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图2 生物制造相关标准分布图（数据来源：中国标准服务网https：//www.cssn.net.cn/cssn/index）
图1 合成生物学与生物制造的关系
图3 条件等位基因文库（本图由biorender绘制）［（a）温度敏感型（temperature sensitive，TS）等位基因中，目的基因ORF（橘色片段）被替换成相应的温敏突变基因TS mutant（深橘色片段）并携带一个抗性筛选标签KanMX（黄色片段）。Chr.DNA：染色体DNA。（b）启动子替换策略中，携带抗性筛选标签KanMX（黄色片段）的诱导性启动子TetO（绿色片段）被插入目的基因ORF（橘色片段）的起始密码子上游。Chr.DNA：染色体DNA。（c）通过mRNA扰动降低蛋白丰度的DAmP策略中，目的基因ORF（橘色片段）的3′UTR区被插入一个抗性标签Kan^R（黄色片段）。Chr.DNA：染色体DNA］
图2 SGA与PEM方法原理（本图由biorender绘制）［（a）双突变体筛选策略。两种交配型的细胞分别在各自的突变位点携带不同抗性标签KanMX（绿色空心圆点）和NatMX（粉色空心圆点）用于筛选双突变体子代（黑线框细胞）；YFG （your favourite gene）：目的基因。（b）反二倍体筛选策略。含有野生型CAN1基因的单倍体细胞（蓝色细胞，a型）或二倍体细胞（紫色细胞）会摄入有毒的刀豆氨酸（canavanine），从而被杀死，而can1Δ突变体无法将刀豆氨酸运转入体内，因此能够存活（黑线框细胞）。（c）单倍体筛选策略。在某一细胞型的母本菌株中，构建另一细胞型特异性启动子与营养缺陷筛选标签的表达盒，用于选择任一性别的单倍体子代细胞。例如在a型细胞（蓝色）中，携带只能在α型细胞中表达的STE3pr-LEU2基因线路（红色实心圆点），只有细胞交配使STE3pr-LEU2基因线路存在于α型细胞中时，该细胞存活（含有红色实心圆点的红线框细胞）。（d）反二倍体与单倍体筛选共实现。通过将一个显性致死的抗性基因cyh^S（棕色实心方块）“镶嵌”在裂殖酵母交配位点mat1（在蓝色的h^-细胞中为蓝色方块表示的matP）附近，使得某一单倍体表型与抗性基因的表达偶联（matP-cyh^S）］
图1 经典文库构建方法（本图由biorender绘制）［（a）基因缺失文库中，目的基因ORF（橘色片段）被替换成卡那霉素抗性筛选标签KanMX（黄色片段），两侧伴有“分子条形码”barcode（蓝色片段）；Chr.DNA：染色体DNA。（b）Bar-seq原理示意图。在特定条件处理下，目标菌株（红色）的生长量相对低（淡粉色），表现为测序时相应barcode的读数量相对低（红色线条比其他颜色少）。（c）基因过表达文库中，目的基因ORF（橘色片段）除了在基因组上正常表达之外，还额外在质粒上由通用型启动子（淡绿色片段）驱动表达。（d）ORF-Tag文库中，在删除终止密码子的目的基因ORF（橘色片段）C端插入荧光蛋白GFP（深绿色片段）和筛选标签KanMX（黄色片段）］
图3 光遗传工具在发育生物学中的应用（通过光-氧-电压感应结构域介导的二聚化调控细胞内酪氨酸激酶活性，进而引发SMAD1/5的磷酸化，并促使其进入细胞核以启动BMP下游基因的表达。光遗传激活的Shroom3通过在顶端连接处招募ROCK，驱动细胞顶端收缩）
图2 合成信号分子浓度梯度控制生物细胞图式及三维结构
图1 早期胚胎发育及类胚胎与类器官模型(人类胚胎发育始于囊胚着床于子宫壁，随后形成由上胚层和下胚层构成的双胚层胚盘。原肠胚形成过程将其转变为三胚层结构：外胚层、中胚层和内胚层，为早期器官发生奠定基础。作者在此列举了几种具有代表性的干细胞类胚胎模型，能够较好地模拟从着床前、着床期到原肠胚形成及早期器官发生等关键发育阶段，同时也展示了部分具有代表性的类器官模型。由于篇幅所限，未能收录全部相关研究，敬请谅解）
表2 新型分子记录器与Cas9分子记录器对比分析
图3 三种新型分子记录器的工作原理^［61-64］(pegRNA—先导编辑引导RNA；TRE—在DOX存在时可被rtTA激活的启动子；HsAID—碱基编辑器；iSceI—DNA结合蛋白；rtTA—诱导系统)
图2 重建谱系发生树与整合组学数据分析^{［43，49］}，Cas9分子记录器的缺点与错误构建的谱系发生树^{［3，42，49］}
表1 Cas9分子记录器的特点总结
图1 理想的分子记录器^［42-44］和Cas9分子记录器的代表性研究^{［41-42，45-49］}[Rosa26 Col1a1：基因组上landing pad位点，用于外源基因的定点整合。R26， pU6， CAG， EF1A：组成型启动子。TetO：诱导型启动子，由rtTA激活。M2-rtTA：诱导系统，由诱导剂doxycycline（dox）激活]
表2 引入外部知识增强的蛋白质语言模型
图5 增强蛋白质语言模型方法
表1 目前常见的蛋白质语言模型的架构、参数量、预训练任务和应用场景
图4 FP8、FP16与FP64表示的标准正态分布
图3 不同注意力机制的KV-Cache内存占用与输出长度的关系示意图
图2 DeepSeek-V3，V3-Base，R1与R1-Zero系列模型之间的关系
图1 DeepSeek系列模型的发展历史

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