江源
- 作品数：8 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 相关领域：生物学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 人工智能驱动生命科学研究发展的新态势
- 2025年
- 生命现象具有其独特的复杂性和多样性,从分子到生态系统的多个层级相互关联且规律独特,每个层次又都形成了庞大的数据网络。面对这种复杂性和多样性,2024年以来人工智能(AI)与生命科学的融合进一步深化,极大地促进了海量、多维度、异质化的生命科学数据的处理与解析,为揭示其中隐藏的模式和规律、更深入地理解生命本质提供了有力支撑,并推动了研究范式的革新、新理论的发现以及新应用场景的拓展。本文结合近年来尤其是2024年以来的研究新进展,重点说明了人工智能的引入如何促进“数据驱动”与“假说驱动”研究范式的深度融合,如何推动“理论研究”与“实验研究”之间的耦合发展,如何创造“‘干’‘湿’结合”的场景深化。在此基础上,本文还对人工智能驱动生命科学研究发展的新态势进行了展望。
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- 关键词：人工智能生命科学
- 计算生物学前沿进展及其应用态势分析
- 2025年
- 计算思维与技术已成为生命科学研究的关键因素,促进了计算机科学与生物学间的融合。计算生物学推动科学家采用新方法建模、分析及解释,利用计算工具深化科学知识。计算生物学研究从基因调控解码到细胞信号转导理解,有望引领开创性发现。2024年,计算生物学在分子(基因组、RNA、蛋白质)模型、细胞图谱和空间组学等领域获得了很大突破。同时,研发投入的持续增加和个性化药物需求的不断攀升,共同推动了相关市场的蓬勃发展。然而,当前的计算生物学尚未构建起一个相对完备的研究体系。众多计算生物学的方法和理论尚待完善,面对更为复杂的生物学问题,科学家们仍在寻找合适的计算手段和方法以开展深入研究。
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- 关键词：计算生物学人工智能分子模型
- 代谢整合生物学的研究发展态势
- 2025年
- 代谢整合生物学作为整合生物学的重要分支,旨在从整体、系统及跨层级的视角,深入探究生物体内物质和能量代谢的客观规律及精细调控机制。本文总结了近年来,特别是2024年该领域的研究发展态势,从理论建构、研究项目、研究进展、研究展望四个维度进行了系统剖析梳理。在理论建构方面,生物钟与能量代谢关系的研究成果丰硕,揭示了关键调控因子协同、生物钟信号传递、代谢物浓度变化等多种作用模式,而社会学思路的引入为解析代谢稳态调控机理提供了新的视角;在项目布局方面,多个研究项目不同程度地体现了整合生物学的特点,为相关领域提供了支撑;在研究进展方面,新陈代谢与神经调控之间存在复杂的双向互动网络,器官间通过代谢轴紧密相连共同维持整体代谢稳态,而代谢与衰老之间的相互作用复杂,涉及代谢重编程、生理系统失调、能量代谢变化等多个层面。展望未来,随着人工智能、大数据等技术的发展与广泛应用,代谢整合生物学研究将围绕理论深化、技术创新及应用拓展等全方位展开,有望为生命科学与健康产业带来全新的突破与变革。
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- 关键词：人工智能
- 合成生物学赋能生物制造探索新质生产力未来赛道
- 2024年
- 合成生物学作为生物制造领域的“明星选手”,正以前所未有的速度重塑多个行业,包括生物制药、生物农业、个人护理、高性能材料、化学能源以及食品健康等。通过深入剖析合成生物学产业链的各个环节,包括上游使能技术、中游赋能平台以及下游创新应用,可以发现这一新兴领域具有蓬勃活力与巨大潜力;通过展望该领域未来发展趋势,发现产业新赛道、技术新趋势,指导未来生命健康领域发展,激发新质生产力潜能。
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- 关键词：生物制造合成生物学
- 2023年整合生物学领域发展态势
- 2024年
- 自20世纪中叶以来,生命科学研究逐渐从单一的生物个体水平延伸到细胞、分子、基因等不同层次。面对生物体的复杂性和多样性,跨层级、多维度、全周期的生命结构与功能研究日益受到重视,整合生物学应运而生,旨在揭示生物体内部各种层次之间的相互关系和调控机制,以期深入了解生物体的功能和行为。回顾数十年整合生物学的发展历程,多学科交叉的工具为其提供了有力的支撑,跨层级的功能涌现现象是其研究的关键节点,其理论基础则在于揭示了非线性、不确定性和异质性等复杂科学特征,为生命健康解决方案的赋能提供了基础。2023年,整合生物学在研究生命系统的涌现现象、健康及生态环境方面取得了突破性进展,加深了我们对生命系统整体知识体系的理解,也促进了对生物体在健康和疾病状态下的生理和病理变化的全面了解。展望未来,整合生物学或将以更为综合的整体视角,深入解析生命系统的复杂性、临界条件的变化、无序与有序状态的转化过程,进而促进人类对于生命本质的更深认知,创新前所未有的技术策略。
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- 关键词：多维度
- 2023年计算生物学科技发展态势被引量：1
- 2024年
- 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：计算生物学人工智能蛋白质结构
- 人工智能驱动生命科学研究的发展态势被引量：1
- 2024年
- 随着技术的不断发展和数据的持续积累,人工智能在生命科学领域发挥越来越重要的作用。目前,人工智能已经应用于分子、细胞、系统和个体等多层面的生命系统研究,为科研人员提供了强大的工具和方法,提高了研究效率和准确性;同时,也为生命健康、动物科学、工业科学和农业科学等领域提供了新的解决方案。本文旨在探讨人工智能驱动生命科学研究的发展态势,重点介绍近年来人工智能在生命科学领域的最新进展,分析其在生命科学研究中面临的机遇和挑战,并提出相关建议。
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- 关键词：人工智能生命科学
- 2023年衰老生物学研究及相关产业发展态势被引量：1
- 2024年
- 衰老研究在延长寿命、预防和治疗疾病、提高生活质量、减轻社会养老负担等方面均有着重要的意义。目前中国社会老龄化程度严重,对衰老研究及相关产业发展的需求更为迫切。随着全球衰老科学研究与产业发展的不断深化,重要成果层出不穷。鉴于此,该文重点对2023年相关进展进行梳理总结,以期为后续研究提供参考。
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- 关键词：衰老投融资
