Nature“冲烂”Science！不被所有人看好，但往往带来惊喜，免疫学迎来“大地震”

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火爆全球的重大进展 深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂的问题。深度学习已经应用于各个领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。在生物信息学领域，深度学习也发挥着重要作用，例如基因表达谱分析、结构生物学预测、生物信息学数据集预处理等。 在生物信息学中，深度学习主要应用于以下几个方面： 1.基因表达谱分析：通过对基因表达谱数据进行深度学习，可以预测基因功能、发现新的生物标志物和生物路径径。 2.结构生物学预测：通过对结构生物学数据进行深度学习，可以预测蛋白质结构、功能和互动。 3.生物信息学数据集预处理：通过对生物信息学数据集进行深度学习，可以提高数据质量、减少噪声和缺失值，从而提高预测模型的准确性。 或许你还记得轰动一时的 AlphaFold2！ 谷歌Deep ………………………………