RL-MD：一种用于 DNA 基序发现的新型强化学习方法
机器学习
2022-10-03 v1 人工智能
基因组学
摘要
从一组功能相关的未标记 DNA 序列中提取序列模式被称为 DNA 基序发现，这是计算生物学中的一项关键任务。近年来已引入若干基于深度学习的技术来解决该问题。然而，由于需要标记数据，这些算法无法应用于真实场景。在此，我们提出 RL-MD，一种基于强化学习的新型方法用于 DNA 基序发现任务。RL-MD 以未标记数据作为输入，采用基于相对信息的方法评估每个候选基序，并将这些连续的评估结果作为奖励。实验表明，RL-MD 能够在真实数据中识别出高质量基序。
引用
@article{arxiv.2209.15181,
title = {RL-MD: A Novel Reinforcement Learning Approach for DNA Motif Discovery},
author = {Wen Wang and Jianzong Wang and Shijing Si and Zhangcheng Huang and Jing Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.15181},
year = {2022}
}
备注
This paper is accepted by DSAA2022. The 9th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics