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ridasameer23@gmail.com 摘要：本文回顾了人工智能 (AI) 技术与生物信息学的整合，重点介绍了其在吸收大量生物数据和理解复杂生物系统方面的应用。它涵盖了各种人工智能范式，包括数据挖掘、机器学习、深度学习和自适应算法，以及它们在药物发现、功能基因组学、靶向药物、蛋白质结构预测和基因组序列分析中的应用。本文强调了人工智能算法和生物数据在改善自然环境中的知识提取、模式识别和预测建模方面的作用。此外，本研究评估了人工智能在生物信息学中的困难和潜在应用，包括数据质量的局限性、人工智能模型的可解释性、整合多组学数据和伦理问题。总之，这篇评论总结了生物信息学中最新的人工智能方法，并为研究人员、从业者和利益相关者提供了利用人工智能发展有效解读生物系统复杂性并产生突破性发现和医学应用的路线图。关键词：生物信息学、功能基因组学、多组学数据整合、最新进展
生物信息学中的人工智能技术
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