重组蛋白表达
在 E. coli 里高表达一个外源蛋白：翻译起始被 5′ 端结构压住、稀有密码子拖慢延伸、 内部 RBS 带来 N 端截短——这些往往在你拿到序列、做完全部克隆之后才发现。
适用场景
你可能正卡在这里
穿梭载体与双宿主
同一个基因，既要在 E. coli 里克隆放量，又要在 HEK293 或 CHO 里表达。 两套密码子偏好、两套密码子对偏好，只顾一头就会在另一头失分。
基因合成下单前
序列发给合成商之前，你需要知道它有多难做：重复序列、GC 尖峰、残留酶切位点、 复杂度分级与交期估计，而不是等报价回来才发现要返工。
mRNA 与 IVT 交付
三联终止、poly(A) 尾方案、5′ UTR 与 RBS、隐式剪接位点与糖基化位点—— mRNA 构建体的风险有很大一部分不在密码子里。
工作流程
一条序列走完全程
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输入
粘贴 CDS 或蛋白序列；也可以直接导入一条 GenBank 记录，把注释里的 RBS、标签、 结构域自动安装为保护区。
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定约束
选宿主，设最低 CAI、必须保留的位点与区间、要规避的基序权重矩阵、 必须保持单链的区段。约束不满足会当场报错，不会被静默忽略。
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多候选优化
多目标联合优化一次给出多个候选；每个候选都逐项列出去掉了什么、保留了什么、 在哪一项上做了让步。
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核验
结构系综与稳健性、风险基序、残留酶切位点、合成复杂度。 预测结构不是一张图，而是一组带不确定度的概率。
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交付
PDF 报告、GenBank、FASTA、CSV；批量结果可导出 multi-FASTA， 附上每条的最佳候选直接送合成。
能力清单
四层能力，覆盖从序列到构建体
优化内核
- 多目标调节CAI、GC 含量、5′ ΔG、密码子对偏好（CPB）与密码子多样性同时权衡
- 硬约束保证最低 CAI 地板、必须保留的酶切位点与标签、保护区段，在优化的每一步都成立
- 双宿主联合优化主宿主与副宿主同时进入评分与报告，稀有密码子和密码子对偏好各算一套账
- 基序规避带入自己的 JASPAR 式位置权重矩阵，优化时避开指定转录因子或 RNA 结合蛋白的偏好序列
- 12 个内置宿主大肠杆菌 K-12、HEK293、CHO、Sf9、酿酒酵母、枯草芽孢杆菌、猪、小鼠、大鼠、果蝇、拟南芥、斑马鱼；也可上传自定义密码子表
结构与 RNA 生物学
- 最小自由能结构Zuker 模型下的 MFE 二级结构预测
- 系综而不是单一结构配分函数、碱基配对概率 p(i,j)、逐位置配对率 q(i)
- 结构稳健性最优结构在系综中的占比、期望碱基对数、系综内配对距离、位置级确定性
- 能量近邻结构枚举能量带上所有次优结构，看清折叠的备选方案
- 结构级硬约束强制配对、禁止配对、强制单链，可施加于任意区段
- 单链区可及性让 RBS 或核糖开关结合位点保持开放，既可作为优化目标，也可作为硬门槛
风险与可制造性
- 不稳定模体AU-rich、GU-rich、UpA、poly-G/C、U 富集区
- 加工信号TATA / CAAT、poly(A)、隐式剪接位点、SD 序列、内部 ATG、内部 RBS 配对、提前终止、Rho 非依赖终止子
- 重复与 GC 尖峰直接重复、反向重复、30 nt 滑窗内的局部 GC 尖峰
