可持续农业的根基：根际微生物组优化土壤结构的前沿应用与未来趋势

本文探讨了人工智能和机器学习在可持续农业、生物医学研究、药物发现和设计等领域的应用。背景方面，随着高通量生物技术的发展，多种组学技术如基因组学、微生物组学、转录组学和代谢组学等被开发出来，用于表征不同的生物信息。研究目的方面，文章详细介绍了机器学习在癌症研究、临床肿瘤学、代谢组学数据分析以及微生物多组学联合分析中的应用，展示了其在解释组学数据、开发预测模型、确定生物标志物以及患者分层方面的独特优势。结论方面，文章指出，机器学习方法在分析GC代谢组学数据并开发潜在生物标志物方面具有巨大潜力，能够显著提升蛋白质建模的准确性与泛化能力，为AI驱动的靶点发现、机制理解及候选药物筛选提供强有力的支持。