简单的数学物理原理在生物大数据、AI中的作用
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Abstract
生物大数据是指生物分子的大数据，包括基因组学，转录组学，蛋白组学等等。分析这些大数据、从中发现新规律，人工智能起着越来越重要的作用。这些新发现将对生命的理解，个性化、预防性、精准化医疗的发展带来革命性的影响。在这里，我将用几个例子来说明：看似简单的数学、物理的原理可以让你在研究生物大数据中走的更远。
Bio
周耀旗研究员是1984年中国科技大学近代化学系的学士，1990年美国纽约州立石溪大学化学物理的博士，1995-2000年哈佛大学诺贝尔奖获得者马丁·卡普拉斯组的博士后，2000年任纽约州立布法罗大学助理教授，2004年升为终身副教授，2006年成为印第安纳普度大学信息学院和医学院终身正教授，2013-2021年任澳大利亚格里菲斯大学糖组学研究所正教授。他2021年起作为资深研究员全职加入广东省深圳湾实验室系统与物理生物学所。周耀旗研究员的开创性贡献主要集中在生物高分子结构和功能预测这个领域。这些贡献为最近AlphaFold2实现蛋白质结构高精度的预测奠定了基础，并在国际蛋白质结构预测、功能预测和非结构域预测多次国际比赛中名列前茅。他的科研成果和原创力获得了世界专家同行的肯定，并入选了全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力排行榜”和“年度科学影响力排行榜”，“全球顶尖前10万科学家排名”，以及“2021年中国高被引学者（生物学）榜”。历年来总共发表同行评审的论文230多篇，包括Nature， Nature Methods，Genome Biology, Nucleic Acids Research等国际知名期刊。谷歌学术总引用15000余次，H-index是65。
