5.4 开源AI框架在生物设计中的适配（如 DeepChem、PyTorch Geometr...

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5.4 开源AI框架在生物设计中的适配（如 DeepChem、PyTorch Geometric） 5.4 开源AI框架在生物设计中的适配（如 DeepChem、PyTorch Geometric）在当代生命科学与计算交叉研究的浪潮中，动植物品种改良与药物分子设计正经历一场由人工智能驱动的范式跃迁。我们不再满足于“试错式”的筛选或基于经验规则的结构优化，而是试图构建能够理解生物系统内在逻辑的智能模型——这不仅要求算法具备强大的表达能力，更需要其能精准适配生物学数据的本质特性：稀疏性、异构性、多尺度性以及深层的拓扑关联。正是在这一背景下，开源AI框架如 DeepChem 与 PyTorch Geometric (PyG) 的崛起，为生物设计领域提供了坚实的技术底座。