- 糖基化位点N-连接（N-X-S/T，X≠P）与 O-连接簇，含 AGY 型丝氨酸
- 酶切位点清除62 种常用限制酶全目录扫描，用同义替换消除而不是绕过
- 合成可制造性复杂度分级、交期预估、克隆引物 Tm
交付与协作
- 序列体检一条已有序列的全量指标与跨场景适配度，优化之前先看清现状
- 多宿主对比同一基因在多个宿主下的候选并排比较，而不是凭经验选一个
- 批量优化一次提交整批基因，共享参数，导出每条的最佳候选
- 侧翼构建His6 / His8、FLAG、Strep、Myc、V5、HA 标签；RBS、5′ UTR、终止子、poly(A) 尾方案
- 报告导出PDF、GenBank、FASTA、CSV，含逐项判定与适用范围说明
- 任务历史每次优化都可回查，记录来源（网页或 AI 客户端）与耗时
可信度
为什么这些数字可以信
结构预测有明确基准
最小自由能在与 ViennaRNA 2.7.2 对表的基准序列集上逐位一致，在随机与合成序列族上同样逐位一致； 系综面（碱基配对概率）在基准序列集上逐位一致，超出该集合时的残差有界且已经量化。 ViennaRNA 2.7.2 是这个领域的黄金参照——我们不是另造一个近似去替代它。
每个指标都带适用范围
结果里的判定不是裸数字：稀有密码子按哪个阈值、5′ ΔG 取哪个窗口、 单链可及性在哪个局部窗内计算、保护区的贡献是上界还是精确差值，都写在数字旁边。
做不到的事会说做不到
如果目标在给定约束下结构性不可达——同义空间里根本不存在那样的密码子组合—— 系统会告诉你原因，而不是交给你一个看起来不错的次优结果。
边界：二级结构模型不含假结与三级相互作用，这一点与 ViennaRNA 一致。 我们也不预测表达量：给出的是可解释的代理指标与风险项，不是湿实验结果。 需要实验验证的部分，交给你和你的实验台。
AI 接入
接进你常用的 AI 客户端
OptiGene 对外提供的是 MCP 接口。你日常在用的 AI 客户端——比如 WorkBuddy—— 只要支持 MCP，就能把 OptiGene 当成一组工具接进去：提交优化、查看结构系综、 逐密码子注释、结果对比、证据查询，都在对话里完成。授权走 OAuth，一次即可。
批量分诊
一次几十条基因，让你客户端里的 AI 读结果、挑出真正需要人工判断的那几条。
流水线里的一环
优化不再是一个需要手动点开的网页，而是 AI 可以调用的一步。
同一套结果
AI 读到的数与网页上看到的是同一份，不存在两套统计基准。
常见问题
专业用户真正会问的几件事
和 IDT、Twist 的免费优化工具有什么不同？
它们主要解决密码子替换。OptiGene 把结构、mRNA 风险与可制造性放进同一次优化， 并且把每个判定的依据和适用范围写进结果。如果你只需要快速拿到一条序列， 厂商工具够用；如果你需要知道这条序列为什么长这样、哪里还有风险，那是我们要解决的问题。
能不能同时兼顾两个宿主？
可以。双宿主联合优化让主宿主与副宿主同时进入评分：CAI、稀有密码子、 密码子对偏好各算一套账，报告里分开呈现，不会混成一个数。
我序列里的酶切位点、标签会被改掉吗？
不会。这些作为硬约束进入优化，候选必须满足才会被交付。 保护区和必须保留的位点在多轮同义替换中始终成立。
结果能不能复现？
能。同一输入与同一组参数得到同一结果；每次优化都带完整参数快照， 可以在任务历史里回查当时的设置与输出。
能预测表达量吗？
不能。我们给出的是 CAI、5′ ΔG、翻译起始效率代理、结构稳健性这类可解释指标， 不是表达量预测值。任何声称能直接给出表达量的工具，都值得你多问一句它的验证数据。
我的序列数据安全吗？
账号隔离。任务历史按用户隔离，其他人的任务无法通过任何入口读取； 优化参数与结果只在你自己的账号下可见。