Машинное обучение в биоинформатике

Машинное обучение в биоинформатике Применение машинного обучения в биологии Машинное обучение используется для анализа и классификации биологических данных.  Методы машинного […]

Машинное обучение в биоинформатике

  • Применение машинного обучения в биологии

    • Машинное обучение используется для анализа и классификации биологических данных. 
    • Методы машинного обучения включают нейронные сети, деревья решений, случайный лес и другие. 
  • Анализ генома и протеома

    • Машинное обучение применяется для анализа геномных и протеомных данных. 
    • Примеры включают классификацию генов и предсказание функций белков. 
  • Анализ микробиома

    • Машинное обучение используется для классификации и предсказания функций микроорганизмов. 
    • Методы включают RF, RF-FVS и другие. 
  • Системная биология и эволюция

    • Машинное обучение применяется для моделирования сложных биологических систем. 
    • Филогенетические деревья и генетические сети являются примерами использования машинного обучения. 
  • Диагностика и анализ изображений

    • Машинное обучение используется для диагностики заболеваний и анализа изображений. 
    • Примеры включают нейронные сети и 3D-CNN. 
  • Интеллектуальный анализ текста

    • Машинное обучение помогает извлекать знания из биологических текстов. 
    • Методы включают обработку естественного языка и извлечение функций из описаний. 
  • Кластеризация биосинтетических генов

    • Машинное обучение используется для кластеризации биосинтетических генов и профилирования их численности. 
    • GCF служат функциональными маркерами и посредниками в изучении химического разнообразия микроорганизмов. 
    • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала. 

Полный текст статьи:

Машинное обучение в биоинформатике — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх