理解数据背后的生物学意义。
过程中，双方又遇到了不少新的问题。比如，部分生物学知识难以量化为算法参数，导致算法优化一度陷入停滞；AI团队提出的部分数据挖掘思路，与传统生物学研究逻辑相悖，引发了新的小分歧。但这一次，大家没有再争吵，而是通过反复讨论、模拟实验，一点点寻找平衡点。
半个月后，优化后的AI算法完成了首轮验证。在针对已知疾病相关基因位点的筛选中，准确率达到了98%，无效候选位点的比例大幅降低。当赵凯和周悦一起向苏明远教授、杨芳汇报这个结果时，两人脸上都露出了欣慰的笑容。
“这就是团队协作的力量。”杨芳感慨道：“AI技术为生物学研究赋能，生物学知识为AI技术校准方向，两者相辅相成，才能实现1+1>2的效果。”
这场因技术应用边界引发的矛盾，最终以团队的深度融合画上了句号。经历过这次分歧，AI技术组和生物实验组不仅找到了高效的合作模式，更建立起了相互理解、相互信任的团队氛围。
而这种氛围，也成为了灵湖浩宇生物科技研发中心稳步前行的重要基石，为后续攻克一个又一个技术难关，奠定了坚实的基础。