Jerry的专栏

本文综述了计算机辅助药物设计在抗癌药物研发中的应用进展，重点介绍了分子对接、分子动力学（MD）模拟等计算方法在靶点识别与药物优化中的作用。文章以肿瘤相关的人类碳酸酐酶（CAIX/XII）和丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶为靶点，展示了多个通过计算设计的有效抑制剂及其结合模式，并总结了从化合物设计到实验验证的完整流程。同时，分析了计算方法在高效性、精准性和成本效益方面的优势，以及模型准确性、计算资源需求和实验验证等挑战。展望未来，多学科融合、个性化药物设计和新型靶点发现将推动抗癌药物研发进入新阶段。

本文综述了自然启发计算（NIC）在药物发现与治疗中的广泛应用，涵盖药效团建模、计算机辅助药物设计（CADD）、癌症及慢性病治疗等多个领域。文章详细介绍了NIC技术如粒子群优化、蚁群优化、萤火虫算法和遗传算法在药物筛选、分子设计与优化中的应用，并探讨了其在多组学数据整合与联合疗法预测中的潜力。同时，分析了当前面临的挑战，包括生物医学信号处理难度、基因变异解读局限性和模型验证复杂性。最后展望了NIC技术在精准医学和智能药物研发中的未来发展方向。

本文综述了自然启发计算（NIC）在治疗学和计算机辅助药物设计（CADD）中的卓越应用。从古代科学思想到现代智能算法，NIC通过模拟自然界中的物理、化学和生物过程，发展出包括群智能、进化计算、人工神经网络等在内的多种计算技术。文章详细介绍了NIC的历史背景与分类，涵盖基于物理、化学和生物学的计算方法，并探讨其在药物发现中的关键作用，特别是在分子对接、动力学模拟、虚拟筛选及ADMET预测等方面的应用。结合COVID-19疫情期间的实例，展示了NIC如何加速新药研发，提升治疗效率，为未来智能医疗和精准药物设计提供

本文探讨了自然启发式计算技术在医疗与化学领域的应用，重点分析了粒子群优化算法（PSO）、化学反应优化算法（CRO）以及混合布谷鸟搜索与哈里斯鹰优化算法（CHHO-CS）的原理、变体及实际应用。PSO在登革热、阿尔茨海默病和心脏病诊断中提升了模型准确性；CRO及其多种改进版本有效解决了离散与连续优化问题；CHHO-CS通过混沌映射和布谷鸟搜索机制，在药物设计与发现中实现了更优的搜索性能和收敛效果。这些智能算法为疾病诊断、药物研发等领域提供了高效、低成本的解决方案，展现出广阔的应用前景。

本文综述了自然启发计算技术在药物设计、开发及疾病治疗中的前沿应用。重点介绍了基于布谷鸟搜索的多目标优化算法在癌症基因表达数据分析中的优异表现，以及结合代理模型的进化算法在miRNA-疾病关联预测中的高效性。同时探讨了自然启发计算与人工智能、大数据融合应用于COVID-19病例检测和接触追踪的潜力，展示了其在降低计算成本、提升预测准确性方面的优势。随着技术进步，自然启发计算有望成为推动精准医疗和公共卫生响应的重要工具。

本文综述了自然启发智能计算（NIIC）在识别、优化和医疗应用中的成果与局限，探讨了其在药物发现和疾病诊断中的潜力。文章分析了当前技术面临的数学框架缺失、性能测量偏差和医疗数据复杂性等挑战，并系统介绍了人工免疫系统、膜计算、DNA计算、基因表达编程和多表达式编程等前沿方向。同时，展望了NIIC与数字医疗技术融合的发展趋势，提出了加强跨学科研究、加大研发投入和结合临床实践等建议，旨在推动该领域向更高效、精准和广泛应用的方向发展。

本文综述了自然启发的智能计算技术，涵盖遗传算法、人工神经网络、DNA计算、人工免疫系统和膜计算等核心算法及其在生物医学领域的应用。重点探讨了这些技术在生物标志物和药物靶点识别中的作用，介绍了如BioDiscML和Psipred 4.0等关键工具，并分析了各类算法的优势与挑战。文章还展望了该领域与量子计算、物联网的技术融合趋势，以及在环境保护和能源管理中的拓展前景，强调其在推动精准医学和智能计算发展中的巨大潜力。

