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机器学习如何助力基因组医学

IEEE电气电子工程师学会 2019-01-10 15:53:50


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机器学习可能是解决目前基因组医学所面临问题的关键。基因组医学其中一个目标是确定DNA变异如何影响特定疾病的风险。使用机器学习对DNA和细胞中关键分子的关系建模能够让基因组医学的研究更有效。


基于大规模数据集和深度学习,研究者们能够使用基因数据和机器学习来更好地预测疾病风险。机器学习可以将测量值转化为“细胞变量”的预测模型,相关的数量作为细胞函数。通过了解基因突变如何通过细胞变量影响疾病,诊断学家和药物遗传学家就能找出疾病的复杂性、开展治疗并为个别患者定制医疗方案。将这些技术引入基因组研究将极大地促进该领域的发展。

 

翻译:苗泽民


更多详情,请参考:

Machine Learning in Genomic Medicine: A Review of Computational Problems and Data Sets

In this paper, we provide an introduction to machine learning tasks that address important problems in genomic medicine.

http://ieeexplore.ieee.org/document/7347331/


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