机器学习在基因组学数据治疗任务中的应用
机器学习
2021-05-05 v1 基因组学
定量方法
摘要
得益于基因组学及其他生物医学数据可用性的不断提升，针对广泛的治疗发现与开发任务，已有许多机器学习方法被提出。在本综述中，我们透过治疗开发的视角回顾了机器学习在基因组学应用方面的文献。我们探究了基因组学、化合物、蛋白质、电子健康记录（EHR）、细胞图像与临床文本之间的相互作用。我们识别了贯穿整个治疗管线、基于基因组学的22项机器学习应用，从发现新靶点、个性化医疗、开发基因编辑工具，一直到临床试验与上市后研究。我们还指出了该领域中七个重要的挑战，以及拓展与产生影响的机会。本综述概述了机器学习、基因组学与治疗开发交叉领域的最新研究。
引用
@article{arxiv.2105.01171,
title = {Machine Learning Applications for Therapeutic Tasks with Genomics Data},
author = {Kexin Huang and Cao Xiao and Lucas M. Glass and Cathy W. Critchlow and Greg Gibson and Jimeng Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.01171},
year = {2021}
}