Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này trình bày khảo sát toàn diện đầu tiên về các ứng dụng sinh học của mô hình sinh sản dựa trên khớp dòng chảy. Trong khi những tiến bộ trong các mô hình sinh sản như mạng đối kháng sinh sản, bộ tự mã hóa che giấu và mô hình khuếch tán đã cách mạng hóa nghiên cứu sinh học, khớp dòng chảy đã nổi lên như một giải pháp thay thế mạnh mẽ và hiệu quả cho các mô hình dựa trên khuếch tán. Bài báo này xem xét một cách có hệ thống các nguyên tắc cơ bản và các biến thể của khớp dòng chảy, đồng thời đánh giá sâu sắc những tiến bộ gần đây bằng cách phân loại các ứng dụng thành ba lĩnh vực chính: mô hình hóa trình tự sinh học, tạo và thiết kế phân tử, và tạo peptide và protein. Bài báo cũng tóm tắt các tập dữ liệu và công cụ phần mềm thường được sử dụng, đồng thời thảo luận về các hướng nghiên cứu trong tương lai. Các tài liệu liên quan có thể được tìm thấy tại https://github.com/Violet24K/Awesome-Flow-Matching-Meets-Biology .
Takeaways, Limitations
•
Takeaways: Cung cấp khảo sát toàn diện đầu tiên về các ứng dụng sinh học của mô hình sinh sản dựa trên khớp dòng chảy, xác định các xu hướng nghiên cứu trong lĩnh vực này và đề xuất các hướng đi trong tương lai. Chứng minh tính ứng dụng của khớp dòng chảy trong nhiều lĩnh vực, bao gồm mô hình hóa trình tự sinh học, tạo và thiết kế phân tử, cũng như tạo peptide và protein. Cung cấp thông tin về các tập dữ liệu và công cụ phần mềm liên quan.
•
Limitations: Bài báo này được viết dựa trên xu hướng nghiên cứu tính đến tháng 7 năm 2025, vì vậy có thể không phản ánh kết quả nghiên cứu kể từ đó. Bài báo có thể thiếu phân tích so sánh với _____T36491____- hoặc các mô hình sinh sản khác dựa trên khớp dòng chảy. Bài báo có thể tập trung vào tổng quan chung thay vì phân tích chuyên sâu về các lĩnh vực ứng dụng cụ thể.
