7、机器学习在生物信息学研究及文本挖掘中的应用

机器学习在生物信息学研究及文本挖掘中的应用

1. 机器学习在生物信息学研究中的影响

在当今生物研究领域，由于高通量研究的推进，产生了海量且快速增长的数据。这使得计算工具在生物研究中变得至关重要，它能帮助生物学家分析基因组序列、确定序列模式以及从生物数据库中发现有用信息。在此背景下，生物信息学与机器学习应运而生。

生物信息学作为生物研究领域和计算研究之间的桥梁，与机器学习相结合，有助于维护生物数据库、创建具有预测能力的工具以及从数据库中挖掘知识。其目标在于助力药物研发、发现新疾病并探寻应对方法。

机器学习方法和技术加速了生物信息学研究，涵盖基因组学、蛋白质组学、分子结构预测等多个领域。使用机器学习概念来处理生物信息学问题既经济又高效，而且人们普遍认为机器学习将在生物信息学的未来发展中发挥重要作用。

不过，机器学习在生物信息学应用中也存在一些问题。例如，其学习过程类似黑盒测试，很多测试技术是隐藏的。尽管这些技术能产生准确的结果，但人们往往难以理解其策略并解读相关信息。像决策树这类方法虽能给出符合人类理解的解释并完成任务，但每一步都包含过多信息，这就引发了一个问题：我们是否真的需要如此大量的信息才能得出最终结论？

在生物信息学工具的使用上，多数工具会采用多种机器学习技术。因为单一技术容易导致整个过程崩溃，而多种技术结合能取得更显著的性能。但将这些过程结合起来是一项艰巨的任务，原因在于输出和学习代理所采用的不同方法缺乏连贯性。

2. 生物医学文本挖掘的背景与概述

如今，各领域的文献数量与日俱增，尤其是生物医学科学领域。随着人类基因组测序成本降至 1000 美元以下，生物医学科学家创建了大量复杂的多维数据集