五四运动的历史意义和时代价值
原标题：五四运动的历史意义和时代价值五四运动狂飙般的呐喊声早已散去，五四运动精神却一直沉浸在中华民族奋斗的血脉里。今年是五四运动100周年，我们回望那段历史，重温100年前那段激情燃烧的岁月，加深对五四运动历史意义和时代价值的认识，可以更好推动新时代中国青年继承五四精神，担负起实现中华民族伟大复兴的历史重任。
一
习近平总书记在中共中央政治局第十四次集体学习时指出，100年前爆发的五四运动，是一场以先进青年知识分子为先锋、广大人民群众参加的彻底反帝反封建的伟大爱国革命运动。五四运动对当代中国发展进步具有深远影响。
为什么会爆发五四运动呢？说白了，就是为着反对帝国主义和封建主义。这一运动所带来的影响和效应，确是震天撼地、彪炳史册的。五四运动的功绩，倘用一句话来概括，那就是开启并推动中国反帝反封建的资产阶级民主革命进入到了新阶段。“五四运动是在当时世界革命号召之下,是在俄国革命号召之下,是在列宁号召之下发生的。五四运动是当时无产阶级世界革命的一部分。五四运动时期虽然还没有中国共产党，但是已经有了大批的赞成俄国革命的具有初步共产主义思想的知识分子。五四运动，在其开始，是共产主义的知识分子、革命的小资产阶级知识分子和资产阶级知识分子（他们是当时运动中的右翼）三部分人的统一战线的革命运动。它的弱点，就在只限于知识分子，没有工人农民参加。但发展到六三运动时，就不但是知识分子，而且有广大的无产阶级、小资产阶级和资产阶级参加，成了全国范围的革命运动了。五四运动所进行的文化革命则是彻底地反对封建文化的运动，自有中国历史以来，还没有过这样伟大而彻底的文化革命。”（《毛泽东选集》第2卷，人民出版社1991年版，第699-700页）
五四运动之所以能成为一场轰轰烈烈的文化革新运动，同它是中国反帝反封建资产阶级民主革命的一种新表现形式是密不可分的。那个时期，由于新的社会力量的生长和发展，致使资产阶级民主革命出现了由工人阶级、学生群众和新兴民族资产阶级组成的一个庞大阵营。尤其是十月革命后涌现出一批初具共产主义思想的知识分子，他们成为运动中的“关键少数”，成为运动中实际的发起者、鼓动者和组织者。数十万首先觉醒的爱国青年学生，英勇地站在运动的前头呼喊与抗争，起到了“先锋队的作用”和“带头作用”。（同上书，第565页）觉悟了的无产阶级作为独立的政治力量第一次登上历史舞台，成为赢得斗争胜利的决定性力量。如果我们再联系到“五四运动是在思想上和干部上准备了一九二一年中国共产党的成立，又准备了五卅运动和北伐战争”（同上书，第700页）的论断，联系到“建立中国共产党、成立中华人民共和国、推进改革开放和中国特色社会主义事业，是五四运动以来我国发生的三大历史性事件，是近代以来实现中华民族伟大复兴的三大里程碑”（习近平：《在庆祝改革开放40周年大会上的讲话》，《求是》2018年第24期）的论断，那么，我们就有理由在反观和比较五四运动与以往革命不同之处的时候，在深入梳理五四运动精神脉络的时候，充分认识到五四运动的确是比先前的所有革命都大大地前进了一步，充分认识到五四运动与其后百年间的重大历史性事件都是有着深刻的内在联系的。
二
那么，应该怎么看待五四运动的历史意义呢？
要回答这个问题，关键是要看它给中国现代思想史提供了哪些新的东西。五四运动从形式上看是学生的爱国运动，但从整个社会背景和社会发展状况来说，它的作用和影响却远远不止于此。五四运动波及中国思想文化选择、政治发展方向、社会经济潮流、伦理道德教育等多个领域，尤其对中国共产党的建立和发展所起的作用是极为突出的。
五四精神的基本核心是爱国主义。五四运动所体现的爱国主义精神，既是中华民族百折不挠、自强不息精神的生动体现，也是注入了新的世界观因素的结果。“振兴中华”的口号，是孙中山先生于1894年在《兴中会宣言》中最早提出来的。从那以后，大多数爱国志士无不以此为终生奋斗的目标。可以说，中国自此之后的一切革命斗争，无一不是为了振兴中华民族；所取得的一切进步和成就，无一不是受它的催动和鼓舞。站在这个角度，我们也可以把五四精神概括为三点，即忧国忧民的爱国情怀，无私奉献的社会责任感，以及追寻时代潮流的科学民主精神。
