2023年7月，第十届“数学、计算机与生命科学交叉研究”青年学者论坛在北京举行，来自数学、计算机与生命科学交叉领域的院士专家、优秀中青年学者与广大学生参加会议，共同交流生物信息学的前沿进展，展望生物信息学科的发展未来。与会专家们经过讨论， 确定了生物信息学的未来十年预计将由以下几个关键趋势和挑战定义：

1. 跨学科融合：
   • 随着数学、计算机科学与生命科学的深入交叉，生物信息学将继续作为连接不同学科的桥梁，推动现代科学发展。
2. 大数据与人工智能：
   • 大数据和AI技术，如ChatGPT等深度学习模型，为生物信息学带来新的机遇和挑战，特别是在处理和解释海量生物医学数据方面。
3. 精准医学的发展：
   • 大数据的应用将推动精准医学的进步，使医生能够更准确地诊断和治疗疾病，如肿瘤。
4. 数据的复杂性与异质性：
   • 生物组学数据的复杂性要求新的数据分析方法，以协调和统一不同来源和形式的数据。
5. 深度学习和大模型的应用：
   • 大模型预计将在生物信息学中发挥更大作用，通过模拟真实大脑的复杂结构来提高数据分析的深度和准确性。
6. 大科学时代的理论探索：
   • 需要进一步探索生命科学的基本规律和理论，以从大数据中提炼出有价值的信息和知识。
7. 生物信息学向理论学科的转变：
   • 随着技术的发展，生物信息学可能从实验学科向理论学科转变，更加注重数据分析和模型构建。
8. 人才培养与学科建设：
   • 未来十年将需要更多年轻人才投身生物信息学领域，加强学科建设和源头创新。
9. 科技创新与社会贡献：
   • 鼓励生物信息学领域的研究人员在科技创新和国家经济社会发展中发挥更大的作用。
10. 数据资源的重要性：
    • 随着物质资源向数据资源的迁移，生物信息学的需求将变得更加迫切和广泛。
      专家们认为，生物信息学的未来将由其能够处理和解释复杂生物数据的能力所决定，同时，它也将受益于跨学科合作和技术创新。