人工智能导论

AI 在动物学中的应用

1. 动物进化研究，提取行为特征
2. 动物生态学，高通量测序
3. 资源利用与保护
4. 多样性保护

AI 在植物科学中的应用

1. 植物表征
2. 自然语言处理
3. 植物鉴定
4. 植物表型数据研究
5. 作物只能平台（CropGPT）
6. 多组学信息资源
7. 生物数据计算与分析
8. 植物疾病图像识别

AI 在微生物学中的应用

1. 微生物新功能发现
2. 微生物元素预测
3. 疾病扩散预测
4. 预测病毒突变，制定药物靶点
5. 加速疫苗研制

AI 在生物化学和分子生物学中的应用

1. 蛋白质结构预测（AlphaFold、DeepGp）
2. 药物开发，加速靶点预测

AI 在细胞与发育生物学中的应用

1. 单细胞测序
2. 实时识别和跟踪细胞及亚细胞结构

AI 在遗传学中的应用

1. 基于人工智能的蛋白变异预测——AlphaMissense

AI 在神经科学与心理学中的应用

1. 神经影像数据的高效处理
2. 大数据集的快速处理
3. 情绪识别与分类
4. 神经网络的理论识别
5. 识别和行为学数据分析
6. 精神障碍的识别与干预

AI 在药学与临床医学中的应用

1. 小分子药物
2. 医学影像识别
3. 药物发现与再利用
4. 临床试验，优化临床试验设计
5. 抗体设计（Body）

AI 在生物材料中的应用

1. 生物材料设计
2. 性能优化
3. 转化应用

AI 在生态学中的应用

1. 陆地生态学
2. 海洋生态学
3. 微生物生态学

AI 在环境科学中的应用

1. 土壤污染
2. 水体污染
3. 污染建模与修复
4. 天气预测模型（盘古气象大模型）

AI 在生物信息学中的应用

1. 大规模多维组学数据

AI 应用于生命科学所面临的挑战

1. 技术发展快于科学家技能

   不仅仅是生科，一些依赖转型发展或者 CS 技术的交叉学科似乎都面临着这样的问题，大家都希望借助 CS 来帮助本专业的研究，这固然是一件好事，但是对于人才的培养这本身是矛盾的——一个好的生物学家很难又成为一个计算机科学家，很难创造出比较独立/个性化的算法，很多都是利用计算机科学家已经研究得非常透彻的算法，这样的话其实存在着知识的“滞后性”，没办法把世界上最先进的两种学科马上融合起来，去创造出更牛逼的东西

2. 数据库不完善，数据存储、整合、标准化存在问题 生物数据的存储和调用方式存在统一标准，导致数据难以被机器自动处理，需要投入大量人力物力进行数据转化和处理
3. 计算需求高昂，对海量数据处理的技术和算法优化的需求问题 如何高效管理和分析这些海量数据，需要不断优化技术和算法
4. 模型可解释性和透明性不足 例如生态系统复杂性等“黑箱问题”
5. 模型选择和研究目标匹配问题 确定哪种模型最能满足特定的研究目标和需求仍是难题之一
6. 临床数据质量、安全性、伦理和监管性问题

DNA 条形码——比对 神经网络、隐马模型 卷积神经网络：MMNet（DNA+图像） 基于多模态融合，高多样性生物