预测基因组变异的效应是一个研究热点。随着全基因组测序技术的普及，我们积累了海量的基因组数据，但如何准确解读这些变异的生物学意义，尤其是非编码区变异的功能，仍然是一个巨大的挑战。 为...

在生物信息学领域，随着生物数据的爆炸性增长，分析流程的复杂性也在不断增加。传统的生物信息学工具和流程往往依赖于大量的手动操作，这不仅效率低下，而且难以扩展。近年来，基于大型语言模型...

预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 蛋白质与分子设计的革...

近年来，人工智能（AI）技术，尤其是大语言模型（LLMs），在医学领域取得了显著进展。这些模型在静态医疗问答任务中表现优异，甚至在某些情况下能够媲美人类专家。然而，医学诊断并非单一静态的...

随着大语言模型（LLMs）技术的飞速发展，其在自然语言处理（NLP）领域的成功应用逐渐扩展到了生物信息学领域。生物信息学作为一个跨学科的领域，涉及基因组学、蛋白质组学、药物发现等多个方向...

引言 近年来，生成式人工智能尤其是大语言模型（LLM）取得了显著进展，但在生物医学研究中的应用仍处于起步阶段。目前，生物医学研究工作者使用LLM主要有两种途径：一是大型企业提供的商业平台...

预训练语言模型（如BERT、GPT等）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了显著进展，其在多种语言任务中的表现令人瞩目。这一成功激发了基因组学领域的研究者们尝试开发...

近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了巨大进展，极大地提升了人机交互的效率和精准度。而在计算生物学中，蛋白质序列被类比为自然语言，基于此的蛋白质大语言模型（PLLMs）也应...

下面是一些开源的深度学习与大语言模型教程书籍，可以从 GitHub 免费下载。 神经网络与深度学习 链接： **https://nndl.github.io/ 介绍： 系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系。鉴于深度...