五四精神的形成以及它所以能够带来破天荒的变化和巨大影响，原因是多方面的。其中最重要、最根本的原因，就是由于五四运动的开展为马克思主义在中国的传播敞开了大门，从而为改变中国近代历史的航向与航程创造了前所未有的条件。这一点，是决定五四运动在中国现代思想史上树立开先河的地位、在整个中国思想史上竖起“现代”的明确界标的根源。
众所周知，自从国门洞开以来，中国的先进分子不断地向西方学习，追求进步，探索救国救民的真理。可是，无论是甲午中日战争还是戊戌维新变法，无论是义和团运动还是辛亥革命，都没能拯救中华民族于水火，中国仍处在半殖民地半封建社会的境地。究其原因，归根结底是前面这些运动都没有跨越旧思想的藩篱，都没有先进世界观的指导，因之，彻底地进行反对帝国主义和封建主义的斗争是不可能的。
五四运动就不同了。早在“五四”前夜，李大钊就第一个在中国的大地上举起了马克思主义大旗，撰写了《庶民的胜利》《我的马克思主义观》等多篇振聋发聩的文章；五四运动期间，一批初具共产主义思想的知识分子，如邓中夏、张太雷、陈潭秋、瞿秋白、张闻天、周恩来、沈泽民、马骏等人，已经成为学生运动的中坚；“五四”过后，被誉为五四运动“总司令”的陈独秀，也宣布自己站到了马克思主义旗帜之下。随后，在“五四”影响下的新文化运动，更是令马克思主义学说在思想界和知识分子中得到广泛传播。虽然其传播过程并非风平浪静，但经过多次论战，马克思主义非但没有销声匿迹、偃旗息鼓，反而在中国以摧枯拉朽的磅礴之势迅速风行开来。
五四运动中涌现的一批具有进步思想的知识分子，迅速转变为马克思主义者，开始自觉地到工人群众中去宣传马克思主义，组织和领导工人运动。这促进了马克思主义与中国革命道路选择的结合，为中国共产党的诞生、为中国共产党在新民主主义时期的指导思想的确定，提供了极大的助力，实际地推进了中国迈入现代社会的步伐。
今天，当我们回顾百年前那场五四运动的时候，不难发现，以往研究得出的结论，是站得住脚的，是不容怀疑的。这个结论是：五四运动大大提高了中国人民的觉悟，特别是初具共产主义思想的知识分子，认识到无产阶级力量的强大，他们到工人群众中宣传马克思列宁主义并进行组织工作，促进了马克思列宁主义和中国工人运动的结合，从而为中国共产党的成立创造了阶级上、思想上和干部上的条件。这个结论的价值之一，在于它把五四运动的历史功绩和意义揭示了出来。
三
“在中国文化战线或思想战线上，‘五四’以前和‘五四’以后，构成了两个不同的历史时期。”（《毛泽东选集》第2卷，人民出版社1991年版，第696页）这一判断的根据是，“五四”以前，中国文化战线上的斗争，是资产阶级领导的新文化同封建阶级的旧文化的斗争。这一时期的新文化是旧民主主义性质的文化，属于世界资产阶级的资本主义文化革命的一部分。“五四”以后情况就不然了。“五四”以后的新文化，是新民主主义性质的文化，属于世界无产阶级的社会主义文化革命的一部分。中国产生了完全崭新的文化生力军，而这个反帝反封建文化新军的“盟长”的资格，落到了无产阶级文化思想的肩上。这里的“无产阶级文化思想”，就是中国共产党人领导的共产主义文化思想，即共产主义的世界观和社会革命论。而“这支生力军在社会科学领域和文学艺术领域中，不论在哲学方面，在经济学方面，在政治学方面，在军事学方面，在历史学方面，在文学方面，在艺术方面（又不论是戏剧，是电影，是音乐，是雕刻，是绘画），都有了极大的发展。……这个文化新军的锋芒所向，从思想到形式（文字等），无不起了极大的革命。其声势之浩大，威力之猛烈，简直是所向无敌的。其动员之广大，超过中国任何历史时代。……这是铁一般的事实，谁也否认不了的”。（同上书，第697―698页）尽管这时的资产阶级顽固派毫无常识又无比狂妄地叫嚣：“收起”共产主义。可是，共产主义思想体系和社会制度，却以排山倒海之势，雷霆万钧之力，磅礴于全世界，而葆其美妙的青春。对此，毛泽东同志曾这样总结道：“中国自有科学的共产主义以来，人们的眼界是提高了，中国革命也改变了面目。中国的民主革命，没有共产主义去指导是决不能成功的，更不必说革命的后一阶段了。这也就是资产阶级顽固派为什么要那样叫嚣和要求‘收起’它的原因。”（同上书，第686页）从这里，我们可以清楚地看出，马克思主义（或曰共产主义）的世界观和革命论，对中国社会变革和文化发展具有何等突出的重要性。
