卷积神经网络（CNN）与生物信息学是两个紧密相关的领域，分别从图像处理和数据挖掘的角度切入。在实际应用中，两者各有优势，需根据具体场景进行权衡选择。

卷积神经网络通过层层嵌套的滤波器结构，能够高效捕捉图像中的局部特征，是图像识别、医学影像分析等领域的通用技术。例如，在医学影像分析中，CNN可自动识别肺部结核的病变区域，显著提升诊断效率。但其主要依赖计算资源，对数据规模和计算能力有较高要求。

生物信息学则更侧重于抽象数据的分析，涵盖基因序列、蛋白质结构、蛋白质交互等复杂信息。在基因组学研究中，生物信息学技术可帮助分析大规模基因数据，预测疾病风险或指导药物开发。例如，通过深度学习模型分析基因序列的模式，可辅助癌症检测。然而，其计算复杂度更高，可能面临训练时间长、模型可解释性不足等问题。

两者在不同场景中表现差异显著：CNN更适合图像数据处理，而生物信息学适用于结构化或非结构化数据。在实际应用中，两者结合使用可以提升整体效率。例如，在生物医学影像分析中，CNN可处理图像数据，生物信息学则用于辅助分析，形成互补。因此，选择应基于具体任务需求、计算资源及数据特点。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。