本文介绍了深度学习在生物科学中的应用，特别是在药物设计和单细胞分析方面的进展。研究表明，人工智能方法显著改善了药物设计过程，生成模型在新药物开发中展现出潜力。同时，机器学习在生物系统建模中的重要性日益凸显，推动了科学理解的进步。

本文综述Schrödinger桥问题的数值求解与生成模型应用，涵盖固定点迭代、扩散SB、GSBM、非平衡扩散SB等方法，用于分布匹配、时间序列插补和单细胞分析，并探讨其与最优传输、随机控制及深度学习的联系。

该文综述图神经网络与图Transformer在生物医学图像及单细胞分析中的应用，涵盖GTNs、GCNs、HyperGT、CGC-Net、GTNet等模型，用于节点分类、肿瘤分类、点云分割、细胞类型注释、数据整合及细胞病理报告生成，并指出图神经网络将成为单细胞分析核心工具。

薛定谔桥研究提出多种求解方法，包括轻量级无模拟求解器、GSBM分布匹配算法、高斯过程估计、正反向随机微分方程似然训练、扩散SB方法及树状扩散SB算法，应用于图像生成、时间序列插补和单细胞响应分析等领域。