交叉论坛背景

    近期，随着蛋白质组测量技术的通量化、全球化与系统科学、人工智能等领域的突破，生命科学即将迎来以“生命组学”为爆发点的“大发现时代”。人类基因组计划的完成表明基因组并不能解释生老病死等现象，因为行使生命体功能并反映时空特性的基本物质是蛋白质而非基因，是蛋白质组的巨大多样性、复杂性与可变性提供了生命万象的物质基础。

    复杂系统和网络科学的蓬勃发展为蛋白质组图谱构建和蛋白质调控关系刻画等问题提供了更精准的系统模型。复杂网络在代表、描述和模拟各种复杂自然系统和现象方面具有重要潜力，能够为生命组学的研究提供自下而上涌现的新框架。推进系统科学与生命组学的交叉融合，对于阐明生物系统内的全部组分，构建基于相互作用的生物耦合网络，描摹信号转导过程，揭示生物进程或生物特性背后的潜在机理具有重大意义。

    尽管过去十年跨模态的生物数据得到了快速的增长，但是在数据挖掘和应用方面仍然存在着许多挑战和难题。例如，生物数据分析面临空间广、跨尺度、异质性强等挑战；此外，生命科学要求其智能系统具有较强的可解释性。语言生成模型如ChatGPT是否能在生命科学领域得到应用也是如今炙手可热的话题。同时，学习蛋白质间如何相互作用，总结归纳细胞的蛋白质组构成原理，也有助于推动AI算法以及数据模型的不断演进，提升复杂系统的刻画能力。

    本论坛希望促进生命组学和系统科学的交叉融合，集成不同学科的专业知识和技术，用以解决生物医学、复杂系统及人工智能等领域面临的重大科学问题或社会挑战。随着AI技术日新月异的突破，利用大数据技术跨越各门学科的边界，积极开展跨领域的数据驱动性研究，在实验技术和机制理论上相互支持，在激发思维碰撞中推动医工交叉的创新发展。

    后附本次交叉论坛程序册