2021年12月26日，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）武汉分论坛举办线下技术论坛（论坛编号：CCF-YO-21-WH-5FT）。本次论坛以“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”为主题，邀请了陕西师范大学、西北工业大学、邵阳学院、华中农业大学、中国地质大学（武汉）、的专家和学者作为论坛嘉宾进行发言和思辨点讨论。本次论坛由YOCSEF武汉AC、华中农业大学教授章文，YOCSEF武汉AC、华中农业大学讲师刘世超共同担任执行主席；YOCSEF武汉AC、湖北大学副教授肖奎，YOCSEF武汉通讯AC、江汉大学讲师刘哲共同担任线上执行主席；华中农业大学为本次论坛提供了支持。本期技术论坛，邀约生物信息学领域相关的专家学者，针对“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”进行主题讨论，分析生物信息学领域面临的主要挑战，探讨人工智能技术应用在生物信息学领域中存在的若干重要问题，探索生物信息学人才培养的痛点与解决之道，把握生物信息学领域未来发展的潜在机遇。
“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”技术论坛
论坛的引导发言环节邀请了3位嘉宾，分别是：陕西师范大学教授雷秀娟、西北工业大学教授施建宇以及邵阳学院教授黄国华。作为中国人工智能学会生物信息与人工生命专委会常务委员，雷秀娟教授带来了题为“基于人工智能的多组学数据与疾病的关联关系预测”的引导发言。雷秀娟教授首先介绍了生物信息学在多组学和疾病方面的研究应用，主要是通过多组学模型来预测疾病，所有的组学信息之间都是有相互联系的。雷教授团队整理制作了多组学与疾病的关联数据库CircR2Disease数据库V2。目前生物信息学研究的热门包括挖掘出生物学实体之间的关系之后，找出疾病靶标。网络特征学习可以采用一些通用的深度学习方法。相似性网络的构建方面，包括相似性计算差用的方法有疾病语义相似性、序列相似性、基因关联相似性等。网络特征提取方法常用的包括表示学习、图神经网络等。评价方法可采用常用的机器学习评价方法，包括混淆矩阵、ROC曲线等。损失函数方面常用Sigmoid、ReLU、LeakyReLU等。CircRNA与RBP结合位点的研究，是利用生物信息学的方法准确解析分子之间的调控机制对探索人类疾病的机理。雷教授团队在生物信息学方面取得了诸多研究成果：提出了CSCRsites方法、circRB方法、CRPBsites方法。CircRNA与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了RWRKNN方法、CDWBMS方法、PDC-PGWNNM方法、EDNMF方法、AANE&SAE方法、PCD_MVMF方法、GATCDA方法。代谢物与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了SSABCMDA方法、LGBMMDA方法、MDAGCN方法、DWRF方法。微生物与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了LGRSH方法、HNGFL方法、MDHN方法。
基于人工智能的多组学数据与疾病的关联关系预测
随后，施建宇教授作为中国计算机学会生物信息学专业委员会等3个国家一级学会的专业委员会委员，结合生物信息学研究的经验与心得，进行了题为“Compound-Protein Interaction Prediction by Deep Learning: Databases, Descriptors and Models”（通过深度学习预测复合蛋白质相互作用：数据库、描述符和模型）的引导发言。施建宇教授分析了当前药物开发的大体趋势，即药物开发是个大工程，大致需要三个“十”：十年成本、十亿美元、十亿销售额。对于如此复杂庞大的工程和研发，需要跨专业科研人员的合作。靶点识别主要由生物学家来完成，而计算机科学家主要专注于化合物分析、化学结构分析、物理特性分析等。目前，AI可以帮助和加速药物研究，传统药物研究中小分子筛选需要11个月的流程，利用AI辅助可以减少至23天。药物化合物的研究中，预测某个化合物会不会和蛋白质进行相互作用。深度学习方法可以很好地帮助CPI（Compound-protein Interaction）的研究，其本质不在于分类能力，而在于深度学习的神经网络对化合物的结构化序列的刻画能力。化合物描述子的构建需要很强的领域知识，包括1D序列分析、3D结构分析等，而卷积神经网络所具