自鸦片战争以来，中国的资产阶级民主革命经历了多个阶段，各个发展阶段也都有各自的若干特点。但各阶段“其中最重要的区别就在于共产党出现以前及其以后”。（同上书，第559页）也就是说，共产党的出现，是中国民主革命从屡遭失败转折到胜利方向的起点，是旧民主主义革命和新民主主义革命的分水岭。换言之，只有中国共产党才能彻底推翻半殖民地半封建社会，建立独立的民主国家；只有中国共产党，才能实现中国通过完成新民主主义革命而迈向社会主义制度的“两步走”。这无疑就是中国共产党成为其“出现以前及其以后”民主革命各发展阶段特点中的“最重要的区别”。那么，究竟是什么原因使中国共产党人有了实践这种宏伟“两步走”纲领的勇气、信心和能力？按照毛泽东同志的说法，那就是因为有了马克思主义的指导，才能“走历史必由之路。”（同上书，第559页）
四
严格说来，五四运动时代有两股潮流，一股是革命的潮流，一股是逆动的潮流。我们不妨从“五四”时期的文化论争中，看一看这两股潮流的较量以及中国现代文化发展方向选择的历史规定性。
一个时代文化方向的选择，不是哪位思想家灵机一动拍脑袋构想出来的，也不是哪位思想家移植照搬外国某种模式就可以奏效的。文化方向的选择，归根结底是经济、社会、历史变动的结果。“五四”时期的文化论争，本质上是从文化的角度就整个国家是否需要改革以及如何进行改革展开的一场大辩论。“五四”时期，为什么守旧派抵制新文化在中国的传播行不通呢？为什么以傅斯年、胡适等人为代表的资产阶级学者，虽也认为守旧派的观点是“闭眼瞎说”，极力主张文化上“全盘西化”，但在实践上也没能行得通呢？为什么像梁启超、张君劢等人那样既反对社会主义取代资本主义，又谴责资本主义腐朽与没落，而主张以中国古代文明和吸收一切西方文明，来构建一种所谓“新文明”，这种折衷主义的方案也成为一种泡影了呢？其根本原因就在于，这些文化方向的选择都没能跟中国当时社会和经济生活变化的大趋势取得内在的一致性。所以，尽管五四运动时期关于“救治中国”“再造文明”的“方案”和现代文化发展方向选择的“路线图”很多，但真正触及痛处，真正切合中国国情，并真正在未来的社会变革和文化衍进中发挥了实际作用的见解，还是出现在了那些以无产阶级世界观为主导的社会主义（它的前一步是新民主主义）新文化的思想家身上。
瞿秋白说：“二十世纪以来，物质文明发展到百病丛生。‘文明问题’就已经不单在书本上讨论，而且有无产阶级的社会主义运动实际上来求解决了。”（《现代文明的问题与社会主义》，《东方杂志》1924年1月第21卷第1号）他还说：“只有世界革命，东方民族方能免殖民地之祸，方能正确的为大多数劳动平民应用科学，以破宗法社会封建制度的遗迹。方能得真正文化的发展。”“所以必须以正确的社会科学的方法，自然科学的方法，为劳动平民的利益，而应用之于实际运动，……如此，方是行向新文化的道路。”（《东方文化与世界革命》，《新青年》季刊，1923年6月第1期）可见，文化问题上的革新主张，是作为政治和经济上变革的舆论准备和思想先导而存在的，它关乎国家的前途和民族的命运，马克思主义的主张是最为可行的。
