图1：机器学习框架图。 (IMAGE)
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A：从高通量序列合成的实验中获得 大量DNA 序列。序列分为易于合成序列（蓝色）或难以合成序列（红色）。B：DNA序列的图形表示：重复、GC含量、信息熵和其他类型的特征。通过机器学习方法从这些序列特征中识别出关键特征。C：利用XGBoost算法建立分类模型并计算S-index。D：模型的可解释性：特征贡献根据全局重要性和局部 SHAP 重要性进行量化。E：S-index 应用于染色体。热图显示了不同片段的合成难度，从困难（红色）到容易（蓝色）。白色染色体表示未分析、未合成的序列。
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©《中国科学》杂志社
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