Nature 刊文：将人工智能深度融入生物学研究（第二部分）

《自然》期刊发表关于将人工智能融入生物学研究的第二部分专题，深入探讨了计算模型与湿实验深度结合的研究范式与现实挑战。

• 系统综述了机器学习在分子结构预测、蛋白质工程及高通量生物组学数据挖掘中的应用现状。
• 重点剖析了生物学数据高噪声、样本稀缺以及模型黑盒机制对指导实验验证造成的制约。
• 呼吁建立标准化的跨学科基准数据集与开放评估体系，以提升计算预测结果的可重复性。
• 影响/看点：AI 与生命科学的结合有望提升药物研发与合成生物学的探索效率，其前提是模型必须能够在复杂生物机理与因果推断上提供足够严谨的生物学解释。
• 资料依据：
• Nature（2026-09-04）：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03234-3

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