本文综述了自然启发式智能计算技术在生物标志物与潜在疗法识别中的重要创新。文章系统介绍了群体智能（如蚁群优化、粒子群优化、萤火虫算法等）和自然进化算法（如遗传算法、进化策略）的原理、操作步骤及其在皮肤癌、乳腺癌、结肠癌、阿尔茨海默病、心脏病和血液感染等疾病诊断中的应用。同时，探讨了该技术在基因组分析、药物设计和图像分割等生物医学领域的优势与挑战，并展望了多算法融合、与大数据和AI结合的未来发展趋势，展现了其在精准医疗和计算生物学中的广阔前景。

本文探讨了自然启发式智能在基因组诊断抗微生物药物耐药性（AMR）中的应用与挑战。介绍了机器学习在AMR预测中的基础原理，包括神经网络的前向与反向传播机制，并讨论了数据处理中的特征降维方法如包装法和过滤法。文章还概述了常用机器学习平台（如WEKA）及模型评估指标（灵敏度、特异性、准确性），分析了当前面临的八大挑战，如数据质量、表型信息缺失、多种耐药机制和基因表达影响等。同时提出了未来发展方向，包括加强数据整合、开发GUI工具和提升算法效率。通过实际应用案例展示了从数据收集到模型评估的完整流程，强调了机器学习在

本文综述了自然启发智能算法在基因组诊断中对抗菌药物耐药性（AMR）预测的应用。文章介绍了群体智能、蜜蜂群体优化和蚁群优化等算法原理，分析了NCBI SRA、ENA等基因组数据库及CARD、Resfinder等抗菌耐药数据库的特性与局限。探讨了机器学习在AMR预测中的常用算法、计算方法及典型工具，并对比了不同模型与工具的优劣。同时，阐述了机器学习模型开发的关键因素，包括数据质量、特征提取与模型调优，展望了多组学融合、深度学习深化应用及临床推广等未来趋势，强调了当前面临的挑战与改进方向。

本文探讨了自然启发智能（NII）算法在细菌抗菌耐药性（AMR）基因组诊断中的关键作用。随着全基因组测序（WGS）技术的发展，AMR诊断正从传统的表型方法转向高效的基因型分析。然而，大规模基因组数据的处理和解释对计算能力与生物信息学技能提出了高要求。NII算法如人工神经网络（ANN）、人工免疫系统（AIS）、群体智能优化和粒子群优化（PSO）等，凭借其强大的模式识别与优化能力，为AMR相关基因的检测、分类和耐药性预测提供了创新解决方案。文章还总结了各类NII算法的原理与应用，并通过实际案例展示了其在WGS数据

本文探讨了自然启发计算（NIC）与人工智能（AI）在个性化医疗中的应用，介绍了朴素贝叶斯、支持向量机和模糊逻辑三种常见算法的原理、优点及应用场景，并通过表格和流程图形式直观展示其处理流程。文章分析了NIC与AI在个性化医疗中的优势，如个性化治疗、高效数据处理和模式识别，同时也指出了计算时间长、模型解释困难等挑战。针对未来发展方向，提出了创新软件解决方案、建立知识与预测关系、识别关键转变点等展望，强调通过技术优化推动个性化医疗的临床转化与实际应用。

本文探讨了自然启发计算（NIC）和人工智能（AI）算法在个性化医疗中的应用。随着基因组学、转录组学、电子病历等多模态数据的快速增长，传统方法难以应对复杂的数据分析需求。NIC算法如遗传算法、蚁群优化、粒子群优化、人工蜂群和萤火虫算法，以及AI工具如人工神经网络、朴素贝叶斯和支持向量机，被广泛应用于疾病预测、诊断与治疗方案优化中，显著提升了准确率。文章综述了各类算法在心脏病、癌症、糖尿病等疾病中的实际研究案例，并通过表格展示了其性能表现。同时，也指出了当前面临的挑战，包括数据质量与隐私保护、算法可解释性不足以

