对于Omics的深度学习方法数据推算数据推算
Lei Huang1, Meng Song1, Hui Shen2
1School of Computing Sciences and Computer Engineering, University of Southern Mississippi, Hattiesburg, MS 39406, USA.
深度学习模型通过处理复杂的模式,有效地归咎于缺失的OMIC数据. 本综述涵盖了用于多omics赋值的自动编码器,GAN和变压器,讨论未来的机遇和挑战.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 缺失的值是omics数据分析中的一个常见挑战,影响数据完整性.
- 处理丢失数据的传统方法,如删除,可能会导致大量数据丢失.
- 推算方法提供了一种估计和填充缺失值的方法,保存数据进行分析.
研究的目的:
- 为omics数据提供基于深度学习的归算方法的全面审查.
- 专注于深度生成模型架构,如自动编码器,VAE,GAN和变压器.
- 强调这些方法在多omics数据归算中的应用.
主要方法:
- 审查现有的关于深度学习的文献,以对OMICs进行归因.
- 基于深度生成模型架构的方法的分类.
- 对现场挑战和机遇的分析.
主要成果:
- 深度学习模型擅长在高维的欧米克数据中捕捉复杂的非线性关系.
- 各种深度生成架构 (Autoencoder,VAE,GAN,变压器) 都适应了omics的归算.
- 这些方法对处理技术变化和非随机失踪有希望.
结论:
- 深度学习提供了强大的工具,用于解决omics数据归算的复杂性.
- 需要进一步的研究来克服挑战,并充分利用深度学习在多omics数据分析的潜力.
- 该审查强调了通过深度生成模型推进omics数据归算的机会.
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