人工智能在理解和執行智能任務方面發揮著重要作用，例如推理、學習新技能以及適應新情況和問題。人工智能的洞察力令人難以置信，它更持久、成本更低、熟練度易于訓練和傳播、可以比人類更快更好地執行某些任務。

在科學領域，人工智能已經對許多領域產生了重大影響，其中包括圖像分析或自然語言處理，并且正在擴展到信息學以外的不同領域，包括生命科學和生物醫學科學。值得注意的是，人工智能并不是一門新學科，在 1956 年約翰.麥卡錫就率先提出了人工智能的概念，從那時起，人工智能作為計算機科學的一部分發展起來。它的子學科之一是機器學習 (ML)，它是通過分析輸入數據，然后根據輸出反復優化模型的過程，在自然科學中至少有三十年的應用歷史。機器學習的一種變體稱為深度學習 (DL)，是一種基于機器學習的方法，利用類似于生物神經網絡的多層神經網絡架構，能夠分析各種領域爆炸式增長的“大數據”。ML 和 DL 目前在生命科學領域因從數據中提取知識和進行各種預測受到廣泛關注。人工智能在包括疾病診斷與鑒定、個性化醫療、藥物發現和制造和臨床試驗在內的生命科學領域得到持續的發展和應用。

接下來請跟著小編一起看看生物學研究經常會涉及到的web服務網站，包括了理化性質預測，蛋白質功能預測，富集分析，疾病與基因關聯，文獻推薦這五個生物學研究非常重要研究領域。

等電點是指一個特定的分子由于正負電荷的平衡而呈電中性的pH值。在蛋白質和肽中，這取決于七個氨基酸的帶電基團和多肽末端的NH+和COO-基團的解離常數（pKa）。有關等電點和pKa的信息被廣泛用于二維凝膠電泳（2D-PAGE）、毛細管等電聚焦（cIEF）、結晶和質譜分析。因此，對等電點和pKa值的預測對生物學研究具有非常重要的意義。

經典的等電點預測是采用pKa值進行簡單的計算，IPC 2.0根據序列特征預測pKa值，并采用機器學習的方法準確預測等電點，是一個使用深度學習和支持向量回歸模型混合預測等電點和pKa值的網絡服務器。用戶可以輸入蛋白質序列或多肽序列進行預測，得到等電點預測的散點圖。

DeepGOWeb的主要功能基于一維卷積神經網絡（1D-CNN）實現，模型的輸入為氨基酸序列，先采用One Hot法進行編碼，轉化為可計算的數組，再經過卷積和池化處理，接著通過全連接層實現分類，輸出單一類別。

DeepGOWeb頁面上可以直接輸入蛋白質序列，在結果頁面中會列出和提交序列相似的蛋白質及其打分，以及預測得到的GO注釋。

該網站可以對任意已知或未知蛋白質序列進行GO功能的預測，如果研究過程中想了解某些蛋白的功能，該網站無疑是個很好的選擇。

KOBAS是2005年由北大生物信息中心推出的功能富集分析網站。KOBAS-i在KOBAS的基礎上，引入了該團隊發表的基于支持向量機（SVM）的評分方法（Chen Ai, 2018），稱為結合優先級和敏感性的基因集分析（CGPS），將9個著名的基因集富集（GSE）工具提供的結果整合為一個綜合評分（R score），將通路作為綜合結果進行分類和排序。

和以往使用KOBAS類似，用戶只需要選擇物種，基因列表類型，并輸入基因列表，即可針對某個背景數據集進行功能富集分析。

• LitSuggest允許用戶在一個界面中策劃、組織和下載分類結果。

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