该文章总结了生物序列大数据时代背景下计算方法在生物序列分析中的研究进展，重点梳理了大数据分析和自然语言处理在生物模式识别、结构预测及功能注释中的应用。以AlphaFold和ESM为代表的计算模型已成为解析复杂生命活动的重要技术手段，在分子结构预测和相关功能研究中表现突出，为基础生物学研究提供了有力工具，并在疾病诊断和药物研发中展现出潜在应用价值。该文章为生物序列分析在生物医学研究中的深入应用提供了理论依据与发展方向。

中文标题：读懂生命密码：生物序列分析的进展、应用与挑战

英文原题：Biological sequence analysis: Advances, medical applications, and challenges

通讯作者：

刘    滨，北京理工大学

第一作者：

魏    航，西安电子科技大学

关键词：生物序列，大数据分析，自然语言处理，生物语言，人工智能

背景介绍

如果把生命比作一本书，那么DNA、RNA和蛋白质序列，就是写满其中的“文字”。随着测序技术飞速发展，我们已经能以前所未有的速度“抄写”这些文字，海量序列数据的产生也标志着生物学进入序列大数据时代（图1）。但问题也随之而来：我们真的读懂这些序列了吗？海量、复杂、冗长的生物序列，就像一本没有标点、没有注释、语言规则未知的“生命天书”，研究者迫切需要有效的“阅读工具”。

该研究全面梳理了生物序列分析的进展、医学应用及面临的挑战，指出大数据分析和自然语言处理技术，正在成为解码生物语言的关键钥匙。

研究成果

一、三种解码生物语言方式

研究者已开发多种生物序列分析方法（图2），用于从海量序列数据中提取有用信息：

1.传统序列模式与统计方法。此方法为生物序列分析最初主力，主要依靠对序列本身规律的理解，通过统计特征和经验规则来找“共同点”。 

2.大数据驱动的深度学习方法。随着序列和结构数据的积累，大数据驱动的分析方法已成为主流。这类方法通过深度神经网络自动从庞大数据中学习复杂规律，而不是依赖人工制定规则。典型代表包括AlphaFold系列和ColabFold。

3.生物语言理解方法。生物序列本质上是一种“生物语言”，这种方法把计算机“语言理解”迁移到生物语言上，利用自然语言处理技术捕捉生物序列语义关系，如RNAErnie、ESM2等语言模型帮助预测分子结构、功能及变异影响。

二、生物序列分析推动基础研究走向医学应用

生物序列分析正从基础研究走向医学应用，逐步成为疾病研究、药物研发和精准医疗的重要技术支撑（图2）：

1.致病基因与突变解析。通过序列分析，研究者能够快速识别致病基因和关键突变，为理解罕见遗传病和肿瘤的致病机制提供重要线索。

2.药物研发与病原体监测。通过生物序列分析可挖掘潜在靶点，为分子设计和优化提供参考，提升药物研发效率。同时，可实时监测病毒和细菌变异，为疫情防控和疫苗设计提供支持。

3.精准医疗与免疫疗法优化。结合患者的多组学信息，可预测个体对药物的响应和副作用，支持个体化治疗。通过分析抗原与免疫受体序列，还可优化疫苗和免疫治疗策略，提高疗效和特异性。

未来方向

该研究推动对生物序列分析的认识，从依赖人工特征和局部规则的传统模式，迈向以人工智能和生物语言模型为核心的智能化新阶段。随着自然语言处理、自监督学习和生成模型的持续发展，生物序列分析有望从结构与功能预测进一步拓展至机制推断和干预设计。通过融合多组学数据和临床信息，并引入可解释技术，可进一步提升分析的透明度和实际应用价值。

引用本文

Hang Wei, Jiangyi Shao, Bin Liu. Biological sequence analysis: Advances, medical applications, and challenges. Fundamental Research, 6(1) (2026) 6-10.

原文链接（复制到浏览器中查看）：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824005284

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