Prospects of Bioinformatics in the Era of Artificial Intelli-gence: From Fundamental Decoding to Cross-Disciplinary Applications in Intelligent Biological Systems

作者：Dan Liang, Jia Zhang, Yuchao Liang, Yongchun Zuo · 发表于：Scientia Sinica Vitae · 年份：2026 · DOI：10.1360/ssv-2025-0378 · 研究领域：Machine Learning in Bioinformatics、Fractal and DNA sequence analysis、Genetics, Bioinformatics, and Biomedical Research

人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的快速发展为生物信息学提供了新的思路. 针对传统方法在动态生物过程解析、复杂高维数据处理以及多源异质信息整合等方面存在的局限，相关AI方法展现出明显优势. 本文系统回顾了人工智能在分子生物学、基因与细胞调控网络、生物医学数据库及跨学科场景中的关键应用进展，整理并介绍了80余种人工智能工具与平台和50个常用生物信息学数据库，分析了各类方法在实际任务中的表现、适用场景与不足. 随着算法的持续发展，人工智能在生物信息学中的应用正逐步从数据分析向系统层面拓展. 相关内容可为未来的研究提供重要的理论基础.