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题名生物数据与知识的双向转化进展与趋势
被引量：1
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作者
李荣
葛佳莹
张学博
张永娟
陈大明
陶诚
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机构
中国科学院上海生命科学信息中心
上海大学文化遗产与信息管理学院
上海市生物医药科技产业促进中心
中国科学院大学
中国科学院武汉文献情报中心
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出处
《生命科学》
2026年第2期236-247,共12页
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基金
上海市2025年度“科技创新行动计划”软科学研究项目(25692102800)。
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文摘
生命科学研究范式正经历从单向数据挖掘向“数据-模型-知识-数据”闭环协同的深刻变革。人工智能技术的全面渗透,推动生物数据从静态资源向可编程、可设计的智能对象演进,而“学习-设计-构建-测试”循环则构成了这一转型的核心引擎。在数据向知识的转化路径中,符合人工智能就绪标准的生物数据通过机器学习模型实现跨模态融合与深度表征,从海量异构信息中提炼可计算、可演绎的生物学模型,进而转化为可解释、可推理的“知识实体”;在知识向数据的转化路径中,数字孪生、虚拟细胞等计算模型将机制性知识编码为可执行的系统架构,通过仿真模拟主动生成预测性数据并指导实验设计。数据、模型与知识在此框架中构成螺旋上升的循环关系:数据驱动模型学习,模型提炼并深化知识,知识又反哺并生成新数据,进而训练更优模型。这一以人工智能赋能为基础、以系统化闭环为核心的整合范式,正成为生命科学迈向智能化、可预测与可设计时代的重要路径。
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关键词
生物数据
智能模型
生物知识
双向赋能
学习-设计-构建-测试
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Keywords
biological data
intelligent models
biological knowledge
bidirectional empowerment
learn-design-build-test(ldbt)
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分类号
Q819
[生物学—生物工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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