人工智能（AI）在基因表达预测领域中的应用是近年来生物信息学和计算生物学研究的一个热点。基因表达预测是指通过分析基因序列数据，预测其在特定条件下的表达模式。这一过程对于理解基因的功能、疾病机制以及开发新的治疗策略具有重要意义。以下是一些常用的AI方法：
1. 基于深度学习的方法：深度学习是一种强大的机器学习方法，可以处理大规模数据并提取复杂的特征。在基因表达预测中，深度学习方法可以用于训练神经网络模型，以学习基因表达与环境因素之间的关系。这些模型通常包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。例如，Kim等人（2017年）提出了一种基于CNN的深度学习模型，用于预测人类细胞的基因表达水平。
2. 基于强化学习的方法：强化学习是一种通过试错来优化决策的过程。在基因表达预测中，强化学习方法可以用于训练模型，使其能够根据输入数据做出最优的预测。这些模型通常包括策略梯度算法（PPO）和深度Q网络（DQN）等。例如，Zhang等人（2018年）提出了一种基于DQN的强化学习模型，用于预测酵母菌的基因表达水平。
3. 基于聚类的方法：聚类是一种无监督学习方法，可以将相似的样本聚集在一起。在基因表达预测中，聚类方法可以用于发现不同基因之间的相似性，从而为后续的分类或回归任务提供依据。例如，Wang等人（2019年）提出了一种基于K-means聚类的基因表达预测方法。
4. 基于迁移学习的方
