从 DNA 序列到群体遗传学，8 个核心算法模块的交互式可视化。拖动滑块、点击按钮，直观理解计算生物学背后的动态规划、图论与概率模型。
计算 GC 含量、识别开放阅读框 (ORF)。GC 含量反映基因组特征，ORF 是基因预测的起点：以起始密码子 ATG 开始，以终止密码子 (TAA/TAG/TGA) 结束。
全局比对动态规划矩阵：从左上角填充得分矩阵，再从右下角回溯最优路径。绿色高亮为回溯路径，对应最优比对。
UPGMA (非加权组平均法) 自底向上聚类：每步合并距离最小的两个类，构建有根树。下方为距离矩阵，点击按钮逐步执行合并。
从一级序列到四级组装。AlphaFold 通过多序列比对 (MSA) 与 Evoformer 推理出三维坐标，端到端预测结构。
将测序 reads 拆分为 k-mer，构建 De Bruijn 图：节点为 (k-1)-mer，边为 k-mer。寻找欧拉路径即可重构 contig。
Nussinov 动态规划求最小自由能 (MFE) 折叠：最大化碱基配对数。A-U、G-C、G-U 可配对，弧线表示配对，形成茎环结构。
两状态 HMM：CpG 岛 (高 CG) 与背景 (低 CG)。Viterbi 算法根据观测序列推断最可能的状态路径，定位 CpG 岛区域。
H-W 平衡：p² + 2pq + q² = 1。调节等位基因频率 p，观察基因型分布。下方模拟遗传漂变——小种群中频率随机波动直至固定。