روش های یادگیری ماشین برای یکپارچه سازی داده های Multi-Omics
پیشرفت مهندسی زیست پزشکی امکان تولید داده های چند omics را با توسعه فناوری های با توان بالا، مانند توالی یابی نسل بعدی، طیف سنجی جرمی و ریزآرایه ها فراهم کرده است. مجموعه داده های مقیاس بزرگ برای پلتفرم های omics متعدد، از جمله ژنومیکس، رونویسی، پروتئومیکس، و متابولومیکس، در طول زمان در دسترس تر و مقرون به صرفه تر شده اند. ادغام داده های چند omics در بسیاری از زمینه های تحقیقاتی مانند بیوانفورماتیک، ژنومیک و زیست شناسی سیستم ها اهمیت فزاینده ای پیدا کرده است. این ادغام به محققان اجازه می دهد تا تعاملات پیچیده بین مولکول ها و مسیرهای بیولوژیکی را درک کنند. این ما را قادر می سازد تا سیستم های پیچیده بیولوژیکی را به طور جامع درک کنیم، که منجر به بینش های جدیدی در مورد مکانیسم های بیماری، کشف دارو و پزشکی شخصی می شود. با این حال، ادغام انواع 3ختلف داده های ناهمگن در یک مدل یادگیری واحد نیز با چالش هایی همراه است. در این راستا، الگوریتم های یادگیری در تجزیه و تحلیل و ادغام این مجموعه داده های ناهمگن در مقیاس بزرگ در یک مدل یادگیری حیاتی بوده اند.
Machine Learning Methods for Multi-Omics Data Integration
The advancement of biomedical engineering has enabled the generation of multi-omics data by developing high-throughput technologies, such as next-generation sequencing, mass spectrometry, and microarrays. Large-scale data sets for multiple omics platforms, including genomics, transcriptomics, proteomics, and metabolomics, have become more accessible and cost-effective over time. Integrating multi-omics data has become increasingly important in many research fields, such as bioinformatics, genomics, and systems biology. This integration allows researchers to understand complex interactions between biological molecules and pathways. It enables us to comprehensively understand complex biological systems, leading to new insights into disease mechanisms, drug discovery, and personalized medicine. Still, integrating various heterogeneous data types into a single learning model also comes with challenges. In this regard, learning algorithms have been vital in analyzing and integratingthese large-scale heterogeneous data sets into one learning model.
Product details
- ASIN : B0CB579M7Y
- Publisher : Springer (November 13, 2023)
- Publication date : November 13, 2023
- Language : English
- File size : 16.1 MB
- Text-to-Speech : Enabled
- Screen Reader : Supported
- Enhanced typesetting : Enabled
- X-Ray : Not Enabled
- Word Wise : Not Enabled
- Print length : 284 pages