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2026年6月26日—28日，由中国科学院大连化学物理研究所 国家基因组科学数据中心代谢组学分中心主办的“AI时代数智代谢组学新技术及应用研讨会”在中国科学院大连化学物理研究所顺利举办。本次大会由中国科学院大连化学物理研究所许国旺研究员、刘心昱研究员共同担任会议主席，汇聚代谢组学、人工智能、分析化学、临床医学、生物信息学领域海内外顶尖专家，以及高校、医疗机构、科研院所、行业企业代表参会，搭建跨学科、产学研深度融合的高端交流平台，共同探索AI与代谢组学深度融合的创新发展路径。
本次大会设置会前分享、专题研讨、大会口头报告、墙报交流、企业技术展示等多元交流环节，全方位展现数智化代谢组学最新进展与未来发展方向。
大会现场
开幕式上，刘心昱研究员、许国旺研究员团队发布三项最新成果。依托辽宁省代谢组学重点实验室及国家基因组科学数据中心代谢组学分中心，在第一代非靶向代谢组学、第二代“拟靶向”代谢组学的基础上，搭建全自动代谢组学智能分析系统，贯通样本前处理、智能转运输送、高分辨质谱采集、一站式数据分析，打造新一代“规范化、流程化、自动化、智能化”代谢组学新技术，为产生高质量代谢组学大数据提供技术支撑。
全自动代谢组学智能分析系统 代谢组学数据中心 正式启动
《现代实用代谢组学方法和应用》专著交稿
创建代谢组学专属数据中心，实现从组学原始数据与小分子化合物的静态存储管理，到智能在线分析与信息深度挖掘，缩短从数据积累到智慧发现的历程，赋能生命科学与精准医学的创新发展。此外，许国旺研究员领衔25位一线专家撰写的《现代实用代谢组学方法与应用》专著正式交付科学出版社。全书共 24 个章节， 100 余万字。
本次会议围绕四大核心议题展开学术交流。第一，代谢组学前沿技术与方法创新。聚焦单细胞、空间代谢、异构体分辨、微流控质谱等检测技术，探讨前沿多分析技术及方法，为AI解析提供可靠原始数据。第二，人工智能在代谢组学中的深度应用。作为本次会议核心主线，分享大模型注释、深度学习多组学预测、机器学习物质识别等算法，依靠AI解决人工解析低效、漏检等长期行业痛点。第三，代谢组学数字化平台建设与数据共享机制。围绕标准物质、全流程质控、代谢组学等多组学数据库、队列数据体系展开研讨，统一规范、开放共享的数据底座是AI模型稳定泛化的关键保障。第四，代谢组学全流程智能化体系构建与应用。整合硬件设备、智能算法、标准化数据，结合肿瘤、糖尿病、母婴、中医药、衰老等临床队列开展转化研究，拓展脂质、表观代谢等细分场景落地路径。四大主题层层递进，形成从仪器方法、智能算法、数据底座到全链路智能体系的完整研究闭环。
26日的会前会聚焦数智代谢组学基础内容展开分享。报告围绕代谢组实验设计、深度学习多组学预测算法、试剂纯化质控、质谱智能代谢分析方案、多模态虚拟器官建模，以及非靶向、靶向与拟靶向代谢组数据智能分析解决方案展开讲解。
大会墙报展示专区，众多青年学者围绕中医代谢、质谱分析算法、天然产物、脂质结构鉴定挖掘等前沿方向展示最新研究成果。为青年科研人员搭建成果交流、学术互鉴的小型交流平台。
墙报展区
会场设置企业展区，SCIEX、赛默飞、贝克曼库尔特、吉艾姆、天津渤海化学试剂、大连达硕等企业现场展示质谱硬件、化学试剂、数据分析软件等仪器、产品样本展示。
现场厂商展示及技术交流
为期三日的会议圆满落幕，本次研讨会旨在探讨AI融合代谢组学的核心发展脉络，搭建起国内外顶尖学者、青年科研人员、行业企业高效沟通的纽带。未来，依托本次会议搭建的交流协作平台，各方将持续围绕“第三代代谢组学”开展联合攻关，推动人工智能、大数据与精密分析仪器技术深度赋能代谢组基础研究与产业应用，促进行业高质量协同发展。
