4、生物数据的生物信息学任务与模式识别应用

生物数据的生物信息学任务与模式识别应用

1. 生物信息学任务

生物信息学在处理生物数据方面有众多任务。在基因调控网络（GRN）推断方面，有多种方法被应用。基于微分方程和贝叶斯网络的逆向工程被用于从时间序列和稳态表达数据中识别调控相互作用。也有基于微分方程模型从基因表达数据推断GRN的算法。基于条件互信息的路径一致性算法考虑了GRN的非线性依赖和拓扑结构，用于从基因表达数据推断GRN。此外，还有基于互信息和条件互信息的相关性网络模型以及REVEAL算法用于理解基因间的相互作用，后来又有基于模糊集理论扩展的FuzzyREVEAL算法。

微阵列在药物发现中也有应用，包括基础研究、靶点发现、生物标志物确定、药理学、毒理基因组学、靶点选择性、预后测试开发和疾病亚类确定等，还用于基因集富集分析。其他潜在的生物信息学任务包括不同基因组间蛋白质含量和代谢途径的表征、相互作用蛋白质的识别和分析、基因组中重复序列的表征、基因在染色体上的定位、基因组规模普查的分析、基因产物的分配和预测、基因表达水平的大规模分析、将表达数据映射到序列、结构和生化数据、开发用于自动文献搜索的数字图书馆、从文献中开发生物信息知识库以及法医学中的DNA分析方法开发等。

2. 模式识别视角

模式识别和机器学习工具与技术在生物数据分析中被广泛应用，因为分析大型生物数据集需要进行分类、聚类和特征选择。模式识别是一个多学科研究领域，旨在根据先验知识或从数据中提取的统计信息对数据或模式进行分类或描述。目前，模式识别和机器学习为生物信息学提供了最富有成效的框架，它们为不同的数据挖掘任务提供了广泛的线性和非线性、可理解和复杂、预测性和描述性、基于实例和基于规则的模型。

模式识别算法的吸引力在于其