@AlexanderKalian: 生物学相对于AI所需的数据严重不足——我很遗憾地说。我不确定怎么会有人声称……

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摘要

Alexander Kalian认为生物学缺乏AI所需的高质量数据，而César de la Fuente则反驳说数据存在但需要更好的组织，并强调AllTheBacteria预印本作为细菌基因组的开放平台。

生物学相对于AI所需的数据严重不足——我很遗憾地说。 我不确定怎么会有人声称相反。 例如，与人类疾病相关的蛋白质靶点有数万个。对于大多数靶点，我们关于哪些分子与之结合的数据少于20个数据点。 而且这些数据也严重偏向于强结合的分子，而不是不结合的分子。 针对特定靶点的分子结合的深度学习模型通常需要约1000个以上的数据点进行训练，才能很好地泛化到新数据。 深度学习模型还需要训练数据的平衡。 更不用说与ADME、代谢物、下游通路、蛋白质-蛋白质相互作用、不同蛋白质变体(proteoforms)、表观遗传学、毒理学等相关的数据了。
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缓存时间: 2026/07/22 18:35

生物学严重缺乏数据，相对于AI所需的数据量而言——很遗憾这么说。

我不确定怎么会有人持相反观点。

举例来说，与人类疾病相关的蛋白靶标有数万个。而我们现有的关于哪些分子能与每个靶标结合的数据，大多数情况下不到20个数据点。

而且这些数据严重偏向于结合强的分子，而非不结合的分子。

针对特定靶标的分子结合深度学习模型，通常需要约1000个以上的数据点进行训练，才能在新数据上泛化良好。

深度学习模型还需要训练数据具有平衡性。

至于与ADME、代谢物、下游通路、蛋白质-蛋白质相互作用、不同蛋白质形态、表观遗传学、毒理学等相关的数据，就更别提了。

César de la Fuente (@delafuentelab): 生物学并不缺乏数据。挑战在于如何将数据组织得足够好，让科学家——以及机器——能够从中学习。

我们最新的预印本介绍了AllTheBacteria：一个开放的、社区构建的平台，将244万个公开的细菌和古菌基因组转化为……

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