从五四运动开始，中国思想界对中国现代文化发展方向的选择上发生了巨大变化。而这种变化中，最为亮眼的就是早期马克思主义者对中国社会发展出路和文化更新问题给出的答案。陈独秀开始摒弃“全盘西化”说的影响，在驳斥新旧道德调和论的同时，开始指出西方社会的一切不良现象正是由“私有制度之下的旧道德造成的”。“现在他们前途的光明，正是要抛弃私有制度之下的一个人一阶级一国家利己主义的旧道德，开发那公有、互助、富有同情心、利他心的新道德”。（《调和论与旧道德》，《新青年》1919年12月第7卷第1号）李大钊更是从唯物史观的高度，对新文化运动的历史必然性做出了科学的理性分析。他认为，“直到十九世纪后半，这最高道德的要求之本质才有了正确的说明，为此说明的两位学者就是达尔文与马克思。”（《物质变动与道德变动》，《新潮》1919年12月第2卷第2号）在《由经济上解释中国近代思想变动的原因》一文中，李大钊不仅剖析了中国新思想代替旧思想、新文化代替旧文化的客观必然性，而且明确指出了近代中国只有社会大变动一条路可走。并进而指出：“晓得中国今日在世界经济上，实立于将为世界的无产阶级的地位。我们应该研究如何使世界的生产手段和生产机关同中国劳工发生关系。”“新思想是应经济的新状态社会的新要求发生的”。（《由经济上解释中国近代思想变动的原因》，《新青年》1920年1月第7卷第2号）尤为难能可贵地预示了社会主义文化和无产阶级的历史地位和光辉前景。
五
回顾历史我们可以清晰地看到，尽管五四运动前后关于东西方文化的论战经历了一些波折，尽管中国在文化更新问题上要比其他的国家来得复杂，也尽管在文化战线上冲锋陷阵的先进战士们其理论深度和广度还很不够，但五四运动之后，没有哪一派势力能像早期共产主义者那样拿出真正有价值的文化观点与主张，没有哪一派势力能像早期共产主义者那样对中国未来文化选择的蓝图做出如此高瞻远瞩又准确明了的勾勒与判断，这是无法抹煞的事实。这笔“先驱者的遗产”，是“革命史上的丰碑”，它代表着五四运动的方向，代表着当时文化战线最高的思想成就，代表着早期马克思主义者和中国共产党人的初心。
学界长期以来习惯把五四精神简单称之为“科学”“民主”精神，这在一般意义上讲是不错的。因为五四时期的代表人物，确实高举了“德先生”和“赛先生”两面旗帜。但就五四运动的全景来看，不难发现，同样是张扬“科学”和“民主”，其内里，各派实际的涵义是颇为分歧、很不一样的。实用主义、实证主义、进化论思想、西方民主等各种学说都有，五花八门。其中，惟有以李大钊等人为代表的早期共产主义者，操持的是新式的思想武器，并把目光投向了科学的唯物史观和工农劳动群众当家作主的社会主义民主上面，这才赋予了五四运动以真正的魂魄。
这个结论，是实事求是的。这个结论，不仅从五四运动的大量文献资料中可以得到察考，而且也为五四运动以来百年中国现代社会和思想文化波澜壮阔的历史所证明。
六
习近平总书记强调五四运动是我国近现代史上具有里程碑意义的重大事件，五四精神是五四运动创造的宝贵精神财富。五四运动倡导的爱国、进步、民主、科学思想对实现中华民族伟大复兴中国梦的重大意义，是新时代激励人民奋勇前进的精神力量。
我们总结和回顾五四运动100年的经验和教训，不难发现，处在中国历史变迁关节点上的五四运动，正是由于其核心有了先进的世界观和革命论指导，它才提出了对中国现代文化发展方向和现代社会制度选择的科学诉求，它才激励了新的阶级力量的代表勇敢地登上历史舞台，它才预示了古老而青春的中国将在革命的烈焰中诞生，它才宣告了不屈奋斗的中华民族将迎来伟大复兴。
历史的脚印摆在那里，历史的篇章摆在那里。五四运动两年之后，中国共产党诞生了；五四运动三十年之后，中华人民共和国成立了；五四运动六十年之后，中国又踏上了改革开放的民族伟大复兴的新征程。这些变革，说到底都是马克思主义在中国的胜利。习近平总书记说得好：“从五四运动到中国特色社会主义进入新时代，中华民族迎来了从站起来、富起来到强起来的伟大飞跃。这在中华民族发展史上、在人类社会发展史上都是划时代的。”（习近平：《在北京大学师生座谈会上的讲话》，2018年5月2日）这个飞跃的事实本身，证明了从五四运动发轫的中国现代文化，“只能由无产阶级的文化思想即共产主义思想去领导，任何别的阶级的文化思想都是不能领导了的”（《毛泽东选集》第2卷，人民出版社1991年版，第698页）这一结论的极端正确性。同时，也证明了我国社会进步与“我国哲学社会科学坚持以马克思主义为指导，是近代以来我国发展历程赋予的规定性和必然性”（习近平：《在哲学社会科学工作座谈会上的讲话》，2016年5月17日）这一结论的无比科学性。
