流匹配在生物学与生命科学中的应用综述

主要观点总结

本文首次全面综述了流匹配（Flow Matching）的发展及其在生物领域的应用。流匹配作为一种强大且高效的替代扩散模型的生成建模方法，逐渐受到关注并在生物学与生命科学中的应用不断增长。文章从流匹配的基础原理、变体，到其在生物序列建模、分子生成与设计、肽类与蛋白质生成等核心领域的应用进行了详细阐述，并总结了常用数据集与软件工具。同时，文章还讨论了未来的研究方向和挑战。

关键观点总结

关键观点1: 流匹配的发展及其在各领域的应用

流匹配作为一种新兴的生成建模方法，具有高效且稳定的训练目标，尤其在生物应用中表现出强大的吸引力。其在图像、语言生成等常规任务中的卓越性能，使其在复杂的生物系统中具有广泛的应用前景。

关键观点2: 生物生成建模的挑战

生物系统是复杂且多面性的，对这类系统的建模一直是科学界的重要挑战。流匹配在应对这些挑战时展现出巨大潜力，如嵌入丰富的领域知识、处理数据稀缺与噪声、建模多尺度与多模态特性等。

关键观点3: 本文的贡献

本文首次系统总结了流匹配方法及其在生物与生命科学领域的应用，包括统一的分类体系、核心应用、数据集与基准总结，以及趋势、挑战与研究前沿的分析。通过梳理流匹配的发展脉络和识别关键方法创新，本文旨在促进建模与生物领域的跨界连接。

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