Nat. Rev. Genet. 合集 | 基因组学中的机器学习

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近日，Nature Reviews Genetics系统整理关于机器学习方法和在基因组学中应用的关键综述。 方法部分涵盖：如何选择合适的机器学习方法？方法选择和使用上有哪些潜在的“坑”？如何使用基于深度学习的方法处理高维的基因组数据？如何增加模型可解释性并从中获取遗传学机制见解？[1]–[4] 应用部分涵盖：如何使用机器学习模型解析疾病/表型下基因调节网络基础？如何更好地整合多模块信息绘制“衰老分子钟”？如何结合实验与机器学习模型更好地鉴定/定位DNA与RNA修饰？如何更好地解析多维度/层次3D基因组特征并关联功能？如何选择机器学习方法来更好地研究人类群体遗传？近来研究细胞互作/通讯的计算/实验方法进展？如何结合机器学习模型和多模态的组学数据预测毒物与毒理？如何结合新出现的机器学习架构与实验方法来更好地解析“RNA可变 ………………………………