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、临床辅助决策和药物开发等方面，已有研究通过将该领域的文字、图像、信号等记录信息进行多维量化，利用深度学习开发多种模型进行数据特征学习、信息挖掘、状态模拟，完成了识别、评价、预测等功能。

 

AI蛋白质设计：可以帮助解决许多问题，包括设计具有功能的新蛋白质，包括基于蛋白质的药物、酶等。研究人员表示，AI深度学习网络极大简化了蛋白质的设计。任何时候，AI得出的新蛋白质结构完全是计算机‘构想’出来的。基于机器学习的方法能够快速创建具有多样结构和功能的生物分子，这些分子通常与任何已知蛋白质没有可检测的序列同源性。

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