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机器学习为生物信息学开辟了有希望的新应用领域

随着诊断癌症或预测诸如HIV等病毒如何攻击人类细胞的潜在应用,机器学习为生物信息学(分子生物学的数据科学)开辟了有希望的新应用领域。查尔斯·珀金斯中心和数学与统计学院的杨鹏毅博士及其同事在《自然机器智能》的一篇评论文章中总结了该新兴领域的最新发展。

随着诊断癌症或预测诸如HIV等病毒如何攻击人类细胞的潜在应用,机器学习为生物信息学(分子生物学的数据科学)开辟了有希望的新应用领域。查尔斯·珀金斯中心和数学与统计学院的杨鹏毅博士及其同事在《自然机器智能》的一篇评论文章中总结了该新兴领域的最新发展。

机器学习为生物信息学开辟了有希望的新应用领域

最新技术将机器学习的两种先前截然不同的方法整合在一起:集成方法和深度学习

正如“许多头脑胜于一个头脑”一样,集成深度学习结合了多个“计算机大脑”来实现高水平的性能。杨博士总结了集成深度学习的最新进展及其在一系列生物和生物医学领域中的应用;强调传统方法无法取得的成就;并描绘出其革新分子生物学和生物医学科学的潜力。

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