机器学习与生物信息学_周海廷

资 源 简 介

机器学习与生物信息学_周海廷

详 情 说 明

机器学习与生物信息学的交叉领域正推动生命科学研究的革命性进展。周海廷的研究聚焦于如何利用算法模型解析海量生物数据，尤其在基因组学领域，监督学习和无监督学习方法被广泛应用于基因序列分析、蛋白质结构预测等场景。

核心思路是通过特征工程将生物数据（如DNA碱基对、表达谱）转化为算法可理解的数值特征，再采用深度神经网络或传统分类模型挖掘潜在规律。例如，卷积神经网络可识别序列中的保守区域，而聚类算法能发现未知的疾病亚型。

该领域面临数据高维度、小样本的挑战，需结合迁移学习或半监督学习提升模型泛化能力。未来趋势包括多组学数据融合、可解释性AI在临床诊断中的应用等方向。