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從數據到發現:GenAI 如何改變生物信息學.pdf

上傳人: le****ng 編號:186969 2024-12-17 26頁 1.48MB

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本文探討了生成式人工智能(GenAI)如何改變生物信息學(BFX),并強調了其在生物醫學研究中的重要性。文中比喻生物信息學為生物研究的“谷歌地圖”,能幫助科學家在大量數據中找到疾病理解的目標。GenAI的應用在BFX中體現在多個方面:1)通過基因組測序識別病毒基因和蛋白,加速疫苗開發;2)通過轉錄組學和蛋白質組學數據,深入了解免疫反應;3)利用病毒基因組序列數據,發現能引起強烈免疫反應的特定抗原;4)通過omics分析,指導疫苗設計,誘導持久的免疫力;5)在藥物發現和開發中,使用生成式對抗網絡(GANs)進行新的藥物設計,減少傳統藥物開發的時間和成本;6)通過Google DeepMind的AlphaProteo工具,展示GenAI在蛋白質工程中的應用。文章還提到, skilled bioinformaticians的短缺正在延遲生物醫學研究的進展,而Genie Tech Bio利用GenAI解鎖了復雜而強大的生物信息學工具,使研究更快、更便宜且更可復制。最后,文章展望了未來,預計將看到藥物候選人在幾天內而非幾年內生成,并且臨床試驗能實時根據患者反應進行調整,這將大大加速生物醫學研究,使科學家能夠專注于發現而非數據瓶頸。
"AI如何改變生物信息學領域?" "生物信息學如何加速疫苗和藥物設計?" "AI在蛋白質工程中有哪些應用?"
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