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生物计算（Biological Computing）原指利用生物系统固有的信息处理机理而研究开发的一种新的计算模式，典型如 DNA 数据存储。「生物计算」作为「AI in the Life Sciences」的典型应用代表，多被用来泛指利用人工智能尤其是深度学习赋能生命科学研究与应用，AI 制药、AI 医疗等都可以被归为此类。
作为一个已吸纳数百亿资金的新赛道，如今的「生物计算」与计算生物学、生物医学信息、系统生物学、生物医学信息学、精准医学……有什么本质区别？以深度学习为代表的大数据驱动的人工智能技术在很多行业和领域获得了成功，但支撑技术进步的理论基础和技术体系尚处于早期阶段。同样，处于新发展阶段中的 AI-enabled Life Sciences & Pharma，其研究方法与产业促进也应该与传统学科和领域有所区分。在这样不完备、非确定的环境下，十分有必要对基础和理论问题进行深入思考，从而推动技术与工程应用的持续进步和健康发展。
致辞
从算法到应用：全链条AI-赋能新药创新研究
企业研讨
休息
一种可预测的，高通量的合成方法
大数据大模型时代下的蛋白质组学和药物研发
企业研讨
主持人总结
致辞
从算法到应用：全链条AI-赋能新药创新研究
企业研讨
休息
一种可预测的，高通量的合成方法
大数据大模型时代下的蛋白质组学和药物研发
企业研讨
主持人总结
