深度学习给生物学带来了哪些改变 深度学习研究及其在生物医药领域的潜在应用深度学习已经在各种生物学应用中取得成功。在本节中，我们回顾了在各个研究领域进行深度学习的挑战和机会，并在可能的情况下回顾将深度学习应用于这些问题的研究（表1）。我们首先回顾了生物标志物开发的重要领域，包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，结构生物学和化学。然后，我们回顾一下药物发现和再利用的前景，包括使用多平台数据。生物标志物。生物医学的一个重要任务是将生物学数据转化为反映表型和物理状态（如疾病）的有效生物标志物。生物标志物对于评估临床试验结果[18]以及检测和监测疾病，特别是像癌症这样的异质性疾病，是至关重要的[19，20]。识别敏感特异性生物标志物对于现代转化医学来说是一个巨大的挑战[21，22]。计算生物学是生物标志物发展。事实上，从基因组学到蛋白质组学都可以使用任何数据来源；这些在下一节中讨论。基因组学。新一代测序（NGS）技术已经允许生产大量的基因组数据。这些数据的大部分分析都可以用现代计算方法在计算机上进行。这包括基因组的结构注释（包括非编码调控序列，蛋白质结合位点预测和剪接位点）。基因组学的一个重要分支是宏基因组学，也被称为环境，生态基因组学或。
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