通路视为线性无关的基底）？
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