我在 32 亿行遗留代码（人类基因组）上运行了 static linter

Source: Dev.to

Introduction

想象一下，继承了一个项目，文档缺失，原始开发者已经离开了数百万年，且 98 % 的代码库被标记为 “垃圾”。 那就是人类基因组。

数十年来，生物学把非编码区域当作被注释掉的垃圾。作为一名软件工程师，我有不同的看法：它看起来像 遗留代码——失去了链接引用但结构仍然完整的库。

于是我构建了一个工具来证明这一点。不是用试管，而是用 操作码、蒙特卡罗模拟和 Python。

任务：BIO‑KERNEL

目标很简单，但计算成本高：构建一个 “无比对” 搜索引擎，忽略位的 功能（biology）而关注它们的 结构（engineering）。

如果一个特定的复杂模式在不同文件（chromosomes）中 76 次 完全不做修改地重复，这不是随机噪声——而是一次函数调用。

技术栈（我们是如何构建的）

我们需要处理完整的 T2T‑CHM13 人类参考基因组（24 条染色体）。

步骤 1 – 编译原理应用于 DNA

我们不直接读取 “ACGT”。我们根据化学属性（嘌呤 vs 嘧啶，强键 vs 弱键）将序列转换为二进制标记。这把混乱的生物字符串转化为干净的 操作码 流，例如 [0, 1, 1, 0, 1 …]。

步骤 2 – 并行 “模糊测试”

发现模式很容易，证明它不是随机出现的却很困难。

我们实现了一个 null‑hypothesis generator，它的作用类似于 “Chaos Monkey”。对于每一次发现，我们生成 1 000 个平行宇宙版本的该基因——在保持熵不变的前提下随机打乱代码——以检验该模式是否可能偶然出现。

THE DATA: FINDING THE GHOST IN THE MACHINE

我们在一组 CPU 上运行了审计。经过 数小时 的并行计算后，我们分析了 19 821 个基因候选项。

大多数未通过 随机性测试——正如预期的那样。少数幸存下来。

Core Validator Table

Interpreting the Z‑Score

6.63 的 Z‑Score 极大：这种模式随机出现的概率相当于在海滩上找到一粒特定的沙子——两次。

我们识别出了 18 种不同的“幸存者”模式，它们违背了概率。

“遗留库”发现

最令人毛骨悚然的结果是发现 在完全不同的染色体上出现相同的代码块。

这些并非生物学趋同的案例；它们是细胞操作系统使用的 copy‑paste‑style 共享库，经过数百万年的进化重构仍被保留下来。

亲自进行审计

我并不指望你相信一篇博客文章；我希望你相信代码。引擎是开源的，你可以在自己的笔记本电脑上运行零假设检验器。

def run_validation(gene_id, distinct_patterns):
    """
    Run the Chaos‑Monkey test for a single gene.
    Returns a Z‑score and prints a survivor message if the score is high enough.
    """
    # Parallel generation of 1 000 shuffled versions
    null_dist = Parallel(n_jobs=8)(
        delayed(shuffle_and_scan)(gene_id) for _ in range(1000)
    )

    # Calculate Z‑Score
    mean = np.mean(null_dist)
    std  = np.std(null_dist)
    z_score = (distinct_patterns - mean) / std

    if z_score > 4.0:
        print(f"SURVIVOR FOUND: {gene_id} (Z={z_score:.2f})")

结论

这些数字和 Z‑scores 表明我们已经绘制出了基因组中首个真实的“遗留库”。它们不是统计伪像；而是具体且可追溯的逻辑块，例如 Survivor #18，硬编码在 Chromosome 3 (ENSG00000283563) 中，并在 Chromosome 20 (ENSG00000277611) 和 Chromosome 22 (ENSG00000284431) 中逐字节出现。

它们是复杂的高熵代码块，充当基因组中的共享库，经过数百万年的进化重构仍被保留下来。

为什么重要

首次，我们能够指向精确坐标——在 Ensembl 中真实且可查询的坐标——这些坐标充当关键补丁，使系统得以运行。基因组不仅仅是一本书；它是一个可执行文件，而 Bio‑Kernel 只是地球上最古老代码库的首个 lint 工具。

Repo: https://github.com/sirfederick/bio-kernel