第78章 總部的休眠模擬實驗(第1/2頁)

在實驗室中，各種精密儀器閃爍著光芒，實驗動物們安靜地待在特製的容器內。劉教授眼神專注而堅定，他手持基因編輯工具，身旁擺放著一排不同的誘導劑試劑瓶，對助手說道：“這次我們要對這些動物進行深度休眠模擬，先從調整誘導劑的劑量開始，仔細記錄每一組資料變化。”

助手點頭回應：“教授，我們之前的預實驗中，發現這種誘導劑在高濃度下會使動物心跳急劇下降，這次是否降低一些劑量試試？”

劉教授沉思片刻：“有道理，先減半劑量，然後觀察動物進入休眠的時間和狀態。”

在操作過程中，另一位研究員看著基因編輯裝置說道：“教授，這次基因編輯的目標序列是與細胞抗逆性相關的基因片段，我們採用的 cRISpR - cas9 技術已經在前期最佳化了很多，但還是可能存在脫靶風險。”

劉教授表情嚴肅：“密切監控基因編輯過程，一旦發現有異常的基因表達變化，立即停止操作。我們的目標是增強細胞抗逆性，可不能因為技術失誤導致其他問題。”

當開始實驗後，一位年輕的研究員看著監測資料驚呼：“教授，這組動物的體溫下降速度比預期快很多，是不是生命維持系統的溫度調節引數需要調整？”

劉教授迅速走到監測螢幕前，檢視資料後說道：“先將溫度維持引數上調 0.5 度，然後觀察動物的體溫變化曲線，如果持續異常，再調整其他相關引數。”

實驗進行到一半時，劉教授看著記錄不同基因組合表達變化的資料表說道：“這幾種基因組合在休眠過程中的表達變化很有趣，A 基因組合在初期表達量上升很快，但隨後迅速下降，而 b 基因組合則是緩慢上升並趨於穩定。我們需要深入分析這種差異對細胞抗逆性的影響。”

助手疑惑地問：“教授，那我們是不是要增加更多的基因組合樣本進行對比實驗呢？”

劉教授點頭：“沒錯，準備新的實驗動物，增加三組不同的基因組合樣本，進一步探索最佳的基因編輯方案。

曾博士站在巨大的智慧監控螢幕前，螢幕上不斷跳動著實驗動物的生命體徵資料和休眠環境引數。他對小組成員說道：“大家注意，我們要透過人工智慧演算法深度挖掘這些資料之間的關聯，不能放過任何一個細節。”

一位資料分析師彙報道：“博士，目前我們的演算法在分析生命體徵波動與環境因素的關聯時，遇到了一些干擾資料，可能是實驗環境中的電磁波動導致的。”

曾博士皺了皺眉頭：“先採用資料濾波演算法去除干擾資料，然後重新執行分析程式。我們必須確保資料的準確性，這樣才能精準調整預警閾值和反饋機制。”

在調整演算法的過程中，程式設計師問：“博士，我們是否要引入新的機器學習模型來提高分析效率？現有的模型在處理複雜資料關係時有點吃力。”

曾博士思考片刻後回答：“可以嘗試引入深度學習中的迴圈神經網路模型，它在處理時間序列資料方面有優勢。但是要注意與現有的演算法進行融合，避免出現相容性問題。”

當新演算法執行後，監控系統發出警報，顯示一隻實驗動物的呼吸頻率出現異常波動。曾博士迅速檢視資料並說道：“檢查生命維持系統的氧氣供應模組，看是否存在壓力不穩定的情況。同時，調整智慧監控系統的預警閾值，將呼吸頻率異常波動的敏感度提高 10%，以便更及時地發現潛在問題。”

小組成員在檢查氧氣供應模組後彙報：“博士，氧氣供應模組的一個感測器出現了輕微故障，導致氧氣壓力資料不準確，已經更換了感測器。”

曾博士鬆了一口氣：“很好，繼續監控資料，根據這次的情況進一步最佳化演算法和系統引數，我們要實現真正的自動化