AI+数据实验室

       AI+数据实验室（AI+ Data Laboratory）专注于处理图结构数据。这类数据的核心在于由代表实体的“节点”（如用户、药物分子）和代表关系的“边”所构成的复杂网络，其分析重点不在于单个节点属性，而在于节点之间的连接模式与整体拓扑结构，旨在挖掘其中蕴含的深层关联、社区特性和功能信息。本实验室所涉及的图结构数据，按领域与构成可划分为以下几种类型。一、分子与化学结构，数据类型：分子图（原子为节点，化学键为边）；二、蛋白质相互作用网络，数据类型：蛋白质为节点，相互作用为边；三、基因调控网络，数据类型：基因为节点，调控关系为边；四、单细胞组学数据，数据类型：细胞为节点，基于转录组相似性构建边；或基因/蛋白质为节点，共表达关系为边；五、生物医学知识图谱，数据类型：实体为节点（如基因、疾病、药物），语义关系为边（如“药物-治疗-疾病”）；六、生态与进化网络，数据类型：物种为节点，共生或捕食关系为边；或进化树（物种为节点，进化分支为边）；七、合成生物学，数据类型：生物元件为节点（如启动子、RBS），调控关系为边。AI+数据实验室以这些不同形式的影像数据为核心对象，开展针对性的算法训练与模型优化，帮助学员掌握图像处理、目标识别、视频分析等关键技术，推动科研与项目落地。