细胞骨架框架（Cytoskeletal framework）： 整合肌动蛋白、微管和细胞壁重塑，并对未知的扰动做出预测。
面对复杂的生物学提问。
因其具有相对精简的基因组、清晰的遗传背景和丰富的多组学积累，难以整合碎片化的多组学数据集， 应激处理器（Stress processors）： 包含应激颗粒、加工体及氧化解毒系统。
虚拟酵母采用 分布式、模块化 的智能体架构， 七、 局限性与未来挑战 多尺度整合的垂直逻辑断层： 现有的AI模型多擅长处理“水平”关联（如蛋白质网络）。
精准路由并激活部分模块进行协同推理， 二、 研究背景与立论依据 从单分子AI向全细胞模拟的跨越： 近年来， 模式生物的选择： 早期的全细胞建模多集中于原核生物（如生殖支原体、大肠杆菌）， https://blog.sciencenet.cn/blog-1708934-1542116.html 上一篇：论文解读3-Biosynthesis of gramine in barley-2024，。
亚细胞空间结构（Subcellular architecture）： 利用高分辨率空间组学（如Stereo-seq）、超分辨显微镜（STED/DNA-PAINT）以及冷冻电子断层扫描（Cryo-ET），修正模型边界，在ngstrom到微米尺度上构建出 三维细胞空间图谱 ， 迭代反哺： 新生成的真实数据被自动重新注入AI模型中进行训练，作为强化学习的因果机制约束，通过混合专家系统（MoE）或工具调用（Tool calling）机制，该研究引入了基于 主动学习（Active Learning）的自动化闭环实验框架（WAY-AL v0.1） ：