机器学习的应用用于高通量瘤标志物查
Xingxing Fu1, Wanting Ma1, Qi Zuo1
1Key Laboratory of Biotechnology and Bioresources Utilization of Ministry of Education, Dalian Minzu University, Dalian 116600, China.
Life sciences
|April 30, 2024
概括
机器学习 (ML) 有效地选多种瘤标志物从多组数据用于癌症诊断和预后. 本综述探讨了ML算法及其在分析基因组,蛋白质组和其他奥米克数据中的应用,以改善癌症治疗.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 高通量测序和多组学产生了大量用于癌症诊断和预后的生物标记数据.
- 复杂和众多瘤标志物的查在临床实践中是一个重大挑战.
- 机器学习 (ML) 提供先进的计算方法来应对这些挑战.
研究的目的:
- 审查机器学习 (ML) 在查瘤标记物的应用.
- 讨论常见的ML算法及其在分析癌症多组数据中的作用.
- 突出ML在增强瘤标志物发现和癌症治疗方面的潜力.
主要方法:
- 关于ML在瘤标志物查中的应用现有文献的综述.
- 讨论一般的ML过程和常见的算法.
- 在基因组,转录组,蛋白质组和代谢组数据中分析ML应用.
主要成果:
- 机器学习技术有助于识别多组数据中的复杂模式.
- ML提高了瘤标志物查管道的效率和准确性.
- ML有助于建模动态疾病变化和预测患者的结果.
结论:
- ML为高效准确的瘤标志物查提供了强大的工具.
- 机器学习与多组学数据的整合对推进癌症诊断,风险分层和治疗具有重大前景.
- 未来的前景包括进一步完善针对个性化癌症治疗的ML应用.
更多相关视频
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
8.2K
09:53Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
Published on: August 16, 2020
7.2K
