为拓宽学生知识边界和学术视野，把握“人工智能”时代脉搏，深入了解人工智能在生物学领域的前沿应用与发展趋势，生命科学学院为本科生精心策划开设“人工智能+”课程，旨在邀请人工智能与生物医学交叉领域的多位专家进行讲授。本次讲座邀请到中国科学院生化细胞研究所研究员、中国科学院系统生物学重点实验室执行主任、国科大杭高院首席教授陈洛南，为学生们带来一场精彩纷呈且收获满满的课堂盛宴，主题为“动态生物大数据和人工智能方法及应用”。本次课程同时作为生命科学学院新开设研究生课程《研究生学术与职业素养》的第八讲。
课程起始，陈洛南教授基于以统计学为主的、注重关联和信息的传统数据科学，提出了以动力学刻画的、更善于阐明因果和机制的新兴数据科学，阐述了其在预测、临界、因果、类脑计算四大领域上的应用价值。随后，陈教授分别从AI视角、网络视角、统计学视角、信息视角、因果视角以及动力学视角出发，为同学们展开讲解。
陈教授为同学们逐一介绍了服务于生命科学领域的RNA大模型、蛋白质大模型、转录组大模型以及中国科学院构建的世界首个跨物种细胞基础大模型，并指出了系统科学和大模型在预测生物学理论及规律方面所起的关键作用，以CGM预训练大模型为例，可通过其预测血糖变化，以便于糖尿病患者的管理和餐后个人血糖的动态预测。
同时，陈教授还与同学们分享了“未病”临界预警理论和动态网络生物标志物“DNB”方法。陈教授指出，疾病的产生是一个动态转变的过程，预防疾病关键点在于找到“健康状态”和“开始转变”间的临界点，传统的检测手段无法实现对转变过程的精细鉴别，而通过对基因与蛋白的分析有助于我们发现动态网络生物标志物DNB在临界点产生的协同波动，从而实现对疾病的预警与防治，该理论在流感监测与肺腺癌向肺鳞癌的转化等实验中均得到验证。
除此之外，陈教授还与同学们分享了有关混沌论、数据网络分析、健康势能、时间序列数据预测以及地震预警等一系列内容主题，课堂内容丰富多彩，同学们收获颇丰。在课程结束之际，同学们围绕药物靶点预测、确定系统产生类随机或不确定行为以及细胞器的动态预测等主题纷纷提出自己的疑问。面对同学们的踊跃提问，陈教授耐心地进行了解答。整堂课程在热烈的气氛中圆满结束。
生命科学学院致力于构建“三维融通、五育并举”的贯通式人才培养课程体系，以实现“古今贯通”“中外融汇”“文理交叉”的课程目标，为学生提供丰富的跨学科学习资源，认识人工智能在生命科学研究领域的应用。
