2020年年初那段时间我给家里买了一系列保险，后来又逐渐了解了一些癌症早筛和治疗的医学知识，在这里把我看到的东西记录一下。

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代谢是细胞内的各种化学反应的总称，用于合成或分解大分子和小分子化合物。这些化合物很多是多肽、脂质、有机酸等，除了维持细胞的营养和能量供应，在信号转导、细胞通讯和转录调控方面都有重要作用。

麻烦的是，代谢物的类别太复杂，现在还没有哪种方法可以一次性把细胞里所有的代谢物都测出来。但另一个方面，代谢反应大多需要酶做催化，酶就是基因的表达产物，而基因表达的转录组是可以测的。那么从基因表达如何推导出代谢物丰度，有了代谢物以后又会带来什么新发现？本文介绍一种使用流平衡分析（flux balance analysis）来做细胞代谢强度推断的方法，再介绍一种用代谢物-受体配对数据库来做细胞通讯的方法。

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Github可以建立个人静态网页，虽然只能写写博客，但省去了搭服务器、申请公网ip、买域名等复杂的步骤。

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当一个强化学习问题里的状态数和动作数都相对比较小，状态-动作关系就可以写成一个表 (table, array or tabular)，表的数值对应的是在某个状态&动作下的价值函数 (value function)。这种情况下通常我们可以找到精确解，即可以精确得到一个最优的价值，及其对应的最优策略。与之相对的，如果状态或动作空间太大，就只能用求出估计解(approximate solutions)，可能是局部最优，或者最终的价值只是一个估计值。复杂的问题更广泛一些，但是这个页面我们先看看能精确求解的简单问题。

多臂赌博机问题里，玩家面临 $k$ 个选择，但是每一个时间点上这 $k$ 个选择对应的奖励分布没有变化，只是通过玩的经验，玩家对它们的估计有了更新。可以认为，多臂赌博机只有一个状态。

The book Reinforcement Learning: An introduction is written by Richard S. Sutton, firstly in 2015 and the second edition just came out in 2017.