机器学习在生物信息学领域的应用与研究进展qtqqt

人工智能是计算机科学领域一个重要的分支,可概括为通过计算机程序来呈现人类智能活动规律的技术系统。机器学习是人工智能领域重要的组成部分,也是实现人工智能的一个重要途径。机器学习使计算机能够模拟人类的学习行为,自发地通过学习来获得知识和生活技能,也在学习的过程中不断改善自身性能,从而实现自我改善。

机器学习作为实现人工智能的重要方法,无需显式编程即可处理机器的自动学习,主要内容是执行基于数据的预测,在生物信息学领域已经应用广泛。针对于机器学习中的监督式学习、无监督学习、半监督学习以及神经网络在生物信息学中的研究与应用简要介绍如下。

二监督式学习

监督式学习算法是指那些需要外部帮助的算法。算法输入的数据集为训练数据集和测试数据集,训练数据集含有需要预测或分类的输出变量。所有算法都从训练数据集中学习某种模式,并将其应用于测试数据集以进行预测或分类。

决策树

决策树(DecisionTree)是根据属性值来进行排序并且进行分组的树类型,主要用于分类。每棵树都由节点和分支组成,每个节点表示要分类的组的属性,每个分支表示节点可以采用的值。变异检测是二代测序数据分析中的关键链接,包括将一个或者多个样本的reads比对到基因组、检测变异位点和鉴定出每个变异位点基因型等步骤,变异检测的准确性会影响数据的下游分析,从而影响分析结果。

支持向量机

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是最近广泛使用的一种机器学习技术,按照边距计算的原理,在两个类别之间创建一个决策边界,使边距与类别之间的距离最大,从而使分类的误差最小。蛋白质的三维结构对于详细了解生物分子的功能至关重要,已知蛋白质序列的数量与其实验解析的三维结构之间存在巨大差距。就目前来说,蛋白质结构的成功预测是弥合这一差距的较为实用的方法,而蛋白质结构预测中主要的两个步骤就是对给定的蛋白质序列生成大量的结构模型,以及对这些结构模型进行排列,从而选择最佳的模型。

三无监督学习

无监督学习算法很少从新数据中学习特征,在应用于新的数据时,将采用以前学习的功能来识别数据的类别,主要用于聚类和特征约简。

聚类

聚类(Cluster)是一种无监督的学习技术,使用时会自动创建分组,将具有相似特征的数据放在同一个类群中。K-means是无监督聚类中常用的一种聚类算法,其原理是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算其他对象与初始聚类中心点的距离,根据距离将每个对象分配给距离它最近的聚类中心点。每次分配一个样本,聚类中心点就会重新计算一次,不断重复这个过程直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。

降维

降维(DimensionReduction)是一种对具有高维度特征数据的预处理方法,即减少大数据集的维数,保留高维度的数据最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而提升数据的处理速度,在把信息丢失降到最低的同时,使结果更加容易理解。

主成分分析方法(PCA)是无监督学习特征约简中使用最广泛的的降维算法,PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,k维是全新的正交特征也被称为主成分。其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1、2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推,一共可以得到n个这样的坐标轴,而这n个坐标轴中,大部分方差都包含在前面k个坐标轴中,后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是就可以只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴而忽略剩下的坐标轴。事实上,这相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征,而忽略包含方差几乎为0的特征维度,从而实现对数据特征的降维处理。

四、半监督学习

半监督学习(Semi-supervisedLearning)使用已经标记的数据和未标记的数据来构造分类器。半监督学习的目的是使用未标记的实例,将未标记数据中的信息与已标记的显示分类信息相结合以提高分类性能,从而改善学习过程中的问题。

自我训练(Self-training)是用于半监督学习的一种迭代方法,它利用现有训练数据得到的模型,先进行预测将标签分配给无标签的数据,然后选择一组新标记的置信度高的数据,并将其添加到训练集中以进行下一次迭代,直到数据集不发生变化为止,不发生变化包括所有的数据都被标注了标签,以及该模型找不到置信度高的预测结果两种情形。基于图的半监督算法基于图的半监督学习算法(Graph-basedSemi-supervisedLearning)用图形来描绘样本空间,用近邻点的位置来控制标记信息的传播。

标签传播算法(LabelPropagationAlgorithm)是一种基于图的半监督学习算法,通过构造图结构(数据点为顶点,点之间的相似性为边)来寻找训练数据中有标签数据和无标签数据的关系。半监督支持向量机标准的支持向量机是基于监督学习的,虽然可以有效地解决各种实际的问题,但是需要手工对大量的样本进行标记,以获得足够的训练样本,效率低而代价高。因此,根据实际需求开发了半监督的支持向量机。半监督支持向量机是基于聚类假设,通过探索未标记的数据来规范以及调整决策的边界。为了利用未标记的数据,半监督支持向量机在原来支持向量机的基础上,对未标记的数据点增加了两个限制。

