中国人工智能学会：2019年中国人工智能系列白皮书智能生物信息处理（221页）.pdf

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1、 世界一流学会建设项目 中国人工智能中国人工智能系列系列白皮书白皮书 智能智能生物生物信信息息处理处理 2019 中国人工智能学会中国人工智能学会 二一九年十月二一九年十月 1 中国人工智能系列白皮书智能生物信息处理 2019 中国人工智能系列白皮书编委会中国人工智能系列白皮书编委会 主 任：李德毅 执行主任：王国胤 副 主 任：杨放春 谭铁牛 黄河燕 焦李成 马少平 刘 宏 蒋昌俊 任福继 杨 强 委 员：陈 杰 董振江 杜军平 桂卫华 韩力群 何 清 黄心汉 贾英民 李 斌 刘 民 刘成林 刘增良 鲁华祥 马华东 马世龙 苗夺谦 朴松昊 乔俊飞 任友群 孙富春 孙长银 王 轩 王飞跃 王捍

2、贫 王万森 王卫宁 王小捷 王亚杰 王志良 吴朝晖 吴晓蓓 夏桂华 严新平 杨春燕 余 凯 余有成 张学工 赵春江 周志华 祝烈煌 庄越挺 中国人工智能系列白皮书智能生物信息处理 2019 中国人工智能系列白皮书中国人工智能系列白皮书智能生物信息处理编委会智能生物信息处理编委会 主 任：张学工 副 主 任：高 琳 沈红斌 汪小我 汪增福 赵兴明 秘 书 长：王 颖 常务委员：蔡宏民 杜朴风 高 琳 古 槿 蒋庆华 姜 伟 雷秀娟 李 敏 刘治平 沈红斌 宋晓峰 汪小我 王 颖 汪增福 魏彦杰 鱼 亮 张 法 张绍武 张世华 张学工 张治华 赵兴明 章 乐 章 文 邹 权 本书编写组本书编写组

3、李 敏 刘 琦 宋晓峰 王 颖 赵兴明 张世华 邹 权 全书统稿：赵兴明 中国人工智能系列白皮书智能生物信息处理 2019 1 前 言 近年来，伴随着生物技术的飞速发展，海量的生物医学大数据快速积累。这些数据包含了极其重要的信息，为研究生命奥秘、生命活动本质以及生命产生和发展规律提供了契机。生物医学研究也逐渐偏离传统的实验科学，开始向数据驱动的生物信息学交叉学科发展。但是，生物医学数据的解读速度远远滞后于数据的产出速度，生物信息的处理急需生物医学与数学和计算机科学等学科交叉。与传统数据相比，生物医学数据具有自己的鲜明特点，如样本少、维度高、数据非结构化、数据种类多、数据量庞大等特点。生物信息处

4、理需要克服数据缺失、小样本高维、异源异构数据等困难，需要统计学、数学和计算机科学等学科的交叉融合。随着信息化技术的发展，各类人工智能技术的出现大大促进了生物信息处理的速度和精度，也推动了生物信息学的发展。目前，人工智能技术进入了新的阶段。经过 60 多年的发展，在大数据、高性能计算、脑科学等新理论新技术驱动下，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同等新特征。大数据驱动的知识学习已经成为人工智能的发展重点，相应的智能算法已经被广泛应用于生物信息处理。人工智能技术已被用于基因组注释、药物设计、结构预测等研究，帮助生物学家筛选处理、解释利用生物学研究中不断收集的庞大数据，提取重要的知识，并从大量

5、的原始生物数据中找出有用的模式，帮助生 中国人工智能系列白皮书智能生物信息处理 2019 2 物学家解决未解决的问题，极大程度上推动了生物信息学的发展。随着生物信息学和人工智能技术的飞速发展，精准医学的概念也开始被推广。在精准医学中，通过患者基因组学和临床表型等生物信息的处理，可以形成更加精准的诊断方案，并制定个性化的治疗方案，从而更加有效地预防和治疗疾病。精准医学涉及患者的临床表型、分子组学、医学影像、表观遗传、微生物组学等多种类型和结构的数据，疾病的亚型分类、预后分析，以及药物靶点识别、精准用药指导和药物风险等。人工智能技术通过融合和挖掘多模态大数据，可以加速实现疾病的精准治疗。本白皮书收

6、集了目前国内外人工智能与生物信息处理交叉的最新理论研究成果，并介绍了人工智能技术在生物信息学和精准医学等领域中的应用。编写过程中，参考了国内外从事相关研究工作者的资料，在此一并表示感谢。中国人工智能系列白皮书智能生物信息处理 2019 1 目 录 前言.1 第一章 人工智能与非编码基因 RNA.1 1.1 人工智能与非编码 RNA 概述.1 1.2 人工智能与非编码 RNA 识别.2 1.2.1 miRNA 的计算识别.2 1.2.2 lncRNA 的计算识别.3 1.3 人工智能与非编码 RNA 调控网络建模技术.4 1.3.1 miRNA 调控网络的构建.5 1.3.2 lncRNA 调控