AI 最先改变哪里
- 谱图预测
- RT / CCS 预测
- QC 与异常识别
- 缺失值与 feature ranking
AI 专题
AI 与蛋白组学
AI 专题聚焦搜库、QC、缺失值处理、知识组织和平台化分析中的真实作用。核心不是制造“AI 会替代蛋白组学”的错觉，而是明确 AI 增强哪一段流程、边界又在哪里。
| 核心内容 | 常见误区 | 规范做法 |
|---|---|---|
| 理解 AI 价值 | 把 AI 当成独立方法学来学。 | 重点是判断它增强的是搜索、QC、缺失值处理、知识组织还是结果解释。 |
| 理解现实边界 | 默认 AI 能代替实验设计与科学问题定义。 | 先明确 AI 是增强层，不是原创问题和项目判断的替代物。 |
| 理解产品结合 | 只记工具名字。 | 把 AI 能力重新接回 OmicsCloud、AI-QC、软件报表和知识发现流程。 |
现实边界
- 不能代替原创科学问题
- 不能独立判断项目价值
- 更像增强型研究助手
产品结合点
- OmicsCloud
- AI-QC
- XA NOVO / OpenSpec / APUQuant 方向
技术重点
- AI 在 DIA / QC 中的现实价值
- AIFS 与虚拟空间蛋白组等前沿方向
- 人机协作与结果解释边界