Science大突破！生命科学迎来最大“翻身”，预计这次要重回巅峰！

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最近的 人工智能技术 已经从 “浅层”学习架构发展到“深度”学习架构 。作为人工智能的一个重要分支， 机器学习 （ML） 可以自动学习捕捉复杂的模式，并根据数据做出智能决策。ML在生物信息中有着非常广泛的应用。特别是，在多组学数据快速增长的推动下，属于ML子领域的基于 深度学习 （DL） 的方法已成为生物信息数据分析的强大工具。 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、临床辅助决策和药 ………………………………