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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在生物技术和生物化学中的融合正在推动范式转变，彻底改变这些领域的研究和应用。本综述探讨了 AI 和 ML 如何通过提高复杂生化过程的准确性、效率和可扩展性来重塑传统方法。关键进展包括 AI 驱动的基因组测序、蛋白质结构预测、药物发现和生物过程优化。在生物化学领域，AI 增强了高通量数据的分析能力，能够更好地预测化学反应，并支持代谢组学和蛋白质组学研究。AI 在个性化医疗（包括疾病诊断、药物基因组学和精准治疗）中的作用也得到了强调。虽然 AI 和 ML 带来了前所未有的机遇，但数据质量、模型可解释性和道德问题等挑战仍然是重大障碍。展望未来，AI 驱动的创新将进一步改变生物技术，促进跨学科合作和可持续的生化实践。本文深入探讨了这些进步、挑战和未来前景，强调了人工智能和机器学习在推动生物技术和生物化学向新领域发展方面的关键作用。
生物技术中的人工智能和机器学习：生化创新的范式转变
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