本文探讨了人类决策行为中社会规范与市场规范的交织影响，结合认知心理学构建了基于个性化因素和瞬时状态的数学决策模型。通过分析六个决策阶段及多个非理性行为方程，揭示了情绪、所有权、选择过载和期望等对决策的影响，并在职场与消费场景中应用该模型。文章最后提出提升决策能力的策略，帮助个体在复杂环境中做出更明智的选择。

本文探讨了社会、情感与道德（SEE）属性在人类决策中的关键作用，介绍了SEE学习框架的三个维度（同情、意识、参与）与三个领域（个人、社会、系统）的交互关系。通过心理学、行为经济学和神经科学的研究，揭示了影响决策的非理性因素，如相对性、任意连贯性和零价格效应，并分析了社会规范与市场规范的冲突及其对人际关系的影响。文章强调培养基本人类价值观和情感能力的重要性，为教育、企业招聘及政策制定提供了实践启示。

本文探讨了从蝙蝠回声定位机制到BAT算法的自然启发计算发展历程。BAT算法由Yang于2010年提出，模拟蝙蝠利用超声波进行导航和捕食的行为，广泛应用于优化、图像处理、数据分析、调度和分类等领域。文章详细介绍了BAT算法的基本原理、步骤、局限性及其多种改进变体，并展示了其在工程、生物、电力、机器人等领域的广泛应用。随着新变体的不断涌现，BAT算法展现出强大的适应性和发展潜力，未来有望通过融合更多生物行为特征和混合策略进一步提升性能。

本文深入探讨了人工免疫系统（AIS）的理论基础、核心算法及其在多个领域的实际应用。基于生物免疫机制，如克隆选择、免疫网络、负选择和危险理论，AIS发展出多种计算模型，包括基于负选择的算法、克隆选择算法、人工免疫网络和树突状细胞算法。这些算法已被成功应用于故障检测与诊断、入侵检测、机械系统监控等领域，展现出强大的自适应性和鲁棒性。文章还总结了AIS在工程实践中的具体案例，为数据科学与信息领域从业者提供了有价值的参考。

本文介绍了自然启发计算中的生物启发算法，重点探讨了人工免疫系统（AIS）的原理及其在复杂问题分析与诊断中的应用。AIS模仿人类免疫系统的负选择、克隆选择和免疫网络机制，具有自适应、容错和自主特性，广泛应用于网络安全、故障诊断、优化问题、数据分类和机器人控制等领域。文章还展望了AIS未来的研究方向，包括理论完善、与其他智能方法融合及在新兴领域的应用潜力。

本文综述了自然启发式计算（NIC）算法在癌症诊断中的应用与未来发展方向。介绍了蚁群优化（ACO）、人工蜂群（ABC）、萤火虫算法（FA）等常见NIC算法的原理及特点，并通过mermaid流程图展示其工作机制。重点分析了这些算法在乳腺癌、肺癌、前列腺癌和卵巢癌诊断中的实际应用效果，部分模型准确率高达99.98%。同时指出了当前存在的局限性，如图像分析挑战、算法随机性、缺乏实际测试案例等问题。展望未来，NIC算法可在杂交模型探索、白血病检测优化、新生物标志物发现、辅助医学决策等方面进一步发展，结合人工智能与大数

本文全面介绍了自然启发式计算（NIC）算法的分类与应用，涵盖进化算法、生态算法、多目标算法和群体智能算法四大类。详细探讨了各类算法的原理、典型代表如GA、PSO、ABC、ACO、IWO、NSGA-II等在癌症诊断、工程优化、调度问题等多个领域的应用表现及局限性，并通过mermaid流程图直观展示算法分类体系，旨在为研究者和实践者提供选择与改进算法的参考依据。

本文探讨了自然启发计算（NIC）算法在癌症检测与诊断中的应用，重点分析了基于肺部X光和CT图像的肺癌早期检测方法。通过图像预处理、ROI分割、特征提取与归一化，结合F-RRN-LSTM等深度学习模型，提升了诊断准确性。文中还介绍了群体智能算法如粒子群优化（PSO）在特征选择中的优势，并展示了NIC技术在医学图像分析中的潜力。未来，该方法将向实时化、高效化发展，助力癌症的早期发现与治疗。

