QB期刊 | 网络生物学基础模型基准测试的前瞻性思考

本文讨论了转移学习方法在网络生物学中的应用及其重要性。文章指出，转移学习方法通过预训练模型，能够显著提升生物学数据的分析能力，特别是在数据量有限的情况下。随着越来越多的生物学模型采用转移学习方法，对这些模型进行基准测试变得尤为重要。基准测试不仅用于模型间的比较，还能深入理解复杂的生物学现象。文章强调了在构建网络生物学基础模型基准测试框架时需要考虑的关键要素，包括针对生物学意义的任务、多样化任务的评估以及展示模型促进新发现的能力。这些原则有助于设计出多样化且具有生物学意义的基准测试任务，推动对复杂生物学现象的理解，并通过实验室间的合作生成推动模型发展的生物学数据。