符号回归自动揭示微生物生长规律

一项新研究利用符号回归技术从微生物生长数据中自动推导数学模型，突破了传统理论模型的局限。研究人员以大肠杆菌等多物种为对象，验证了该方法的有效性。该方法无需预设理论框架，能直接从数据中发现隐藏的生长动态。

符号回归的固有解释性使其模型透明可理解。尽管最初未偏向生物可解释性，但研究者发现累积种群动态等关键指标能被准确捕获。这为揭示复杂微生物行为提供了新工具。

该研究有助于优化发酵工程和生态模型。未来或将推动个性化微生物组调控，在医学和农业应用中发挥重要作用。