中华民族伟大复兴，绝不是轻轻松松、敲锣打鼓就能实现的，我们必须准备付出更为艰巨和更为艰苦的努力。习近平总书记指出：“当前，改革发展稳定任务之重、矛盾风险挑战之多、治国理政考验之大都是前所未有的。我们要赢得优势、赢得主动、赢得未来，必须不断提高运用马克思主义分析和解决实际问题的能力，不断提高运用科学理论指导我们应对重大挑战、抵御重大风险、克服重大阻力、化解重大矛盾、解决重大问题的能力，以更宽广的视野、更长远的眼光来思考把握未来发展面临的一系列重大问题，不断坚定马克思主义信仰和共产主义理想。”（习近平：《在纪念马克思诞辰200周年大会上的讲话》，2018年5月4日）这是我们克敌制胜、永葆青春活力的看家法宝和基本经验。
当代青年是同新时代共同前进的一代。这代青年所面临的这个新时代，既是近代以来中华民族发展的最好时代，也是实现中华民族伟大复兴的关键时代。1939年5月，毛泽东在延安庆贺模范青年大会上曾说：“中国的青年运动有很好的革命传统，这个传统就是‘永久奋斗’。我们共产党是继承这个传统的，现在传下来了，以后更要继续传下去。”（《毛泽东文集》第2卷，人民出版社1993年版，第190页）实现中华民族伟大复兴的中国梦，这是我们这代人难得的历史际遇。每个青年都应当珍惜这个伟大的时代，争做“永久奋斗”这一光荣革命传统的继承人。
正是基于此，习近平总书记在五四运动95周年的时候，曾经语重心长地说过这样一段话：“广大青年对五四运动的最好纪念，就是在党的领导下，勇做走在时代前列的奋进者、开拓者、奉献者，以执着的信念、优良的品德、丰富的知识、过硬的本领，同全国各族人民一道，担负起历史重任，让五四精神放射出更加夺目的时代光芒。”（习近平：《青年要自觉践行社会主义核心价值观――在北京大学师生座谈会上的讲话》，2014年5月4日）我们应该把这一亲切的叮嘱牢牢地记在心里。
（作者：北京大学中文系教授、博士生导师）
基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战
2021年12月26日，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCFYOCSEF）武汉分论坛举办线下技术论坛（论坛编号：CCF-YO-21-WH-5FT）。本次论坛以“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”为主题，邀请了陕西师范大学、西北工业大学、邵阳学院、华中农业大学、中国地质大学（武汉）、的专家和学者作为论坛嘉宾进行发言和思辨点讨论。本次论坛由YOCSEF武汉AC、华中农业大学教授章文，YOCSEF武汉AC、华中农业大学讲师刘世超共同担任执行主席；YOCSEF武汉AC、湖北大学副教授肖奎，YOCSEF武汉通讯AC、江汉大学讲师刘哲共同担任线上执行主席；华中农业大学为本次论坛提供了支持。本期技术论坛，邀约生物信息学领域相关的专家学者，针对“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”进行主题讨论，分析生物信息学领域面临的主要挑战，探讨人工智能技术应用在生物信息学领域中存在的若干重要问题，探索生物信息学人才培养的痛点与解决之道，把握生物信息学领域未来发展的潜在机遇。
“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”技术论坛