本文综述了肺部疾病检测的现状与挑战，重点探讨了自然启发优化算法（NIOAs）在医学图像分析中的应用。针对现有方法在特征提取、训练效率和分类性能上的不足，提出结合聚类与分类方法，设计混合遗传粒子群优化算法以提升肺部CT图像的特征选择与疾病分类准确性。研究旨在优化NIOAs性能，解决传统模型在实际临床应用中的局限性，为肺癌等重大呼吸系统疾病的早期诊断提供高效可靠的智能辅助方案。

本文综述了自然启发算法在基因表达数据分类中的应用，介绍了AdaBoost、支持向量机（SVM）、Boruta、K-最近邻（KNN）和随机森林（RF）等常见算法的原理与流程，并分析了各类算法的优缺点及适用场景。文章还探讨了自然启发计算（NIC）模型在高维数据中面临的挑战，如维度灾难和算法通用性问题，展望了其与量子计算、混沌理论结合以及集成机制应用的未来发展方向。最后提出开发统一评估平台的重要性，旨在为生物信息学研究者提供算法选择指导，提升基因分类的准确性与效率。

本文探讨了自然启发算法在高维复杂基因表达数据分类中的应用，重点分析了布谷鸟搜索算法、多目标布谷鸟搜索算法、人工蜂群算法和AdaBOOST算法的原理、特点及适用场景。通过对比分析与实际案例，展示了这些算法在处理高维、噪声大、高度可变的基因数据中的优势，为癌症等疾病的精准诊断提供了有效的技术路径。文章还提出了算法选择流程，帮助研究者根据具体需求合理选用算法，提升分类性能。

本文综述了自然启发计算（NIC）技术在结直肠癌（CRC）基因组分析中的应用进展。针对CRC病理评估中因遗传异质性带来的挑战，NIC技术如粒子群优化、蚁群优化和布谷鸟搜索等被用于开发高效准确的诊断模型。通过多个案例研究展示了NIC与机器学习结合在生物标志物识别和癌症分类中的优势。同时探讨了智能手机技术在疾病监测中的潜力，以及NIC技术在准确性、灵活性方面的优点与数学框架缺失、大规模应用不足等局限。未来研究方向包括多组学数据整合、完善数学模型、大规模临床验证和跨学科合作，技术趋势则聚焦于混合算法优化、智能手机功

本文综述了自然启发计算（NIC）在结直肠癌基因组分析中的应用进展。NIC技术，包括遗传算法、蚁群优化、粒子群优化和人工蜂群算法等，凭借其强大的优化与搜索能力，在处理高通量、高维度、噪声多的癌症基因表达数据中展现出显著优势。这些方法被广泛应用于结直肠癌的诊断、预后、生物标志物识别及分类模型构建，尤其在特征选择和提升预测准确性方面表现突出。结合TCGA等公共数据库，NIC与机器学习融合的混合方法进一步提高了检测性能。文章系统总结了NIC算法的原理、应用实例及识别生物标志物的五步工作流程，展示了其在精准肿瘤学中的

本文探讨了自然启发计算（NIC）在乳腺癌和结直肠癌研究中的应用。NIC技术凭借其高效准确的优化能力，在医学图像处理、基因特征选择、疾病分类等方面展现出巨大潜力。文章详细介绍了遗传算法、粒子群优化、蚁群优化等常见NIC算法在乳腺癌诊断与结直肠癌基因组分析中的具体应用场景，并阐述了结直肠癌的三种主要分子途径及其临床挑战。同时，提出了NIC在解决传统计算方法局限性方面的优势，包括应对数据复杂性、提升预测准确性等。最后展望了NIC技术未来在更高效算法开发、跨学科合作、混合模型构建及临床推广应用方面的前景，强调其在推

本文探讨了自然启发式计算在乳腺癌研究中的应用，重点分析了蚁群算法（ACO）、人工蜂群算法（ABC）和萤火虫算法（FA）的原理、参数设置及适应度函数设计。通过对比三种算法在准确率、收敛速度和稳定性方面的表现，揭示了各自的优势与局限。文章还讨论了当前面临的挑战，如数据集缺乏、临床融合困难等，并提出了未来研究方向，包括混合算法开发、自适应参数调整和加强临床合作。结合案例分析与改进策略，展示了自然启发式计算在提升乳腺癌早期诊断准确性方面的巨大潜力。