五、神经网络

神经网络(Neuralnetwork),机器学习的一个重要组成部分,是由多个处理层组成的计算模型,可以用于学习具有抽象特征的数据。神经网络对于深度学习的构建发挥了重要的作用,深度学习通过使用反向传播算法,可以指示机器应该如何更改其内部参数来发现大数据集中的复杂结构,这些内部参数可以根据上一层的指示来计算每一层的指示[43]。深度神经网络和递归神经网络可以应用于预测蛋白质的结构[45-48]、检测远距同源的蛋白质结构[49]和评估蛋白质模型质量[50]等方面。DNA和RNA结合蛋白在基因调控(包括转录和选择性剪接)中起着核心作用,明确DNA和RNA结合蛋白的序列,对于开发生物系统中调控过程的模型以及鉴定疾病的病因变异体至关重要[51]。

六、总结与展望

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THE END
1.机器学习在生物学研究中的应用在这篇文章中,我们将讨论机器学习在生物学研究中的应用,包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解、具体代码实例和详细解释说明、未来发展趋势与挑战以及附录常见问题与解答。 2.核心概念与联系 在生物学研究中,机器学习主要用于处理和分析大量生物数据,以揭示生物过程和系统的复https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135803924
2.机器学习方法及其在生物信息学领域中的应用数据量之大,研究之深入,以及基因组数据本身的复杂性之高,对理论、算法和软件的发展都提出了迫切的需求。而机器学习方法例如遗传算法和决策树等正适合于处理这种数据量大、含有噪声并且缺乏统一理论的领域。 本文对机器学习方法及其在生物信息学中的应用进行了一定的研究,主要工作有以下四个方面: 1.提出一种基于变https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/2009093438.nh.html
3.机器学习与生物信息比如生物信息学里面的:回归分析、随机森林、支持向量机等算法,都是比较成熟的应用了。在最近阅读文献得过程中,小编发现了一篇材料学科的文献,文中用到的XGBoost算法与小编之前钻研过的两篇生信文章的算法十分相似,那么今天就给大家剖析一下当生物信息遇见机器学习,会有什么火花,https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NjU5NjQ4MA==&mid=2651200369&idx=1&sn=5038992effb9b1e911f4543fb08b8f26&chksm=8b5f1c1ebc2895085c4799d1c73c76ef81a942b8e8b8959e8f2e4efe6f8c38e4b76c549d00af&scene=27
4.EMBOReports生物学中的人工智能革命:AlphaFold的优势和劣势应该继续投资于实验结构生物学所需的关键基础设施和实验结构测定所需的研究。从基于人工智能的聊天机器人、虚拟助手,到自动驾驶汽车、“智能”机器人吸尘器和割草机,人工智能的用例很多。蛋白质折叠示例使我们了解如何从人工智能模型中获益,同时又不会对其产生过度依赖。归根结底,深度学习算法的发展与人类学习没有什么http://baijiahao.baidu.com/s?id=1714702231346588290&wfr=spider&for=pc
5.转:2024年展望:未来十大最吃香最具前景专业分析1.1 深度学习算法研究 神经网络架构优化:开发更高效、更强大的神经网络模型。 迁移学习:研究如何将一个领域的学习成果应用到另一个相关领域。 强化学习:探索AI如何通过与环境互动来学习最优策略。 联邦学习:研究如何在保护数据隐私的同时进行分布式机器学习。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1851243312&efid=XSQx0hfK7u4CsISU06jfRw
6.[机器学习理论&实践]机器学习在生物信息学中的探索机器学习是我一直深入研究和应用的领域,其在生物信息学中的应用尤为引人注目。通过让计算机从数据中学习模式,机器学习为处理生物信息学中的复杂问题提供了新的思路。我理解监督学习、无监督学习和强化学习等方法的区别和适用场景,这些方法在生物信息学中有着广泛的应用。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2373063
7.机器学习在肉类微生物安全中的应用研究进展机器学习方法可以从海量、复杂的数据中提取关键信息,学习数据集中各变量间的隐藏关系,现已逐渐成为食品安全领域数据密集型分析任务的强有力工具。 本文通过归纳近年来国内外相关研究,总结了机器学习方法在肉品中有害微生物的检测和预测建模中所起到的关键作用,分析了该法在实际应用时的不足之处,并展望了该法在肉类https://www.rlyj.net.cn/fileup/HTML/2022-36-11-006.shtml
8.机器学习如何大展手脚,更有效地协助医药研发澎湃号·湃客在本小节中,我们选取了几个应用机器学习算法的药物研发领域进行介绍。 1、化合物活性预测 包括人工神经网络在内的机器学习方法在药物研发的化合物活性预测中应用已久。具体来说,化合物的活性直接反映在它的分子描述符(molecular descriptors),因此可以使用 DNN 进行建模来预测活性。Dahl 等在 Merck-Kaggle challenge 数https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_7086146
