AI辅助生命科学研究入门训练营：从会和AI聊天，到能用AI做科研
AI正在改变生命科学研究的工作方式。文献整理、代码编写、数据管理、结果解读和成果表达，正逐渐从单纯依赖专业编程，转向研究者与科研智能体协同完成。
但会使用聊天机器人，并不等于会用AI做科研。
科研工作中的AI应用，需要学习者理解工具边界，将科学问题拆解成可执行任务，并对生成的代码、数据和结论进行人工复核。研究过程还需要保留必要的操作记录、版本信息和判断依据，确保结果可以检查、复现和继续迭代。
华大教育中心推出“AI辅助生命科学研究入门训练营”，通过10讲免费线上直播课程，帮助学习者掌握AI辅助生命科学研究的基本方法，建立一套能够长期复用的科研工作流程。
一、课程基本信息
课程名称：AI辅助生命科学研究入门训练营
课程主题：从零上手科研智能体
课程形式：线上直播
课程规模：共10讲，全部免费公开
开课时间：2026年8月13日起，每周四晚开展
直播平台：bgi.x-omics.org
截至2026年9月16日，前5讲课程已经开展。第6讲和第7讲分别计划于9月17日、9月24日直播，第8至第10讲的具体日期以后续课程通知为准。
往期课程是否提供回看，以及回看开放时间和方式，请以直播平台及课程通知为准。
二、为什么需要学习AI辅助科研？
从“会与AI对话”到“能够将AI用于科研”，多数学习者仍会遇到三类问题。
1. 不了解工具的能力边界
面对文献分析、代码编写、数据处理、结果解释等不同任务时，不清楚哪些工作适合交给AI，哪些内容必须由研究者判断，也不知道如何选择合适的工具。
2. 缺少科学问题的拆解方法
有了研究想法，却难以将其转换为明确的任务目标、输入材料、执行步骤和检查标准。即使AI生成了结果，也不容易判断结果是否可靠。
3. 缺少科研过程管理意识
没有完整保留数据来源、分析步骤、代码版本和结果修改记录，容易导致研究过程难以复查、协作和重复。
本课程围绕真实科研任务展开，帮助学习者将AI纳入规范的生命科学研究流程，而不是只停留在工具演示和简单问答层面。
三、参加课程后可以获得什么？
1. 建立AI科研判断力
理解大语言模型、科研智能体等基础概念，认识AI能够完成的任务、可能出现的错误，以及哪些结果必须经过人工核查。
完成学习后，面对一项科研任务时，可以先判断它是否适合由AI辅助，再选择相应的协作方式。
2. 形成可以复用的工作方法
学习如何拆解科研问题、设计Prompt，并使用科研智能体辅助代码编写、数据处理、结果解读和科研写作。
学习重点不是记住一份工具清单，而是将模糊想法转换成包含任务目标、输入材料、执行步骤和检查标准的工作方案。
3. 完成一次科研任务闭环
经历问题定义、工具调用、过程记录、结果复核和成果表达，形成从科研想法到可检查成果的基本路径。
通过实践认识到，AI生成内容只是研究过程的一部分，最终结果仍需要研究者结合专业知识进行判断。
4. 找到适合自己的后续学习方向
根据实操作业和项目表现，了解当前能力、优势方向和常见短板，判断下一步应该补充基础概念、加强工具训练，还是进入单细胞组学、病原多组学等具体应用场景。
四、10讲课程如何安排？
第1讲｜2026年8月13日 19:30—20:30
后AI时代的Bioinformatics Ideology——生信方法学导论与课程总览
第2讲｜2026年8月20日 19:30—20:30
AI核心概念——从Token讲到Agent
第3讲｜2026年8月27日 19:30—20:30
上手“AI科研对城宝具”：Claude Science部署与第三方LLM驱动
第4讲｜2026年9月3日 19:30—20:30
Claude Science美学解构与Prompt工程
第5讲｜2026年9月10日 19:30—20:30
代码、数据与Peer Review的分布式协作管理
第6讲｜2026年9月17日 19:30—20:30
组学入门、实战与AI领航——单细胞组学
第7讲｜2026年9月24日 19:30—20:30
组学入门、实战与AI领航——病原多组学
第8讲｜日期待定，19:30—20:30
实战征集与工作流演示
第9讲｜日期待定，19:30—21:30
AI辅助学术写作与科研伦理
第10讲｜日期待定，19:30—21:30
从Agent到Swarm：未来科研智能体展望
第8至第10讲的具体日期、参与方式及其他课程安排，以后续官方通知为准。
五、主讲教师
方超，华大研究院北京分院病原所项目负责人，丹麦哥本哈根大学分子生物学博士。
长期从事宏基因组学技术开发与生物信息学方法学构建，研究领域涵盖人体共生微生物、肿瘤微环境、病原多组学与深度学习。目前聚焦人工智能全栈技术框架和医学方向AI转化应用，并参与科研智能体产品研发与临床场景落地。
六、哪些人适合参加？
本课程主要面向以下学习者：
即将进入课题组的本科生和研究生，希望在开展科研前掌握AI辅助科研的基本方法。
AI或计算机相关专业学生，希望了解生命科学场景，将技术应用于真实科研问题。
生物、医学、农林等专业学生，希望提高代码、数据、文献和科研写作的处理效率。
对AI与生命科学交叉方向感兴趣的学习者，希望建立系统的入门路径。
课程不要求学习者具备编程基础，但建议结合课程内容进行实际操作。只有亲自完成问题拆解、工具调用和结果复核，才能逐步形成稳定的科研工作方法。
七、使用AI做科研需要注意什么？
AI可以辅助整理信息、生成代码、解释数据和组织文字，但不能代替研究者承担科学判断与研究责任。
使用AI辅助科研时，应特别注意：
核对文献、数据来源和关键事实；
检查代码逻辑、运行环境和输出结果；
不将未经验证的AI结论直接作为研究结论；
妥善处理个人、临床、遗传及其他敏感数据；
保留必要的提示词、代码版本和修改记录；
遵守所在机构的科研伦理与数据安全要求。
课程将帮助学习者理解这些边界，并把结果复核、过程留痕和可重复性纳入日常科研流程。
八、如何参加课程？
课程通过华大华生平台进行线上直播：
进入平台后，请以课程页面显示的报名、直播和学习安排为准。
常见问题
1. 课程是否收费？
本期训练营共10讲，课程信息显示为免费公开。具体参与规则以直播平台及最新课程通知为准。
2. 没有编程基础可以参加吗？
可以。课程面向AI辅助生命科学研究的入门学习者，不要求具备编程基础。建议在学习过程中同步完成实际操作。
3. 错过前面的直播还能学习吗？
往期课程是否提供回看、回看开放时间及观看方式，以直播平台和课程通知为准。
4. 第8至第10讲什么时候直播？
目前具体日期待定。课程主题和预计时段已经公布，最终日期以后续官方通知为准。
5. AI生成的代码和研究结果可以直接使用吗？
不建议直接使用。AI生成的代码、数据解释、文献内容和研究结论均应经过人工核查，必要时还需要通过重复运行、同行评审或实验验证确认。
6. 在哪里查看课程和参与直播？
可访问华大华生平台：https://bgi.x-omics.org/。
信息更新日期：2026年9月16日。课程排期、直播方式和平台规则可能调整，请以最新官方通知为准。
