一篇发表在arXiv上的系统性综述,考察了生成式人工智能(GenAI)对生物信息学的影响,涵盖了模型、应用和方法学进展。该综述发现,GenAI显著增强了基因组学、蛋白质组学和药物发现等领域,由于其改进的模式识别和数据生成能力,其表现常常超越传统方法。尽管专门的GenAI架构在特定领域任务中表现出卓越性能,但可扩展性差、数据偏差和泛化能力受限等局限性依然存在,这需要更强的评估和基于生物学原理的建模方法。 AI
影响 本综述强调了GenAI如何推动生物学研究和药物发现,有可能加速新的治疗方法开发。
排序理由 该条目是一篇发表在arXiv上的系统性综述论文,详细介绍了某一特定领域的方法学进展。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- bioinformatics
- cellxgene: a performant, scalable exploration platform for high dimensional sparse matrices
- generative artificial intelligence
- GTEx
- Online Mendelian Inheritance in Man
- ProteinNet12
- PubMedQA
- Sami Azam
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →