生物工艺工程中的转移学习方法:机遇和挑战

科学领域:

• 生物工艺工程 生物工艺工程
• 机器学习 机器学习
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 数据稀缺是生物工艺工程的一个主要挑战,阻碍了模型开发和过程优化.
• 传统的建模方法往往需要大量的数据集,而这些数据集在生物处理中很难和昂贵地获得.
• 转移学习 (TL) 提供了一种新的解决方案,利用现有知识,以有限的数据构建有效的模型.

研究的目的:

• 批判性地审查在生物工艺工程中应用转移学习 (TL) 的最新进展.
• 突出TL在各种生物工艺领域的多样化应用.
• 为了确定当前的挑战和未来的研究方向在这个领域的TL.

主要方法:

• 关于生物工艺工程中转移学习应用的最新文献的综述.
• 分析TL对基因组分析,生物反应器建模和染色学过程的影响.
• 评估诸如数据异质性和模型可转移性等挑战.

主要成果:

• TL显著提高模型准确性,用于预测蛋白质功能,生长和产品形成.
• 在染色学过程中,TL提高了保留时间的预测.
• 应用范围从上游 (基因组学) 到下游 (染色学) 生物处理.

结论:

• 转移学习是克服生物工艺工程中的数据稀缺性的强大工具.
• 未来的工作重点应该是将TL与混合和基于物理的模型集成在一起,并开发标准化数据集.
• TL促进了创建更有效的数据,可概括和可解释的生物工艺模型.