1樓：林錦堅
比如，冷凍電鏡領域，答主曾在清華結構生物中心參與過科研。三維結構和動力學資訊對於蛋白質功能理解至關重要。深度學習技術可以直接提取冷凍電鏡密度圖中蛋白質動態資訊的文章，用深度學習演算法可以僅憑藉冷凍電鏡密度資料，獲得了與分子動力學模擬和實驗方法資料高度相關的動力學資訊。
還可以結合了自然語言處理，
實驗資料和分子動力學模擬，為蛋白質科學提供一種新的解決方案。
2樓：大煎餅
深度殘差收縮網路
[1]是一種適用於強噪、高冗餘資料的深度學習方法，在最近被用於HEp-2的影象識別[2]。
深度殘差收縮網路的結構原理：
（面向強噪、高冗餘資料的）深度殘差收縮網路
3樓：可可可可達鴨
最近剛看到一篇推送
基於Nature Reviews Genetics 上《Deep learning- new computational modelling techniques for genomics》寫的感覺不錯分享一下
基因組學中的深度學習
4樓：冰王子也會飛
目前撰稿時間為20200419，其實本人剛接觸生物資訊學不久，相關理論研究不是特別深入，目前正在研究微生物組學與免疫系統關聯。當前階段將機器學習模型應用於微生物組學分類及功能鑑定已經逐漸取代以往基於比對方法篩選。隨著資料庫及計算量的增加，其建立的相關模型擬合度提高，能夠更好地篩選出潛在的菌種及相關基因功能。
5樓：
我們組有個師兄做這個，利用高斯過程來進行藥物重定向，就是研究現有的藥物是否可以用來治其他的病。生物資訊這塊這幾年在國外挺火的，但是國內比較少，尤其是沒有這方面的公司。
6樓：
大家基本上講的都是機器學習在計算生物學上的應用，我來說個特別點的。。。
一天，養蒼蠅的生物PhD覺得自己很苦逼。一天到晚要守在實驗室。記錄實驗組的果蠅在社交行為上的變化。
於是他找來了隔壁機器學習組的人設計了一套視覺跟蹤和運動識別的演算法，只要拿攝像頭把果蠅的生活拍下來，電腦就可以代替生物PhD做實驗記錄了。。。
真是太機智了。
7樓：生物狗
說一下我見到過得一些應用
1 尋找tumor的subclone
現在普遍認為tumor內部存在大量的mutation，有些是driver mutation 有些則是passenger mutation。根據mutation可以將同一樣本腫瘤分為一些subclone，而所採用的方法便是機器學習，一般採用mcmc的取樣方法，然後kmeans聚類
納什均衡在生物學中有什麼應用？
葉一 strategy以下簡稱ESS 是史密斯提出的基本概念。他追根溯源，發現最早有這種想法的是漢密爾頓 W.D.Hamilton 和麥克阿瑟 R.H.MacArthur 策略 是一種程式預先編制好的行為策略。例如，向對手進攻 如果它逃就追 如果它還擊就逃 就是一種策略。我們所說的策略並不是個體有意...
目前生物資訊學及系統生物學有哪些大牛？
資料科學那些事 我說幾個數量 計算遺傳學領域的吧。1.人類遺傳學 Peter visscher,澳洲昆士蘭大學，人類遺傳學複雜數量遺傳機制大佬，Peter visscher曾經的博士後楊劍教授，今天已經是國內的大千人，他們師徒有很多這個領域的開山之作 這各領域還有很多人，Jonathan prici...
機器學習跨領域到生物資訊學怎麼樣？
2。bioinformatics BI 和computational biology CB 兩個區別不大或者幾乎沒什麼區別。大部分學校不作劃分，比如耶魯CBB專案。國內生信大多放在生物系，歐美的兩個學院交叉非常普遍。3。學生信第一天要知道的一句話就是 這個方向分兩個子方向，乙個是偏生物的，拿別人已經...