AI×生命科学：人工智能在生命科学中的应用

生命科学作为一门探索生命奥秘的学科，始终与人类的命运息息相关。从最初的博物学到现代的基因组学，科学家们的每一次突破，都深刻影响着我们对生命的理解与对疾病的防治。随着技术的飞速发展，尤其是信息技术和计算科学的飞跃，生命科学的研究方式和范式发生了革命性的变化。特别是近几十年来，生物学大数据的积累和智能化分析手段的应用，使得我们能以全新的视角审视生命的复杂性。人工智能技术，尤其是深度学习的兴起，正在极大地改变我们对生物世界的理解。它让我们不仅仅停留在表象之上，而是深入到数据背后的模式与规律，去发现那些肉眼无法捕捉的深层联系。

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究如何利用计算机系统模拟、延伸和增强人类智能的一门交叉学科。长期以来，人类始终希望通过技术手段构建能够感知环境、处理信息并完成特定任务的智能系统。随着计算机科学、数学和工程技术的发展，这一设想逐渐从理论走向现实，并形成了现代人工智能研究领域。在当前的技术体系中，机器学习（machine learning，ML）是实现人工智能的核心方法。它通过从大规模数据中学习输入输出模式并优化模型参数，使系统具备基于经验的自我改进能力。深度学习（deep learning，DL）利用多层神经网络结构实现对复杂特征的自动抽象，在图像处理、自然语言理解等领域已取得显著成果。强化学习（reinforcement learning，RL）则强调智能体在环境中通过反馈信号进行试错优化，逐步形成最优策略。

近年来，随着基因组学、蛋白质组学、代谢组学等数据的积累，我们能够在海量数据中挖掘出潜在的规律和信息，而这一切都离不开智能化的分析手段。不仅介绍了人工智能在生命科学中的最新应用，还通过具体的案例，展示了智能算法如何帮助我们解决传统方法无法触及的复杂问题，以及如何在蛋白质结构预测、基因变异解析、疾病机制探索、药物研发等方面取得突破。在对深度学习关键模型和组学数据进行简要介绍的基础上，《人工智能在生命科学中的应用》一书重点介绍了我们在生物多组学、动物学、植物学和微生物领域的最新研究工作。

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人工智能在生命科学中的应用购买

张玉娟 李博琦 邱宝利 著

ISBN 978-7-03-085703-3

北京：科学出版社，2026.6

《人工智能在生命科学中的应用》系统阐述了人工智能（AI）在生命科学中的应用，涵盖监督、无监督、强化学习及卷积神经网络（CNN）、Transformer等模型，并介绍变分自编码器（VAE）、生成式对抗网络（GAN）在分子设计中的作用；结合组学大数据，分析高维异质性问题及数据整合方法；从动物、植物与微生物研究出发，展示AI在分类、育种、代谢工程与病原预测等方面的实践。全书以“理论—数据—应用”为主线，体现AI推动生命科学向预测与精准研究转型。

本书是对笔者多年从事的生命科学大数据智能研究的系统总结。全书共分为7章：

• 第1章概述了人工智能的基本概念、发展历程及其在生命科学中应用的现状与前景；

• 第2章介绍了人工智能的主要学习范式和深度学习的关键模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制、自监督学习模型及生成式模型；

• 第3章阐述了组学大数据的诞生、组学数据资源、组学数据的结构、组学数据的特征，以及传统统计方法在组学数据中的应用；

• 第4章探讨了人工智能在多组学研究中的应用；

• 第5章讨论了人工智能在动物研究中的应用；

• 第6章阐述了人工智能在植物研究中的应用；

• 第7章介绍了人工智能在微生物研究中的应用。

本书的另一个重点是对“跨学科合作”这一理念的深入阐述。在生命科学大数据的研究中，我们不仅需要生物学家的专业知识，更需要计算机科学家、数学家的智慧和技术。数据的复杂性与多样性，要求我们能够跨越学科的界限，整合各类技术和方法，才能够真正破解生命的密码。正是这种跨学科的协作，让我们能够更好地理解生命现象的规律，并将这些理解转化为实际的应用，服务于人类的健康和福祉。

人工智能在生命科学中的应用，不仅仅是技术的进步，更是一种哲学性的思维革命，它促使我们从微观世界到宏观世界、从实验室到临床，再到社会与伦理，全面反思人类对自然界、对生命的理解。本书的每一章都是对这种深刻变革的呈现，也记录着我们在技术与哲学的交汇处探索生命的奥秘，思考生命未来的足迹。

希望读者能够通过本书学习、理解、体会在人工智能、大数据、生命科学等交叉领域进行研究的基本方法和思路。

本文摘编自《人工智能在生命科学中的应用》（张玉娟, 李博琦, 邱宝利著. 北京: 科学出版社, 2026. 6）一书“前言”“第1 章 人工智能发展历史”，有删减修改，标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-085703-3

责任编辑：罗 静 刘 晶

本书适合从事生命科学、生物信息学、人工智能等领域的研究人员、研究生和高年级本科生阅读参考，也可为有意将AI技术引入生物学研究的跨学科工作者提供方法指引。书中既有对AI算法原理的系统梳理，也有面向动物、植物、微生物三大生命科学领域的应用案例分析，兼具理论深度与实践价值，是了解智能时代生命科学研究范式变革的重要参考读物。

（本文编辑：刘四旦）

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