组装图分叉不再只靠拓扑猜：样本自身序列统计给候选延伸打分，读段证据可独立核对
从头组装里，unitig图的分叉点此前只能靠拓扑、配对读段或覆盖度等启发式来选路，序列本身是否支持某条延伸很少被直接评估。RASTRO把每个候选延伸按样本自身的n-gram统计或Evo2语言模型算成每碱基惊讶度（bits-per-base），分数越低越优先，并用跨越分叉接合处的边界k-mer在原始读段中的出现次数作为独立参照。在HIV-1与SARS-CoV-2的unitig图上，样本自适应的RASTRO-S与读段支持选择的一致率随上下文长度从n=5升到n=10而提高，高于随机选择与最长延伸贪心基线；摘要与结果表在HIV-1的n=10数值上并不一致。