【经典教材系列】Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction

资 源 简 介

【经典教材系列】Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction

详 情 说 明

机器学习在微生物表型预测中的应用正逐渐成为生物信息学领域的重要研究方向。微生物表型指微生物可观察到的特征和行为模式，包括生长速率、代谢产物、耐药性等。传统实验方法通常耗时耗力，而机器学习通过分析大量组学数据（基因组、转录组等）可以高效预测这些复杂表型。

典型应用场景包括抗生素耐药性预测、代谢能力推断和环境适应性分析。常用模型如随机森林能处理高维度特征，深度学习则可捕捉序列数据中的复杂模式。特征工程是关键环节，需结合生物学知识提取启动子序列、基因岛等有意义的特征。

该领域面临数据噪声大、样本不平衡等挑战，但通过迁移学习和多任务学习等策略可提升模型泛化能力。未来趋势是整合多组学数据和知识图谱，建立更全面的预测系统。