估计阅读时长: 10 分钟Github开源地址：https://github.com/xieguigang/flywire 本文是"果蝇赛博生命"三部曲的第三篇，也是高潮篇。前两篇我们讲清了脉冲神经元的"漏水桶"模型（第一篇），以及 FAFB-v783 连接组这张 5000 万条记录的全脑"通话清单"（第二篇）。今天，我们要做两件事：第一，给这只果蝇通电，看看她大脑里哪片区域在亮；第二，把贪吃蛇游戏接进她的大脑，让她自己玩。 然后——因为这篇文章写得足够长——我们顺便讨论一下人类的数字永生、缸中之脑、《黑客帝国》和《流浪地球 2》。坐稳了。
估计阅读时长: 6 分钟Github开源地址：https://github.com/xieguigang/flywire 本文是"果蝇赛博生命"三部曲的第二篇。上一篇我们讲明白了脉冲神经网络（SNN）的原理：神经元是会漏水的桶，脉冲是它们唯一的语言。但一个悬而未决的问题是——桶和桶之间的水管，到底怎么接？ 传统的做法是训练出来的。而我们的做法更"莽"：直接把一只真实果蝇的全脑接线图下载下来，照着抄。
代谢组学那堆名词我上次查资料时也手抄过一页，QC 样本、保留时间、m/z 这些混在一张表里，来回对照着看特别费劲。你这篇把英文缩写和中文解释排在一起，省了我不少翻文献的功夫，尤其是代谢物鉴定那几段。
文中提出的"能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢？"让我想到一个需要先厘清的问题：把Family层级的分类当作细胞分群标签时，功能相似性与亲缘关系可能会混在一起，图上的聚集未必能直接解释为代谢功能接近。如果借用单细胞分析中的降维流程，是否可以同时标注物种分类和基因组注释完整度，看看分离主要对应哪一种差异？尤其是这里用的是EC注释的TF-IDF矩阵，缺少某项注释究竟代表功能缺失还是未被识别，也可能影响对分群结果的判断。
这个角度之前没想到，零分布原理及其在生物信息学中的应用 确实值得深入了解。刚好之前看过，可以对照着看看。
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