论坛的引导发言环节邀请了3位嘉宾，分别是：陕西师范大学教授雷秀娟、西北工业大学教授施建宇以及邵阳学院教授黄国华。作为中国人工智能学会生物信息与人工生命专委会常务委员，雷秀娟教授带来了题为“基于人工智能的多组学数据与疾病的关联关系预测”的引导发言。雷秀娟教授首先介绍了生物信息学在多组学和疾病方面的研究应用，主要是通过多组学模型来预测疾病，所有的组学信息之间都是有相互联系的。雷教授团队整理制作了多组学与疾病的关联数据库CircR2Disease数据库V2。目前生物信息学研究的热门包括挖掘出生物学实体之间的关系之后，找出疾病靶标。网络特征学习可以采用一些通用的深度学习方法。相似性网络的构建方面，包括相似性计算差用的方法有疾病语义相似性、序列相似性、基因关联相似性等。网络特征提取方法常用的包括表示学习、图神经网络等。评价方法可采用常用的机器学习评价方法，包括混淆矩阵、ROC曲线等。损失函数方面常用Sigmoid、ReLU、LeakyReLU等。CircRNA与RBP结合位点的研究，是利用生物信息学的方法准确解析分子之间的调控机制对探索人类疾病的机理。雷教授团队在生物信息学方面取得了诸多研究成果：提出了CSCRsites方法、circRB方法、CRPBsites方法。CircRNA与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了RWRKNN方法、CDWBMS方法、PDC-PGWNNM方法、EDNMF方法、AANE&SAE方法、PCD_MVMF方法、GATCDA方法。代谢物与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了SSABCMDA方法、LGBMMDA方法、MDAGCN方法、DWRF方法。微生物与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了LGRSH方法、HNGFL方法、MDHN方法。
基于人工智能的多组学数据与疾病的关联关系预测
随后，施建宇教授作为中国计算机学会生物信息学专业委员会等3个国家一级学会的专业委员会委员，结合生物信息学研究的经验与心得，进行了题为“Compound-ProteinInteractionPredictionbyDeepLearning:Databases,DescriptorsandModels”（通过深度学习预测复合蛋白质相互作用：数据库、描述符和模型）的引导发言。施建宇教授分析了当前药物开发的大体趋势，即药物开发是个大工程，大致需要三个“十”：十年成本、十亿美元、十亿销售额。对于如此复杂庞大的工程和研发，需要跨专业科研人员的合作。靶点识别主要由生物学家来完成，而计算机科学家主要专注于化合物分析、化学结构分析、物理特性分析等。目前，AI可以帮助和加速药物研究，传统药物研究中小分子筛选需要11个月的流程，利用AI辅助可以减少至23天。药物化合物的研究中，预测某个化合物会不会和蛋白质进行相互作用。深度学习方法可以很好地帮助CPI（Compound-proteinInteraction）的研究，其本质不在于分类能力，而在于深度学习的神经网络对化合物的结构化序列的刻画能力。化合物描述子的构建需要很强的领域知识，包括1D序列分析、3D结构分析等，而卷积神经网络所具备的强力的数据特征刻画能力，可以很好地帮助化合物描述子的构建。可采用的深度学习模型包括诸多经典的卷积神经网络结构、Attention-based模型、Bindingcomplex-based模型等。对于未来的研究趋势，施建宇教授认为下列问题都非常值得深入研究：(1)如何利用生物信息学领域中大量的未标定数据；(2)如何利用大量现有的序列数据，将其迁移到3D结构的研究中；(3)如何利用深度学习模型进行单细胞测序，等等。
Compound-ProteinInteractionPredictionbyDeepLearning:Databases,DescriptorsandModels
