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.