摘要

随着生物学、基因组学和核酸测序技术的迅速发展，生物学和组学数据规模

日益扩大，呈现高复杂度和高维度，稀疏性强和信号噪声比低等特点，其分析处

理也面临着巨大挑战。近年来，人工智能的飞速发展和广泛应用，特别是深度学

习方法，使得使用人工神经网络对复杂高维数据进行降维处理和潜在特征提取成

为可能。本文应用深度学习方法，力图实现SNP基因型精准填充，进一步提升基

因组选择的预测准确性和效率；解决scRNA-seq数据异质性、稀疏性和复杂性挑

战，实现单细胞精准分类；细菌图像特征提取，高效识别不同种类细