3、溯因推理与主动学习在生物系统及机器学习中的应用

溯因推理与主动学习在生物系统及机器学习中的应用

1. 溯因推理在系统生物学中的应用

溯因推理在系统生物学和计算生物学的声明式建模领域有广泛应用。
- 基因功能相关研究 ：
- 在“Robot scientist”项目中，使用Progol 5.0生成关于基因功能的溯因假设。
- GenePath研究中，利用溯因推理学习基因功能，通过解释实验遗传数据来促进基因网络分析。
- Papatheodorou等人的研究里，从微阵列实验数据中使用溯因推理学习基因相互作用和遗传途径。
- 代谢网络研究 ：Tamaddoni - Nezhad等人将溯因推理及其与归纳的结合用于研究代谢网络中毒素的抑制作用，同时考虑抑制作用的时间变化。
- 医学应用 ：Ray等人将溯因推理应用于人类免疫缺陷病毒（HIV）耐药性建模，以协助医生为HIV感染患者选择抗逆转录病毒药物。
- 新兴框架应用 ：新开发的XHAIL和CF - 归纳框架也被应用于系统生物学的多个问题。

溯因推理应用场景总结

应用场景	具体应用方式
基因功能研究	生成假设、解释数据、学习相互作用和途径
代谢网络研究	研究毒素抑制作用