一种大模型驱动的智能化生物研究方法及系统

本发明公开了一种大模型驱动的智能化生物研究方法及系统，旨在通过实验验证的反馈机制，实现模型的持续优化，提升生物科学研究的效率和可靠性。本方法构建了一个闭环流程，包括：首先，利用大模型优化数据处理，确保数据的高质量和多样性；接着，大模型参与生物信息学的分析预测任务，通过先进的算法和推理能力，提供高精度的预测结果；随后基于预测结果，大模型优化实验设计，涵盖实验优先级排序，实验参数优化以及自动化实验辅助；紧接着进行实验验证；最后，实验结果通过大模型进行深入分析，如果实验结果与预测结果不一致，将实验结果转化为模型的输入格式，供模型进一步训练和优化，从而不断提升模型预测的准确性和适应性。