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集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用专题

作者:胖橘与科研123发布时间:2023-12-01

集成多组学数据的机器学习在生物医学中有着广泛的应用,主要包括疾病亚型识别、生物标志物发现、通路分析以及药物发现及其再利用等方面。对于疾病亚型识别,机器学习整合不同组学数据,开发针对个体多样性的多因素预测模型,可以显著减少需要考虑的潜在治疗组合的空间,并识别其他可能被忽视的组合。在生物标志物发现方面,机器学习用于挖掘生物标志物,这些标志物可以用于疾病的诊断、预后和预测。通路分析方面,机器学习用于分析生物分子作用机制和信号通路,从而更好地理解疾病的发生和发展机制。在药物发现及其再利用方面,机器学习进行药物重定...【查看原文】


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