作为最后一位引导发言嘉宾，黄国华教授进行了题为“RNA序列的语义性及其在修饰中的应用”的引导发言。黄教授首先介绍了生物信息学研究的起源，生物信息学的研究可以追溯到1953年在Nature上发表的DNA双螺旋结构论文。DNA测序是DNA研究中的重要主题之一。全球目前大约有1700个DNA序列数据库，其中代表性的数据库包括INSD、库、EMBL库、BioSino库等等。DNA序列分析主要关注DNA序列比对，分析DNA的同源性。计算生物学的一个重要主题就是比较序列并尝试找出两个序列的公共部分。序列比对包括全局比对、局部比对、双重序列比对、多重序列比对等。其优点是通过计算找到同源分子片段，确定其功能；缺点包括计算开销大、对于没有同源性的序列不可使用、完全是形式决定内容而没有解决一词多义的问题、忽略了个体之间的联系。自然语言处理技术所解决的问题与DNA序列对比问题的本质非常相近，因此采用NLP技术解决DNA序列对比问题具有如下优点：（1）捕捉句子的抽象语义关系；（2）能够全面解释句子含义；（3）内容决定形式。在生物信息学领域中常用的人工智能技术和神经网络结构包括word2vec、CNN、LSTM、Attention、Transformer。语义性在RNA序列中的重要应用包括蛋白质翻译修饰PTM（Post-translationalmodifications），即通过调控修饰位点来改善或治疗疾病。对于PTM问题，黄教授团队提出了LSTMCNNsucc模型结构。对于RNA修饰问题，黄教授团队利用CNNLSTM结构实现了RNA序列的特征提取。
RNA序列的语义性及其在修饰中的应用
在思辨环节，参与论坛的所有专家和老师就以下三个议题进行了激烈的探讨：（1）从支持向量机到深度学习，人工智能的发展是否加速了生物信息学问题的解决？（2）聚焦“四个面向”战略部署，人工智能是否带来了生物信息学研究的新范式？（3）人工智能时代，生物信息学研究需要什么样的人才？这三个问题也是目前生物信息学领域需要面对和解决的问题。
对于“从支持向量机到深度学习，人工智能的发展是否加速了生物信息学问题的解决？”这个问题的思辨，专家和老师们讨论了下列子问题：1.1深度学习是否已经取代了传统的人工智能技术？1.2人工智能的哪些关键技术是未来研究的明日之星？
华中农业大学冯在文副教授认为，深度学习技术确实已经在很大成程度上取代了传统的机器学习技术，但传统的机器学习技术也不能被完全抛弃。目前深度学习技术提出了大量的新模型，但是目前还存在一些问题，例如可解释性、数据样本量的限制、技术落地应用遇到的困难。其中，具有代表性的问题如下：（1）传统的机器学习技术可能精度不如深度学习，但是可解释性优于深度学习模型。（2）深度学习需要大量的样本数据，但是在很多应用领域，例如生物信息学领域，样本量（3）特别是标注后的样本量还非常受限。因此，对于生物信息学领域中的很多实际应用问题，例如生物大数据问题，还是依赖于传统的优化方法和搜索算法。
中国地质大学（武汉）唐厂教授认为，对于深度学习是否取代传统的机器学习方法的问题，要考虑具体的研究和应用领域。深度学习效果好的前提是要有充足的算力和充足的训练样本。但是实际工程应用中，很多终端的计算能力非常有限，因而实际应用场景中仍旧采用传统的机器学习方法，依旧可以取得不错的应用效果。生物信息学中的关联关系研究，最终需要靠临床医生去验证，因此深度学习不可完全取代传统的机器学习和数据分析方法。深度学习在某些领域和场景可以获得比机器学习方法更好的效果，但是不能一概而论地说深度学习完全取代了机器学习。
华中农业大学章文教授认为，目前生物医学领域的很多研究者仍旧倾向于传统的机器学习模型，因为深度学习的模型得到的结果难以设计医学实验进行验证。
武汉理工大学李琳教授表示，人工智能NLP领域中目前常采用基于大规模数据样本预训练得到的模型。那么对于生物信息学领域的问题，是否也可以采用预训练模型来获得更好的效果？对于多种类型的数据组合问题，已有的联合表示学习等技术是否可以应用在多组学的研究上？此外，在NLP领域，目前的研究发展趋势是依赖预训练模型抽取的大规模样本的先验知识，然后让下游任务贴合上游得到的特征抽取结果。那么生物信息学是否也可以采用类似的机制？
思辨问题1：从支持向量机到深度学习，人工智能的发展是否加速了生物信息学问题的解决？
在“聚焦’四个面向’战略部署，人工智能是否带来了生物信息学研究的新范式？”的问题上，来自不同领域和方向的专家、老师们也各抒己见，讨论了下列子问题：2.1在哪些重大问题上已经取得了突破？2.2在哪些重大问题上还有待破冰？
