至于信息学，虽然现在还是LV.0。但只要过几天那篇AI论文一发，拿到经验值，升到LV.1是板上钉钉的事。
“这样一来，我就拥有了数学LV.3、生化学LV.2、信息学LV.1的豪华配置。”
“这种跨学科的组合，如果不搞点大事，简直对不起系统的栽培。”
徐辰的目光，投向了生物学与信息学的交叉领域——生物信息学。
在当今的生物学研究中，信息学和数学的应用已经越来越广泛，甚至成为了推动学科发展的核心动力。
从基因组测序的海量数据分析，到蛋白质结构预测的深度学习算法，再到系统生物学的复杂网络建模，无处不在。
最著名的例子，莫过于DeepMind开发的AlphaFold。它利用深度学习算法，成功预测了蛋白质的三维结构，解决了困扰生物学界几十年的难题，被誉为“生物学界的阿波罗登月时刻”。
“既然AlphaFold能做，那我为什么不能做？”
徐辰的心中，燃起了一团火焰。
他不仅有数学和信息学的底子，现在还有了LV.2的生化学直觉。这种三位一体的优势，让他看到了无限的可能。
……
打定主意后，徐辰先靠着LV2的生物学天赋刷了一波生物学书籍，恶补了空有生物学天赋但缺乏生物学知识的大脑。
于是接下去十几天时间，徐辰开始疯狂恶补生物学知识。
“啧，这生物学……怎么全是特例？”
徐辰一边快速扫描着三羧酸循环的代谢通路，一边在心里疯狂吐槽。
“数学多美啊，公理之下，万物皆有逻辑。但这生物学简直就是‘补丁摞补丁’的屎山代码。明明A推导B很顺畅，非要蹦出来个酶C搞抑制，然后酶C还受pH值、温度、甚至隔壁分子D的心情影响。”
“这就是上帝写的代码吗？没有任何封装和解耦，全是全局变量，简直是程序员的噩梦。”
虽然嘴上吐槽，但得益于生物学LV2的等级加持，他的学习速度依然是恐怖的。
经过了十数天的恶补，徐辰对生物学的经典专业知识基本算是基本补齐了。
……
不过，书本上记载的，终究是已经被人类征服的“旧大陆”，是几年前甚至十几年前的定论。而真正的科研前沿，那些迷雾重重的“新