基于顺序添加实验的组分邻接关系优化模型OofAM在序列分析中的应用研究

为解决顺序添加实验(OofA)中组分邻接关系(AR)的序列优化难题，研究人员创新性提出OofAM模型。该研究突破传统配对排序和组分位置模型的局限，针对响应仅依赖组分邻接关系的特殊场景，开发了具有理论保障的实验设计及最优序列推断技术。案例验证表明，该方法在大规模问题上显著提升效率，为制药和工业领域的序列优化提供了新范式。

　　

顺序添加实验(Order-of-addition, OofA)作为工业与制药领域的利器，传统依赖配对排序模型(pairwise ordering)和组分-位置模型(component-position model)。然而当实验响应仅与组分间"手拉手"的邻接关系(Adjacency Relationship, AR)相关时，传统方法就像用望远镜观察显微镜下的世界——力不从心。

研究者们敏锐捕捉到这一科学痛点，将AR问题细分为空间邻接与序列邻接两大类型。其中序列邻接关系(sequential AR)的研究长期处于"半荒漠"状态。为此，科研团队开发了OofAM这一全新武器库，包含三大核心模块：创新理论模型、自带"数学防弹衣"的实验设计方案，以及智能化的最优序列推断技术。

这项开创性工作首次将OofA实验的威力精准聚焦于序列AR问题。就像为DNA测序仪加装了新型传感器，OofAM展现出令人惊喜的"双高"特性：操作简单如智能手机，信息效率堪比超级计算机。实际案例更揭示其"越大越强"的独特优势——当处理组分数量庞大的复杂问题时，其性能优势如同指数曲线般迅猛攀升，为药物配方优化和工业流程设计开辟了新航道。