算法挑战

可解释性（Interpretability）：
- 深度学习模型（如AlphaFold）的"黑箱"特性使生物学解释困难
- 临床和监管领域需要可解释的决策依据（如FDA对AI医疗设备的可解释性要求）
- 如何平衡模型性能与可解释性是一个核心挑战
泛化能力（Generalization）：
- 生物数据存在严重的批次效应和技术平台差异
- 在一个数据集上训练的模型，往往无法直接应用于另一个数据集
- 领域适应（Domain Adaptation）和迁移学习在生物信息学中至关重要
小样本问题：
- 生物医学实验成本高，样本量通常有限（几十到几百）
- 特征维度高（数万到数百万），样本量小，导致"维度灾难"
- 如何在小样本条件下训练可靠的模型？
因果推断（Causality）：
- 大多数生物信息学分析只能发现相关性，而非因果关系
- 从"基因X与疾病Y相关"到"基因X导致疾病Y"需要严格的因果推断
- 孟德尔随机化（Mendelian Randomization）等方法正在被广泛采用，但仍有局限
多组学整合：
- 如何有效整合基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等不同层次的数据？
- 不同组学数据具有不同的尺度、分布和噪声特征
- 缺乏统一的多组学整合理论框架