第2章 基因诅咒（第8页）

然而，当他将筛选条件设置得更加精细，聚焦于那些已经接受过“净化序列”

调整，或者说，基因“优化”

程度最高的人群，尤其是新生代群体时，一些极其细微、但确实存在的异常模式，开始浮现出来。

图表上，代表“情绪极端波动（包括强烈喜悦与深刻悲伤）”

的曲线，呈现出一种不自然的、平滑的下降趋势。

而与之相对的，“情绪稳定区间”

的占比在显着扩大。

这原本被解读为“优化”

成功的标志——减少了精神疾病的潜在风险。

但此刻，林湛看着那条过于“完美”

的平滑曲线，心中却升起一股怪异感。

人类的情绪，真的应该如此……平稳吗？像一条被精心修剪过的直线？

另一份关于社会行为的数据显示，这些高度优化群体的“群体一致性”

行为显着增加，而“个性化创新行为”

和“风险探索行为”

则出现了微小的、但持续性的百分比下降。

他们更倾向于选择安全的、可预测的路径，对未知领域的兴趣阈值明显提高。

这可以被解释为社会更加和谐、稳定的表现。

可如果结合萨法·维拉的警告来看……

“定向进化”

？“驯化”

？

林湛的额角渗出了细密的冷汗。

他强迫自己继续深入挖掘。

“系统，调取‘净化序列’底层指令集，最高权限访问。

关键词：隐藏协议，非治疗性指令，进化引导。”

光晕剧烈地闪烁了一下，似乎在进行某种高强度的运算和解密。

片刻后，一行行极其晦涩、用他从未见过的古老符号与生物化学标记混合编写的代码，缓缓浮现出来。

这些代码巧妙地镶嵌在庞大的治疗指令之中，如同病毒隐藏在自己的dNA里，其逻辑结构精妙绝伦，远超出当代任何编程语言的范式。

它们不直接参与基因的“修复”

，而是在修复完成的基因序列上，附加了极其微弱的、类似于“epigenetic（表观遗传）标记”

的调控信号。

这些信号影响着基因的表达倾向，而非基因本身。

它们像一套无声的指令，潜移默化地引导着生命的发展方向——朝向更低的情绪波动，更高的环境适应顺从性，更强的群体协同能力……

这正是萨法·维拉所说的“重编程”

！

林湛感到一阵天旋地转，他扶住冰冷的控制台边缘，才没有倒下。

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