会议背景与核心目标
随着生物信息学与人工智能技术的深度融合，生命科学领域正经历前所未有的变革。基因组学、蛋白质组学等高通量数据的爆发式增长，对数据解析能力提出更高要求；而深度学习、图神经网络等AI技术的突破，为复杂生物系统的建模与预测提供了全新工具。在此背景下，本次研讨会旨在搭建跨学科交流平台，促进生物信息学家与AI技术专家的深度协作，推动功能基因组信息学与系统生物学领域的理论创新与技术落地。
会议基本信息
会议规模：预计300人，覆盖高校、科研院所及产业界
组织架构：
- 承办单位：国家生物信息中心、某国家级生命科学研究所
- 学术指导：由两位院士领衔，联合十余位国家级人才计划入选者组成学术委员会
- 执行团队：涵盖领域内活跃的中青年学者，确保会议议题的前沿性与实践性
时间地点：2026年第二季度（具体日期待定），北京（线下为主，同步开放线上参会通道）
核心议题与专题设置
会议设置三大主题板块，涵盖从基础算法到临床应用的全链条创新：
1. AI算法工具与模型创新
聚焦大规模生物数据的高效处理与知识发现，探讨以下方向：
- 多模态数据融合：如何整合基因组、转录组、表观遗传组等多维度数据，构建统一的分析框架？例如，基于图神经网络的基因调控网络预测模型，可同时处理序列数据与空间互作信息。
- 可解释性AI：针对生物系统的复杂性，开发具备生物学意义的模型解释方法。例如，通过注意力机制可视化深度学习模型对关键基因的识别逻辑。
- 小样本学习：利用迁移学习、元学习等技术，解决罕见病研究中数据稀缺的痛点。
召集人：某高校计算生物学教授、某研究所AI平台负责人
2. 人类疾病精准医学突破
围绕疾病机制解析与个体化治疗，重点讨论：
- 多组学整合分析：结合基因组、代谢组与临床数据，构建疾病分型与预后模型。例如，基于非负矩阵分解的肿瘤异质性分解方法，可识别驱动突变与耐药亚群。
- AI驱动的药物重定位：利用自然语言处理挖掘文献与电子病历中的潜在药物-靶点关联，加速老药新用进程。
- 实时诊疗决策支持：开发集成多模态数据的临床辅助系统，例如基于强化学习的动态治疗方案优化框架。
召集人：某三甲医院精准医学中心主任、某国家重点实验室PI
3. 交叉学科方法论探索
设立开放讨论环节，鼓励突破传统学科边界的创新尝试：
- 生物实验与计算模拟的闭环设计（如基于生成模型的蛋白质设计-验证迭代流程）
- 联邦学习在隐私保护型多中心研究中的应用
- 面向生物数据的专用硬件加速方案（如基于FPGA的基因组比对加速器）
会议报告与成果征集
征集范围：
- 口头报告：未公开发表的原创性研究（需提交摘要，经学术委员会评审后录用）
- 墙报展示：阶段性研究成果或技术工具演示（支持动态交互式展示）
- 专题工作坊：针对特定技术方向（如单细胞数据分析、AI模型部署）的实操培训
关键节点：
- 摘要提交截止：2025年12月31日
- 录用通知发放：2026年1月31日
- 全文提交（可选）：2026年3月15日（优秀论文推荐至合作SCI期刊）
参会价值与特色服务
- 前沿技术速递：汇聚领域内近三年NS级论文作者进行深度解读，例如解析AlphaFold3在蛋白质复合物预测中的技术突破。
- 产学研对接：设立技术需求发布环节，促进科研成果向临床应用或商业产品的转化。
- 云端实验环境：为参会者提供限时免费的计算资源（如某云厂商的GPU集群），支持现场复现关键算法。
- 长期交流机制：会后建立专题研讨群组，持续跟踪AI+生物信息领域的重大进展。
报名与联系方式
注册费用：
- 早期注册（2025年11月30日前）：1200元/人
- 常规注册：1800元/人
- 学生优惠：600元/人（需提供有效证件）
咨询渠道：
- 会议官网：www.bioinfo-ai-conference.org（2025年10月上线）
- 邮箱咨询：conference@bioinfo-ai.org
- 微信群组：扫描下方二维码加入预备群（群内定期发布议题更新与嘉宾预告）
本次研讨会不仅是一场学术盛宴，更是推动生物信息与AI深度融合的关键节点。无论您是从事基础研究的学者、开发算法工具的工程师，还是关注技术转化的产业界人士，均可在此找到价值共鸣点。期待与您共聚北京，共绘生命科学智能化蓝图！