PAIMM派米星球HOW IT WORKS
不是个体“努力变好”，是分布改变。
可遗传的差异让不同个体在某个环境中具有不同的繁殖成功。它们的后代比例变化，群体的性状分布便可能改变。变异不预先知道环境需要什么；随机抽样也会产生漂变。模型里的“适合”只相对于当前环境。
Tenaillon et al., Nature 2016 · 实验进化 ↗
PAIMM / A NEW WORLD TO PLAY
给一片小花园，
一场演化的机会。
改变环境，保留随机种子。看看数字生物的性状分布怎样随着世代改变。
亲手操作 · 看见结果 · 探索背后的机制
TRY SOMETHING. SEE WHAT CHANGES.
把“如果”，交给你的好奇心。
BUILD YOUR LITTLE ECOSYSTEM
先把环境调到暖端，演化 30 代；再切到冷端，看原来的优势是否还在。参数是模型刻度，不是真实温度或细胞测量。
展开可核查的模型规则
性状 x ∈ [0,1]；环境 e ∈ [0,1]；繁殖权重 w = exp(−12 × 选择强度 × (x−e)²) + 0.001。每代按相对权重独立抽取亲本，子代复制性状。以设定概率增加均值为 0、标准差为 0.07 的随机变异，结果限制在 0–1。资源刻度决定下一代个体数 N = 40 + round(1.6 × 资源)。各代完全替换。
这不是代谢或死亡模型，不模拟真实基因组。非定向变异在边界被截断可能影响分布。用相同种子和操作顺序复现实验。
A LIVING MODEL, NOT A REAL CELL
代数0
个体数
平均性状
纵轴 0–1 为性状刻度，横轴为代数。绿色实线：群体平均性状；金色虚线：环境偏好。
BEHIND THE MAGIC
好玩的背后，有什么在发生？
HOW IT WORKS
用数字生物理解原则，不替代真实实验。
数字生物研究可在明确规则下研究复制、变异和选择。本页面采用更简单的单性状替代世代模型。它没有重现论文的软件、完整基因组、细胞生理或自然生态，图像中的生物也是创意概念。
Lenski et al., Nature 1999 · 数字生物 ↗01 进入情境→02 亲手尝试→03 看见结果→04 理解机制
环境变了，优势还在吗？
为一群数字生物设定环境，让随机变异与繁殖抽样一起发生。走过三十代，再改变环境，观察曾经占优势的性状会怎样。
它怎样工作
单一连续性状影响相对繁殖权重；每代加权抽亲本、复制并随机变异，选择与漂变共同改变群体分布。
这次体验的边界
教学模型没有完整基因组、代谢或真实死亡；资源旋钮设定群体数量，参数不是实测生物学量。