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生物序列分析：深度學習可以用于基因組序列、蛋白質序列和RNA序列的預測、分類和注釋，例如基因結構預測、蛋白質功能預測和RNA結構預測等。
蛋白質結構預測：深度學習可以用于預測蛋白質的二級結構、三級結構和折疊狀態，幫助研究者理解蛋白質的功能和相互作用。
藥物發現：深度學習可以用于藥物分子的設計、篩選和優化，加速新藥研發過程。
疾病診斷和預測：深度學習可以用于預測疾病風險、診斷疾病和預測疾病發展趨勢，幫助醫生提供更準確的治療方案。
基因表達譜分析：深度學習可以用于分析基因表達譜數據，發現基因調控網絡和識別生物標記物，幫助理解基因表達的調控機制和生物過程。
腫瘤診斷和治療：深度學習可以用于腫瘤組織圖像的分析和識別，幫助醫生做出更準確的診斷和制定個性化的治療方案。
總的來說，深度學習在生物信息學中有廣泛的應用，為生物學研究和醫學診斷治療提供了強大的工具和技術支持。
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