近年来，人工智能技术在生命科学领域的应用取得了显著进展，尤其是在单细胞转录组学、多组学融合以及蛋白质设计等前沿领域。
报告指出，单细胞转录组预训练基础模型的构建成为研究热点，通过大规模数据训练，这些模型能够有效捕捉基因表达中的调控规律，并应用于细胞类型注释、疾病靶点发现等关键任务，为精准医疗提供了新的工具。
在多组学融合方面，人工智能技术展现了强大的整合能力，通过深度学习和图神经网络等方法，研究人员能够将基因组学、转录组学、蛋白质组学等多组学数据进行有效融合，从而更全面地理解细胞的异质性和疾病机制。
例如，基于图神经网络的DeepMAPS框架能够推断出细胞类型特异性的生物网络，为复杂疾病的诊断和治疗提供了新的视角。
此外，蛋白质语言大模型的出现也为生命科学带来了新的机遇。这些模型通过学习蛋白质序列中的复杂模式，能够预测蛋白质结构和功能，甚至辅助蛋白质设计。
报告中提到的xTrimoPGLM模型在蛋白质结构预测和功能预测任务中表现出色，其大规模参数预训练显著提升了模型的泛化能力和预测精度。
总体而言，2024年的人工智能技术在生命科学领域的应用不仅推动了基础研究的突破，更为临床诊断和个性化医疗提供了新的可能。随着技术的不断进步和数据资源的日益丰富，人工智能有望在生命健康领域发挥更大的作用，为人类健康事业带来深远影响。