本文综述了自然启发式计算技术在乳腺癌研究中的应用，涵盖了遗传算法、蚁群优化、人工蜂群、粒子群优化、灰狼优化器和萤火虫算法等多种算法的原理及其在乳腺癌早期预测、图像分割、特征选择和分类中的表现。文章比较了不同算法的优缺点，探讨了算法融合、与深度学习结合及个性化医疗等未来发展趋势，强调了自然启发式算法在提升乳腺癌诊断准确性方面的巨大潜力。

本文综述了自然启发计算（NIC）在生物信息学、医疗保健及癌症研究中的广泛应用。NIC融合人工智能、生物现象与计算智能，涵盖神经网络、进化算法、群体智能等多种模型，在序列比对、疾病预测、医学图像分析、药物研发等方面展现出强大能力。文章详细介绍了各类NIC模型及其在医疗管理、放射学、妇产科、肿瘤学等领域的实际应用，并探讨了其在应对COVID-19和推动个性化医疗中的潜力。同时，展望了NIC与AI、大数据、量子计算的融合趋势以及跨学科发展所面临的挑战与未来方向。

本文探讨了自然启发式计算（NIC）在医疗领域的广泛应用，重点介绍了遗传算法（GA）、人工蜂群算法（ABC）和蚁群优化算法在肿瘤学、心脏病学、内分泌学、神经学、康复医学及药品物流管理等多个方向的应用。GA在基因识别、患者预后预测和疾病诊断中表现优异；ABC在生物医学信号滤波、EEG分析和图像分割方面具有优势；蚁群优化则助力药品分发与自动化补货系统的效率提升。文章还总结了当前跨学科合作的挑战，并提出加强医工交流与教育融合的对策，展望了NIC技术推动智慧医疗发展的未来前景。

本文探讨了自然启发计算在医疗系统中的广泛应用，涵盖群体智能、生物启发算法及基于物理化学的算法在癌症诊断、疾病预测、医疗调度、影像分析、放射治疗、骨科与妇产科等多个领域的创新应用。重点介绍了遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等技术如何提升诊断准确性、优化资源管理并保护患者隐私。同时分析了当前面临的挑战如数据质量、算法复杂度和模型可解释性，并提出了相应对策。展望未来，多算法融合、与物联网和大数据结合、个性化医疗及跨学科合作将成为发展趋势，推动医疗行业向智能化、精准化迈进。

本文综述了受自然启发的计算（NIC）技术在医疗系统中的应用，涵盖群体智能、遗传算法、粒子群优化、蚁群优化等多种算法的基本原理及其在疾病诊断、药物研发和医疗资源分配中的具体应用。文章还探讨了NIC相较于传统AI技术的优势，并通过图表展示了算法分类与工作流程。最后，展望了未来在算法优化、多算法融合、数据安全和跨学科合作等方面的发展方向，强调NIC技术有望为医疗行业带来创新突破。

本文系统介绍了自然启发计算（NIC）的模型分类、在生物信息学及其他领域的应用、存在的局限性以及未来的发展前景。内容涵盖传统模型如细胞自动机、神经网络和进化算法，以及新兴模型如群智能、人工免疫系统、膜计算和无定形计算。文章还分析了NIC在医疗、工程和农业等领域的实际应用案例，并探讨了其与量子计算、混沌理论、深度学习和云计算融合的发展趋势，展示了NIC作为一种创新计算方法的巨大潜力和广阔前景。

本文探讨了自然启发式智能计算技术（NIC）在生物信息学中的应用，涵盖其概念、核心算法（如PSO、GA、ACA）、在基因组分析、疾病诊断和药物研发中的具体应用场景及操作流程。文章还分析了NIC面临的挑战，如计算复杂度和数据质量问题，并提出了应对策略。展望未来，NIC将趋向多算法融合、与深度学习结合及跨学科合作，推动个性化医疗和精准医学的发展。