施建宇教授认为AI技术在生物信息学领域的应用尚存在如下问题：（1）医疗影像方面，积累了大量的图像数据，可以直接应用人工智能技术辅助诊断工作。但是目前的问题是缺乏统一、权威的评价标准。（2）对于蛋白质的结构预测有个很大的突破。很多蛋白质测定不了结构，因为很多蛋白是膜蛋白，而球蛋白容易测定结构。因此，对于膜蛋白的测定是个非常有前景的研究方向。（3）药物研究的样本数量很有限，例如6000左右的样本数据，如何更好地将深度学习技术应用到小数据样本问题上是个值得研究的问题。（4）深度学习的相关技术，例如Python语言、Pytorch框架等都是国外开发研究的，国内的相关基础技术的研究较为缺乏，需要进一步研究和发展。
黄国华教授则表示，人工智能技术可以用在新型的功能分子的研究上，例如是否可以设计一些类似的功能分子，以促进合成生物的研究和发展。
思辨问题2：聚焦”四个面向”战略部署，人工智能是否带来了生物信息学研究的新范式？
在“人工智能时代，生物信息学研究需要什么样的人才？”的问题上，专家和老师们分析和讨论了如下子问题：3.1从事基于人工智能的生物信息学研究，应该具备哪些基本的知识？3.2生物背景的人才和计算机背景人才，未来谁更有优势？
雷秀娟教授认为，计算机和生物人才的优势不能一概而论，还是需要看具体的领域和问题。目前的研究需要的是高度复合型的人才，需要生物、化学、计算机、信息学等多领域多学科交叉的专业知识。雷教授目前团队中的学生以计算机专业背景为主。
施建宇教授表示，一般来说生物学背景的学生完全不懂数学和计算机，而计算机背景的学生则表示看不太明白生物方面的问题。本身生物信息学就是生物加上信息学，因此需要学生掌握生物学和信息学的基础知识，同时也要掌握最新的人工智能模型和技术。生物学背景的学生只能使用已有的方法来跑数据，对算法和模型本身难以进行研究；而计算机和信息学背景的学生对于实验结果的分析相对欠缺，对数据结果的敏感性不够。因此，学生都应该具备挖掘深层机制的驱动意识。生物和计算机人才都是有优势的，只是侧重点不同。
黄国华教授课题组里面主要是计算机背景的学生，没有生物学背景的学生。计算机学生倾向于写代码写程序，但是对于实验结果的生物学意义缺乏认识和理解，因而计算机学生对于较为复杂的建模感到吃力。因此，计算机学生和生物学学生一起合作、相互互补，才能得到更好的研究成效。
冯在文副教授提到，在2021年国家基金委的研究指南中，生物信息学的大方向是生物大数据的标准化、可视化是一个重要的研究方向，特别是生物大数据的标准化方面。因此，需要形成一个更好的协作机制，方便计算机学生和生物学学生进行讨论、分析、合作。
唐厂教授认为，计算机专业背景强调的是技术和方法，生物学专业背景强调的是机制和原理。只有计算机专业学生更好地理解了生物学的原理和机制之后，才能把技术和方法更好地应用到具体的生物信息学领域的研究中。
李琳教授表示，生物信息学的学生培养方案中加入更多的计算机相关课程，或许能得到更好的人才培养成效，生物信息学的发展主要还是依赖于生物学人才。
武汉科技大学胡威教授表示，生物信息学的培养体系中是否进行了学科交叉的课程设置？如果生物信息学的人才培养体系本身就缺乏计算机的相关课程和知识，是否应该加入相关交叉性的课程？章文教授则回答道，目前华中农业大学生物信息学专业的学生培养体系的课程中，一部分课程跟生命科学专业交叉，而另一部分则涵盖了一些编程相关的课程。即使是在生命科学专业，也是非常欢迎生物信息学学生这样的复合型人才的。
思辨问题3：人工智能时代，生物信息学研究需要什么样的人才？
与会人员合影
本次论坛历时三个小时，通过引导发言、论坛思辨，辨明了生物信息学领域在人工智能时代遇到的新问题和困惑，分析生物信息学领域面临的主要挑战，探讨人工智能技术应用在生物信息学领域中存在的若干重要问题，探索生物信息学人才培养的痛点与解决之道，将更好地推动人工智能深度学习技术在生物信息学领域中的深入应用。