kaiandUser <human>
1b47b50d3c
架构变更：把 dr-translator 从 opencode agent 降级为 Python 脚本编排下的 LLM
调用。根本原因是 agent 一次性处理 19k 英文词整文，单次 output token 接近
Sonnet 4.6 上限（~32k），多次重跑都卡在同一个坑里——问题是架构本身，不是
prompt。
新架构：
scripts/lib/zenmux_client.py HTTP 客户端，指数退避重试、token 统计
JSONL 日志、secrets.env 自动加载
scripts/lib/markdown_chunker.py 按 H1/H2 切块，稳定 anchor ID（order+title
sha1），支持合并/统计
scripts/prompts/translate_system.txt 英译中 prompt，用自定义 <<<TRANSLATION>>>
分隔符格式（规避 Markdown-in-JSON 问题）
scripts/prompts/polish_system.txt 中文润色 prompt（留给下一步 polish.py）
scripts/translate.py 主入口：章节级切块 → 逐块翻译 → 拼接
关键设计：
- 0 依赖 LLM 遵从性：Python 控制切块/循环/重试，LLM 只做单块翻译
- 断点续传：每块翻译完立即写 phase4/zh_chunks/<order>-<anchor>.md
- 术语表累积：每块的 glossary_patch 合并回 phase4/glossary.json
- 失败隔离：单块失败不影响其他块，重跑只补缺
- 调试友好：--only N,M / --limit K / --force
实测（dual-target-rnai-pipeline-2026）：
- 63 块全部成功，17 分钟，$1.70
- 33,441 中文字（符合"研究类 ≥30,000 字"硬标准）
- 310 条双语术语
- 翻译质量：接近母语咨询分析师写作
下一步：polish.py（按 H2 section 润色）、merge_chapters.py（从 phase2/drafts
合并生成 final_en.md）、重构 dr-editor-in-chief 调度脚本、更新 /dr-finalize。
Co-authored-by: User <human>
10 lines
1.6 KiB
Markdown
10 lines
1.6 KiB
Markdown
## 7.3 酶连接技术催生新一轮需求激增
|
|
|
|
阿尔尼拉姆斥资2.5亿美元建设siRELIS工厂（2025年12月）、Codexis与Nitto Denko Avecia签署ECO Synthesis评估协议（2025年10月），以及兆维完成首批商业化GMP级酶连接siRNA生产——这三件事共同表明，化学酶法组装正式走出中试阶段[src_B16, src_H04]。每个平台都从三个具体维度改变了质控用酶的需求结构。
|
|
|
|
其一，**过程内DNase I**用量从质控检测规模跃升至批次生产规模。DNA夹板连接路线需对每批GMP产品进行DNase I处理以去除DNA夹板，该过程内步骤的酶用量是分析质控检测的10至100倍[src_B16]。
|
|
|
|
其二，**T4多核苷酸激酶（T4 PNK）用量趋近化学计量级**。连接酶底物需要5'-磷酸末端，而化学合成片段携带的是5'-OH末端。一条21聚体siRNA中每个约7聚体片段均需一次PNK反应，每条双链共需六次，用量随批次规模和片段数量线性增长[src_E42, src_B16]。
|
|
|
|
其三，**连接位点验证检测属于全新质控类别**。每个连接位点均须通过专项核糖核酸酶T1与核酸酶P1联合再消化加以确认——该消化可生成跨越封接位点的片段，再结合精确质量液相色谱-质谱（LC-MS）进行分析[src_H01]。一条由两条链各三个片段组装而成的双靶点siRNA，最多含四个连接位点，每个位点均需独立验证——这一质控检测类别在纯固相合成生产中毫无对应先例。以酶连接法生产每摩尔双靶点原料药计，质控用酶总消耗量约为等量固相合成（SPOS）批次的2至3倍[src_B16, src_E42]。
|