机器学习生物
接下来为大家讲解机器学习生物，以及生物机器人专业涉及的相关信息，愿对你有所帮助。
简述信息一览：
机器学习在生物学领域如何应用?
机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：（1）面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。（2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。
机器学习的主要应用：我主要看过的文章是TCGA对各个肿瘤的分子数据分析，共性便是利用分子数据做su***yping。机器学习的非监督学习在这里起到巨大作用。一般来说，会按照某一种数据类型比如基因表达数据来做su***yping，也有一些是会将不同数据类型比如表达、甲基化、拷贝数变异等整合起来再做su***yping。
其实，找基因表达芯片中的差异表达基因，然后再用这些基因去做样本分类，也是机器学习。另外，我选修过计算机学院的统计学习与维度约简，其实讲的是概率图理论，probabilistic graph theory，包括Markov链，DBN等等，我自己尝试过运用这些方法来分析二代测序数据中的转录调控的因果关系网络等等。
机器学习在生命科学里有很多应用，主要集中在生物信息学、计算生物学等方面，我解除过较多的是马尔科夫链，概率图模型，SVM，用于预测蛋白质相互作用网络，基因转录调控网络等；还有些用于分析基因组测序信息和基因芯片信息。主要的语言是python和R。
机器学习在生物领域的应用实际上从90年代开始就已经开始了。比如早起的基因预测就是基于hmm实现的。现在随着各种noncoding rna的发现，这类应用也还不断存在。
序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。
机器学习在生物信息领域可以做些什么
面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。（2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。（3）理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
当前研究重点有两个方面：一是探索高维数据中的有趣现象，常用方法如主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）等将数据降维。二是生成假设和形式化模型来解释这些现象，比如在microarray数据分析和癌症类型分类中，聚类方法被广泛应用。
类似的课题还有很多，比如，疾病基因预测，蛋白质活性位点预测等等。其实，找基因表达芯片中的差异表达基因，然后再用这些基因去做样本分类，也是机器学习。
机器学习在生命科学里有很多应用，主要集中在生物信息学、计算生物学等方面，我解除过较多的是马尔科夫链，概率图模型，SVM，用于预测蛋白质相互作用网络，基因转录调控网络等；还有些用于分析基因组测序信息和基因芯片信息。主要的语言是python和R。
机器学习的非监督学习在这里起到巨大作用。一般来说，会按照某一种数据类型比如基因表达数据来做su***yping，也有一些是会将不同数据类型比如表达、甲基化、拷贝数变异等整合起来再做su***yping。因此这里还涉及到how to combine heteorogeneous data的机器学习问题。
目前机器学习在生物学领域有应用吗?
1、有的，非常多，尤其在基因测序，蛋白质结构这方面。
2、机器学习在生命科学里有很多应用，主要集中在生物信息学、计算生物学等方面，我解除过较多的是马尔科夫链，概率图模型，SVM，用于预测蛋白质相互作用网络，基因转录调控网络等；还有些用于分析基因组测序信息和基因芯片信息。主要的语言是python和R。
3、机器学习在生物信息学中的应用还是很多的。比如，我们导师原先博后的课题是基因（蛋白质）功能预测，这个课题也带到了我们课题组，我们还参与写过一本书的章节，Predicting Gene Function Using Omics Data： From Data Preparation to Data Integration. 主要就是介绍各种预测蛋白质功能的算法。
4、除了这些常规的应用，一些特别的应用比如positive-unlabeled learning本来是开发在文本分类的，也在生物领域有应用。甚至每年还有很多竞赛，组织方提供训练集，邀请参赛者设计机器学习算法做预测。如DREAM每年都有竞赛，去年是通过组学数据预测细胞耐药性。参赛者基本把machine learning领域的算法全试了。
生物信息学的机器学习
1、因此，生物信息学与机器学习的结合成为必然选择。机器学习的基石是概率理论，它延续了统计模型拟合的理念，旨在挖掘有价值的信息。机器学习与模式识别、统计推理密切相关，包括数据聚类、神经网络分类器和非线性回归等方法。隐马尔可夫模型在预测DNA基因结构中大显身手。
2、机器学习在生物信息学中的应用还是很多的。比如，我们导师原先博后的课题是基因（蛋白质）功能预测，这个课题也带到了我们课题组，我们还参与写过一本书的章节，Predicting Gene Function Using Omics Data： From Data Preparation to Data Integration. 主要就是介绍各种预测蛋白质功能的算法。
3、机器学习的主要应用：我主要看过的文章是TCGA对各个肿瘤的分子数据分析，共性便是利用分子数据做su***yping。机器学习的非监督学习在这里起到巨大作用。一般来说，会按照某一种数据类型比如基因表达数据来做su***yping，也有一些是会将不同数据类型比如表达、甲基化、拷贝数变异等整合起来再做su***yping。
目前机器学习在生物学领域有应用吗
机器学习在生命科学里有很多应用，主要集中在生物信息学、计算生物学等方面，我解除过较多的是马尔科夫链，概率图模型，SVM，用于预测蛋白质相互作用网络，基因转录调控网络等；还有些用于分析基因组测序信息和基因芯片信息。主要的语言是python和R。
有的，非常多，尤其在基因测序，蛋白质结构这方面。
机器学习在生物领域的应用实际上从90年代开始就已经开始了。比如早起的基因预测就是基于hmm实现的。现在随着各种noncoding rna的发现，这类应用也还不断存在。
机器学习在生物信息学中的应用还是很多的。比如，我们导师原先博后的课题是基因（蛋白质）功能预测，这个课题也带到了我们课题组，我们还参与写过一本书的章节，Predicting Gene Function Using Omics Data： From Data Preparation to Data Integration. 主要就是介绍各种预测蛋白质功能的算法。
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