9.遗传算法:仿生学在AI技术中的应用遗传算法是一种基于自然界进化原理的优化方法,它借鉴了生物进化的机制,通过模拟基因的交叉、变异和适应度选择等过程,来搜索问题的最优解。在人工智能领域,遗传算法被广泛应用于解决复杂的优化问题,如参数优化、路径规划、机器学习模型的选择等。本文将介绍遗传算法的原理、应用以及未来的发展方向,深入探讨仿生学在AI技术http://www.360doc.com/content/23/1019/10/78851418_1100749756.shtml
10.[论文总结]深度学习技术在植物领域的研究251CTO博客11.3 机器学习 11.4 结论和未来的工作 1. A Review on Deep Learning for Plant Species Classification using Leaf Vein (IF=15.2,2020) 许多的深度学习技术应用于植物叶子识别。大部分的研究工作是基于CNN、GLCM、朴素贝叶斯分类器、RBF神经网络、PNN、MLP和zernike矩实现。 https://blog.51cto.com/luohenyueji/5950083
11.机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点!雷峰网根据这些奖励,智能体学习做出恰当行为。去理解算法的局限性和优点,开发更加高效的学习算法,是增强学习的目标。增强学习可以解决大量实际应用,从AI的问题到控制工程或操作研究——所有这些都与开发自动驾驶汽车相关。这可以被分为间接学习和直接学习。 在独自动驾驶汽车上,机器学习算法的一个主要任务是持续渲染周围的环境https://www.leiphone.com/category/yanxishe/58ypBb14z4wnIV4Q.html
12.第一轮通知第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议(2023过去20年,以计算化学、计算生物学、生物信息学为代表的分子模拟技术已经在生命科学和材料科学领域取得广泛的应用效果,成为包括化学化工、材料科学和生命科学等领域认识和解决复杂科学和工程问题的重要方法之一。 过去5年,以机器学习为代表的人工智能技术已经成为新一轮产业变革的核心驱动力,正在对世界经济、社会进步和人类https://www.neotrident.com/news/details/1057.html
13.AIforScience:站在科研范式的转折点上GPT目前仍是会出错的猜测机器,用来辅助科学研究靠谱吗? 什么是AI4S,为什么是现在? 科研全流程主要分几步,AI如何被嵌入其中? 为什么说AI4S已经驱动AI制药进入2.0时代了?AI制药1.0时代和2.0时代有什么不同? AI4S的应用前景如何?以化学、生物、材料等领域为例。 https://www.iyiou.com/analysis/202411161082866
14.内蒙古自治区科学技术厅面向人工智能、大数据领域的快速发展与化学化工学科交叉融合的重大需求,重点研究化学和化工关键基础数据库的构建及机器学习算法的建立与优化,人工智能在功能分子设计、化学反应与测量、系统工程等领域的应用,为功能分子设计与合成、材料结构的快速鉴定、化学反应预测、化工过程优化以及人口健康相关领域,提供完备的基础分子和材http://kjt.nmg.gov.cn/kjdt/mtjj/202211/t20221116_2173883.html
15.机器学习与多模态数据分析在生物学研究中的最新应用–技术进步:随着计算能力的提升和算法的改进,机器学习模型将能够处理更大规模和更复杂的数据集。 –应用领域扩展:机器学习和多模态数据分析将不仅限于疾病研究,还可能扩展到生态学、进化生物学等领域。 –个性化医疗:通过分析个体的生物数据,未来的研究可能推动个性化医疗的发展,为患者提供更为精准的治疗方案。 http://www.forwardpathway.com/111209
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18.神经网络自编码器算法在癌症信息学研究中的应用2 自编码器在癌症信息学中的应用传统的机器学习算法对输入特征的依赖性很高,特征提取的优劣会直接影响机器学习算法的预测或分类性能。因此,面对复杂多样的生物数据,选用合适的特征提取算法来帮助研究者得到最优的输入特征至关重要。如表2所示,这一部分将结合前人的研究介绍各种自编码器如何应用于组学数据、生物医学图像http://school.freekaoyan.com/bj/wswyjs/2021/12-26/16405242061503379.shtml
19.ICESJMARSCI新型AI算法提升海洋浮游生物图像机器识别性能北京时间11月10日,中国科学院深圳先进技术研究院集成所光电工程技术中心李剑平博士团队在海洋数据机器学习算法研究中取得新成果,提出了一种基于对比学习的浮游生物图像识别检索框架,在解决实际海洋数据中的不均衡分布、数据漂移、开集识别问题中展现出了优异性能。 https://www.siat.ac.cn/kyjz2016/202212/t20221209_6571703.html