| 2023年计算生物学科技发展态势 |
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| 引用本文： | 毛开云,江源,袁银池,张华,周丽萍,江洪波.2023年计算生物学科技发展态势[J].生命科学,2024(1):11-20. |
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| 作者姓名： | 毛开云 江源 袁银池 张华 周丽萍 江洪波 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院上海生命科学信息中心,中国科学院上海营养与健康研究所;3. 上海生物医药公共技术服务有限公司;4. 中国科学院大学 |
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| 基金项目： | 上海市2023年度“科技创新行动计划”软科学研究项目“美国生物经济行政令背景下上海生物经济发展战略研究”(23692126400)； |
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| 摘 要： | 计算生物学借助大量生物数据的模拟与分析，探寻生物体及生态系统的结构和功能，从而加深对生物体的认识与理解。得益于算法的持续优化和计算机性能的提高，计算生物学逐步克服了大量数据处理和分析的难题。2023年，计算生物学在基因组学、蛋白质结构解析与预测、药物研发、疾病诊断与预测等多个应用领域取得突破性进展。随着技术的进步和数据的积累，计算生物学在未来的发展前景非常广阔，但仍存在数据质量问题、算法和模型复杂度、实验验证的难度、多学科交叉融合的挑战，以及伦理和社会问题等诸多难点需突破。
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| 关 键 词： | 计算生物学 深度学习 人工智能 蛋白质结构 |
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