МарАнта

from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel app = FastAPI() # Модель данных для запроса — например, дизайн гена class GeneDesignRequest(BaseModel): sequence: str organism: str # Хранилище (в памяти для MVP) designs_db = {} @app.post("/design") async def design_gene(request: GeneDesignRequest): # Простейшая логика — сохранить и вернуть ответ с подтверждением gene_id = len(designs_db) + 1 designs_db[gene_id] = request.dict() return {"message": "Design saved", "gene_id": gene_id, "sequence_length": len(request...

Отлично! Вот концепт «Synthia LabStack» — гипотетического, но технически осуществимого инструмента для генного инженера, работающего на стыке с биоинформатикой и синтетической биологией. Он объединяет *железо*, *софт* и *wet-lab* компоненты в единый поток: --- ### 🧬 Synthia LabStack: Интегрированная платформа для проектирования → сборки → тестирования генетических систем *(Концепт, вдохновлённый реальными инструментами: Benchling + SnapGene + Opentrons + MinION + AWSomics)* #### 🔧 Аппаратная часть (Hardware): | Модуль | Функции ...

2. Сборка (AutoLab Unit):      - Робот готовит ПЦР-смесь, амплифицирует фрагменты, собирает плазмиду методом Gibson Assembly.      - Трансформирует дрожжи.   3. Тестирование (SeqSense Pod + BioReactor):      - Секвенирование плазмиды → проверка на ошибки (MetaFlux).      - Дрожжи растут в BioReactor; флуоресцентный детектор фиксирует свечение при снижении O₂.   4. Биопанк-апгрейд (BioPunk Sandbox):      - Добавляешь ген красного флуоресцентного белка (mCherry) для «перекрёстного свечения».      - Симулируешь утечку дрожжей в природу: будут ли они конкурентоспособны?   --- ### 🌍 Как сделать...

Вот полный код "Гениального Ускорителя Рика Санчеза" с поэтапным планом развития и интерактивным обучением: `python import random import time import sys import math class GeniusAccelerator: def init(self): self.iq = 100 self.stage = 0 self.lab_equipment = [] self.knowledge = { 'physics': 0, 'math': 0, 'engineering': 0, 'biology': 0 } self.projects = [] self.rick_quotes = [ "Чтобы быть учёным, нужно перестать верить в глупые концепции вроде 'этики' и 'безопасности'!", "Школа – для лузеров! Настоящее обучение – это взрывы в лаборатории в 3 ночи!", "Ты что, идиот, Морти? Надо было использовать...

print("\nВыбери проект для реализации:") options = list(subjects.items()) random.shuffle(options) for i, (subject, task) in enumerate(options, 1): print(f"{i}. {task} ({subject.capitalize()})") choice = input(">>> ") if choice.isdigit() and 1 <= int(choice) <= len(options): selected_subject = options[int(choice)-1][0] print(f"\nНачинаем проект: {subjects[selected_subject]}") # Мини-игра на реализацию проекта print("\nРеши задачу для продолжения:") if selected_subject == 'physics': answer = input("Сколько энергии (в Дж) нужно для телепортации яблока? E = mc² (m=0.1кг): ") if answer.replace('...

4. Решай мини-игры для успешного выполнения заданий 5. Справляйся с случайными событиями (полиция, черные дыры и т.д.) ### Особенности: - Аутентичный стиль Рика Санчеза с отрыжками и безумными идеями - 5 этапов развития от новичка до гения - Интерактивные мини-игры и задачи - Система прокачки знаний и IQ - Случайные события и неожиданные повороты - Прогрессивная сложность...

self.knowledge[subject] = min(100, self.knowledge[subject] + boost) print("Нейроны оптимизированы! +5% ко всем знаниям!") elif choice == '3': print("\nЗагружаю знания во время сна...") subjects = list(self.knowledge.keys()) selected = random.choice(subjects) self.knowledge[selected] = min(100, self.knowledge[selected] + 10) print(f"Ты изучил {selected} во сне! +10% знаний!") elif choice == '4': print("\nЗавершение программы...") return True else: print("Неверный выбор! Мозг временно отключился!") self.rick_say() return False # Главная функция def main(): print(r""" _ _ __ __ _ __ / _ ...

print(f"Завершено проектов: {len(self.projects)}. Выбери следующий:") project_options = [ "Портальная пушка на микроволновке", "Экзоскелет для увеличения IQ", "Антигравитационная платформа", "Квантовый дешифратор мозговых волн", "Генетический модификатор интеллекта" ] # Выбираем только незавершенные проекты available_projects = [p for p in project_options if p not in self.projects] if not available_projects: print("\nТы завершил все проекты! Ты готов к этапу 4!") self.stage = 4 return for i, project in enumerate(available_projects, 1): print(f"{i}. {project}") choice = input(">>> ") if choice...

import random import time import sys class GeniusAccelerator: def init(self): self.knowledge_base = { 'physics': ["Квантовая механика – это просто, как плюнуть межпространственному слизню!", "Гравитация? Скучная штука. Завяжи с ней и займись тёмной материей!"], 'math': ["Высшая математика? Пфф... Я решаю дифференциальные уравнения во сне!", "Попробуй доказать теорему Пуанкаре за завтраком. Не можешь? Жалко."], 'engineering': ["Собери портальную пушку из микроволновки и зубной щётки!", "Настоящий инженер может починить всё, даже разорванное пространство-время."], 'biology': ["Клонируй себя 5 раз и заставь клонов делать домашку!", "ДНК – это просто код...

3. Архитектура OmniGene (Часть III): - Интегрирует ИИ (нейросети) для оптимизации параметров - Автоматически подбирает оптимальные дозы терапии - Синхронизирует биологические и квантовые процессы 4. Сознание и время (Часть IV): - Моделирует изменение восприятия времени через медитацию - Рассчитывает эпигенетические эффекты сознания - Использует дифференциальные уравнения для тренировки контроля времени ### Результаты работы: Программа генерирует 4 профессиональных графика: 1. Динамика биологического возраста 2. Изменение квантовой энтропии 3. Рост индекса витальности 4. Оптимизация параметров...

Вот полный код проекта DeAge на Python, симулирующий архитектуру бессмертия через квантово-биологический интерфейс. Реализованы все 4 части проекта: `python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import integrate from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute from qiskit.quantum_info import Statevector from sklearn.neural_network import MLPRegressor # ------------------------------------- # ЧАСТЬ I: ДЕКОНСТРУКЦИЯ СТАРЕНИЯ # ------------------------------------- class BiologicalAgingModel: def init(self, age=30): self.age = age self.telomere_length = 100 - age * 0.5 self...

deage_result = interface.run_deage_protocol(current_age, gamma_level=0.75 + time_boost) # Обновление возраста с учетом всех факторов current_age = deage_result['biological_age'] * meditation_boost deage_result['current_age'] = current_age deage_result['year'] = year + 1 results.append(deage_result) # Визуализация результатов fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) # График 1: Изменение биологического возраста years = [r['year'] for r in results] bio_ages = [r['biological_age'] for r in results] axs[0, 0].plot(years, bio_ages, 'o-', linewidth=2) axs[0, 0].set_title('Биологический возраст по годам терапии') axs[0, 0]...