见证历史！再登Nature,天才少年耗时半年攻克生命科学领域历史难题！这将是里程碑式的突破！

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AI蛋白质设计： 可以帮助解决许多问题，包括设计具有功能的新蛋白质，包括基于蛋白质的药物、酶等。研究人员表示，AI深度学习网络极大简化了蛋白质的设计。任何时候，AI得出的新蛋白质结构完全是计算机‘构想’出来的。基于机器学习的方法能够快速创建具有多样结构和功能的生物分子，这些分子通常与任何已知蛋白质没有可检测的序列同源性。 机器学习： 在基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学中的应用日益广泛。它通过分析大型生物数据集，发现基因表达、蛋白质相互作用和代谢通路等复杂关系，促进个性化医疗和疾病预测。机器学习算法能够处理高维数据，识别潜在生物标志物，并进行系统性分析，推动精准医学和新药研发的进步。 深度学习： 在多个领域的应用主要集中在生物信息学、医学图像识别、病症预测、临床辅助 ………………………………