7.2.2 生成模型在虚拟代谢组构建中的应用

文档摘要

7.2.2 生成模型在虚拟代谢组构建中的应用 7.2.2 生成模型在虚拟代谢组构建中的应用在生命科学与人工智能深度融合的今天，代谢组学正经历一场由数据驱动的范式变革。传统代谢组研究高度依赖质谱（MS）或核磁共振（NMR）等昂贵、耗时且通量受限的实验手段，导致样本覆盖有限、数据稀疏、批次效应显著。而“虚拟代谢组”——即通过计算方法在无真实测量条件下合成具有生物学合理性的代谢物丰度谱——正成为破解这一瓶颈的关键路径。其中，生成模型凭借其强大的数据分布建模能力，已成为构建高质量虚拟代谢组的核心引擎。那么，如何让一个神经网络“学会”细胞内成百上千种代谢物之间错综复杂的调控关系？又如何确保它生成的不是随机噪声，而是可被湿实验验证的、具备生理意义的代谢谱？