关于本研究课题
背景
在计算智能快速发展的领域中，亟需先进的工具与算法来深刻改变我们对生物信息学与生物医学的理解。高通量单组学、多组学及多模态生物医学数据的海量性、复杂性与异质性给传统分析方法带来独特挑战。近期人工智能与机器学习的突破为整合这些数据集、揭示复杂生物模式及建立预测模型提供了稳健框架。尽管这些领域已取得显著进展，但尚缺乏能无缝整合数据与模型的综合方法，导致微生物学研究、药物开发与个性化医疗等关键领域仍存在探索空间。
本研究课题旨在突出促进数据与模型整合的创新算法与计算工具，推动生物信息学与生物医学科学的变革性洞察。核心目标是强调连接计算智能与生物信息学重大挑战的方法论。
我们寻求展示计算智能策略在整合与分析多组学数据及多模态生物医学信息方面优势的研究。重点关注以下领域的贡献：
- 泛基因组学
- 微生物学
- 药物发现
- 药物基因组学
研究范围
本课题聚焦于通过计算工具与生物医学研究的交叉提升领域认知。我们邀请但不限于以下主题的投稿：
- 用于分析单组学或多组学数据的新颖算法（应用于生物信息学、系统生物学与生物医学）
- 用于整合分子、影像及临床等多模态生物医学数据的先进方法
- 人工智能与机器学习在疾病分类、生物标志物发现与患者分群中的应用
- 微生物学研究中的前沿计算技术（包括宏基因组学、微生物组分析与抗微生物耐药性）
- 药物发现与药物基因组学的计算方法（针对药物再定位、反应预测与靶点识别）
关键词
计算智能、生物信息学、生物医学、数据整合、单组学、多组学、多模态、机器学习、人工智能、预测建模、系统生物学、算法、网络
投稿类型
本课题接受以下文章类型：
- 原创研究
- 方法论
- 假说与理论
- 评论
- 综述
【全文结束】
