机器学习：生物学的母语？

本文探讨了机器学习在生物学研究中的革命性作用。传统数学模型在处理生物系统的复杂性、高维度和互联性方面存在局限性。而机器学习，尤其深度学习，能够从数据中学习复杂的非线性关系，捕捉生物系统中上下文相关的动态变化，如同学习一门新的语言一样。文章以细胞内部的信号转导机制为例，解释了机器学习模型与细胞信息处理方式的相似性，并展望了预测生物学等新兴领域，认为机器学习将成为生物工程领域的核心工具。