"未来五到十年的生物信息学方法与人工智能"

实验验证——利用机器学习、人工智能等技术，挖掘、分析海量生物学数据，发现生物学规律和机理，预测新的生物学现象和现象间关系，促进生命科学的发展§ 4.2 计算生物学/生物信息学的应用前景初级层面计算生物学和生物信息学对生物学的发展具有重要意义——解决实际问题——改进生物学实验设计和实验过程——开发新的生物学实验方法——预测新的生物学实验结果——提出新的生物学假说和检验方法——设计新的生物学实验验证方法——挖掘生物学数据库中的信息中级层面计算生物学和生物信息学方法学的发展趋势——发展与生物学研究前沿问题相关的新方法和新技术——促进与生物学研究前沿问题相关的新理论和新系统的发展——要关注计算生物学和生物信息学的发展对生物学研究的影响，研究计算生物学和生物信息学的基本问题——加强与其他学科的交叉研究，特别是计算机科学、数学和统计学等学科的合作——要注意综合计算生物学和生物信息学的基本研究和应用研究高级层面指出计算生物学和生物信息学方法学对生物学研究的重要影响——指导和推动生物学的发展——应用新方法和新技术解决生物学问题——提出并发展新的生物学理论和新的研究方向，促进生物学的进步——激发生物学研究的活力§ 4.3 本章小结计算生物学/生物信息学是生物学的一个新兴分支，计算生物学/生物信息学对生物学的发展具有重要意义。计算生物学/生物信息学是生物学的新的研究方法和手段，计算生物学/生物信息学方法学的学习是生物学相关专业学生的基本要求，计算生物学/生物信息学的研究工作对生物学研究的进行具有重要影响。未来五到十年，计算生物学/生物信息学将是学科交叉的重要领域，会给生物学研究和生物学教学带来很大的发展机遇。 在未来的五到十年，计算生物学将大有作为，尤其是结合人工智能的发展，生物学将会飞速发展。计算生物学的研究方法学习版本也将得到进一步完善和发展。计算生物学研究方法包含初级层面、中级层面和高级层面。初级层面基于现有的生物信息数据库和资源，利用成熟的计算生物学和生物信息学工具解决生物学问题，中级层面利用数理统计方法、数值计算方法和相关的工具，研究计算生物学和生物信息学问题，高级层面提出有重要意义的计算生物学和生物信息学问题，自主创新，发展新型方法，开发新型工具，引领计算生物学和生物信息学领域研究方向。 计算生物学和生物信息学的应用前景也十分广阔，从初级层面解决实际问题到高级层面指导和推动生物学的发展，计算生物学和生物信息学将对生物学研究和生物学教学带来很大的发展机遇。因此，未来的五到十年将是计算生物学大有作为的一段时间，结合人工智能，生物学将飞速发展。