6、机器学习在生物与复杂系统研究中的应用探索

机器学习在生物与复杂系统研究中的应用探索

在当今的科学研究领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用，尤其是在生物系统建模和复杂系统分析方面。本文将深入探讨机器学习在配体分类、双向数据集预测学习以及DNA双链断裂建模等方面的应用。

配体分类学习的成果与意义

在配体研究中，实验结果表明未标记的配体数据能在分类规则学习中发挥有效作用。当使用所有配体进行学习时，SELF方法相较于其他学习方法表现出最佳效果，即便存在七个类别，其准确率仍超过50%。虽然最近邻方法也有不错的结果，但无法获得分类规则。这些成果对于通过生物实验寻找新配体具有重要价值。

在另一项实验中，以与TRPs结合的所有配体作为标记数据，获得了79条分类规则。应用这些规则，从1782个配体中发现了762个TRPs配体的候选者。这些候选者是全新的研究成果，有望为TRP离子通道的生物学研究做出贡献。后续的工作是通过实际生物实验对这些候选者进行验证，并且这种方法还可应用于其他受体，为发现更多受体的配体提供了可能。

双向数据集的预测学习

双向预测学习作为关系学习的一种特殊情况，具有独特的性质，使得转置学习这一替代方法成为可能。

双向学习的情境设定

在双向学习的关系学习情境中，存在两种类型的对象，它们之间存在一种关系。每种类型的对象都有各自的属性，关系中的元组也有属性，其中一个特殊属性T被称为目标属性。关系R是完整的，即每个对象之间都存在关联。这种双向学习设置在许多应用中都很相关，如分子生物学微阵列数据、推荐系统、多目标预测和多任务学习等。

在裸双向学习中，数据集D可表示为一个矩阵。预测矩阵中的元素tij可利用其他相关元素的信息。主