功能基因组学的核心命题，是在全基因组尺度系统性地建立"基因扰动—分子表型"之间的因果关联。CRISPR筛选是目前实现这一目标最有力的技术工具——通过靶向每个基因的sgRNA文库，在活细胞中引入精确的基因扰动，并在转录组、蛋白组等多个分子层面，乃至空间维度读取其下游效应。这种"因果干预"的能力，是任何关联性研究方法所不具备的独特价值。

AI虚拟细胞的出现，正在为这一领域打开全新的维度。虚拟细胞是以大规模真实分子扰动数据训练的、能够模拟细胞在扰动下行为变化的预测模型。其训练所需的核心"语料"，正是一套覆盖全基因组扰动、贯通多组学层面、具备因果结构的系统性数据——而这恰恰是CRISPR筛选技术的输出产物。从转录组（Perturb-seq）到蛋白组、代谢组，再到空间解析的多组学扰动读数，这一范式正在从单维度向"扰动组学"的全景方向演化。

我们以高通量Perturb-seq筛选为当前主力技术平台，为AI虚拟细胞的构建提供可训练、可溯源的核心数据语料。同时，我们持续追踪扰动组学的前沿方向，致力于为研究者提供高质量、可扩展的系统性功能基因组数据生产服务。