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齐丽珍
浙江 杭州市 西湖区
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22 人阅读发布时间:2026-04-03 16:28
在上篇中,我们梳理了AI在蛋白质结构预测、AI辅助药物发现、单细胞数据分析、蛋白设计以及显微图像分析中的核心应用。而事实上,AI对生命科学的影响远不止于此。
随着多组学数据积累、自动化实验平台普及以及大模型能力的提升,AI正在进一步深入到实验设计、基因编辑、文献挖掘和科研自动化等关键环节。
它不仅在帮助研究人员“更快分析数据”,也正在逐渐参与“提出问题、设计实验、优化流程”的科研全过程。
本文继续盘点AI在生物科研中的另外5个重要应用场景(下)。







