释放人工智能的潜力:用于预测化学品致癌性的机器学习和深度学习模型
Wenjing Guo1, Jie Liu1, Fan Dong1
1National Center for Toxicological Research (NCTR), U.S. Food & Drug Administration (FDA), Jefferson, AR.
预测化学致癌性至关重要. 机器学习和深度学习为传统分析提供了高效的替代方案,支持矢量机器和随机森林表现出强的性能,尽管深度学习需要更大的数据集.
科学领域:
- 毒理学和化学信息学
- 计算生物学和生物信息学
背景情况:
- 越来越多的人对化学物质致癌性的担忧,需要更快,更具成本效益的评估方法.
- 传统的体外和体内致癌性测试是有效的,但资源密集 (时间和成本).
研究的目的:
- 审查和分析机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 预测化学致癌性的进展.
- 为了比较各种ML和DL模型在致癌性预测中的性能和局限性.
主要方法:
- 对用于致癌性预测的ML和DL算法现有文献的审查.
- 对模型性能进行比较分析,重点是支持矢量机 (SVM),随机森林 (RF),合体学习和各种神经网络 (例如,前神经网络,卷积神经网络,图形卷积神经网络,囊神经网络) 等算法.
主要成果:
- 机器学习模型,特别是支持矢量机,随机森林和整体方法,对于致癌性预测是强大的和有效的.
- 深度学习模型显示出希望,但目前受到大量高质量的致癌性数据集的限制.
- 确定的关键算法包括SVM,RF,合体学习和各种神经网络架构.
结论:
- ML和DL技术为有效的致癌性评估提供了可行的替代方案.
- 开发有效和可普遍化的预测模型取决于大量高质量的数据集的可用性.
- 未来的研究应该专注于数据集的增强,以充分利用深度学习在这个领域的潜力.
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