Highlight

• 人工智能（AI）正成为生命科学研究的核心工具，尤其在多组学大数据的解析中展现出独特优势。
• ML与DL技术助力植物学、动物学及微生物学领域，推动从基因组学到表型组学的融合分析。
• FAIR原则（数据可查找、可获取、可互操作和可重复使用）为多组学数据管理和AI应用提供保障，促进研究的开放性和重复性。

研究核心概述

近年来，伴随着高通量测序和组学技术的迅猛发展，生命科学进入了大数据时代。而人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL），正逐渐成为解码这些复杂数据不可或缺的工具。本文综述了AI如何通过对植物学、动物学和微生物学等领域多组学数据的分析，帮助揭示生物系统的复杂性与内在联系，同时讨论了数据整合、模型解释性以及未来挑战等关键问题。该论文发表于权威期刊GigaScience，体现了当前AI技术在生命科学中的广泛应用和巨大潜力。

研究背景与科学问题

进入21世纪后，生命科学数据产生量呈指数级增长，尤其是来自基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学实验。高通量测序技术（NGS）、高分辨质谱技术（HRMS）等推动了这一趋势，而随之而来的庞大而复杂的生物数据对传统分析方法提出了严峻挑战。

人类大脑难以直接处理由数十万甚至数百万分子变量组成的高维数据，以及它们和生物表型之间错综复杂的关联。由此，基于计算能力和算法发展的AI技术应运而生，不仅能提升数据分析深度，也有望加速发现过程。

在此背景下，生物数据的各种异质性、多维度集成以及结果的可解释性成为亟须突破的瓶颈。同时，遵循FAIR原则的规范化数据管理成为保障研究可重复性和协作的重要保障。

主要研究内容及成果详解

1. 生命科学大数据爆发与AI应答

20年来，NGS技术极大丰富了动物和植物基因组测序数据，同时转录组测序（RNA-seq）、蛋白质组学及代谢组学也借助质谱技术得到飞速发展。以往分散的单组学数据逐渐整合，形成多层次生物系统全貌。

同时，自动化成像技术和传感器技术（如多光谱、热成像等）在植物表型组学中广泛应用，实现了非侵入式高通量表型数据获取，为AI算法提供了丰富输入源。

Tags： Gigascience：拥抱大数据复杂性的生命科学人工智能应用新篇章