8.2 数据稀缺与小样本学习在稀有物种/靶点中的应对

文档摘要

8.2 数据稀缺与小样本学习在稀有物种/靶点中的应对 8.2 数据稀缺与小样本学习在稀有物种/靶点中的应对在动植物品种改良与药物分子设计的前沿探索中，我们常常面临一个看似矛盾却真实存在的困境：越是具有重大生物学意义或治疗潜力的物种与靶点，其可用数据反而越为匮乏。这类对象往往因自然分布稀少、难以培养、伦理限制或临床罕见而无法积累大规模观测数据。然而，正是这些“稀有”实体，可能蕴藏着突破性育种策略的关键基因型，或是攻克顽疾的最后一块拼图。如何在数据极度有限的条件下，依然实现可靠的建模与预测？这正是本节所聚焦的核心命题——数据稀缺下的小样本学习（Few-Shot Learning, FSL）在稀有物种识别与难成药靶点挖掘中的系统性应对。稀缺之困：为何“看不见”的物种与“打不中”的靶点成为瓶颈？