理论驱动的理解

🧠 从数据走向理论，从现象走向原理

在 BSGOU，我们认为科学不仅是分析数据，更是追求理解的过程。现代生物信息学带来了空前的数据获取与处理能力，但我们追求的不只是“发现差异”，而是解释机制、建立模型、提出理论。

我们鼓励成员超越“黑盒模型”或盲目依赖AI预测，转向构建可解释、可验证的理论框架。无论是重构基因调控网络、模拟细胞行为、还是解析信号通路的动态机制，我们始终强调“从数据中提炼规律，从模型中获得洞见”。

在 DK.BeesGO 中，每一个工作流都不仅仅是分析流程，更是引导使用者从观测到假设、从经验到理论的科学路径。通过整合生物直觉与计算逻辑，我们希望帮助研究者真正理解生物系统“为什么这样工作”，而不仅仅是“它是如何表现的”。