专栏首页Listenlii的生物信息笔记当微生物遇上机器学习,他们愉快的结合在了一起~

当微生物遇上机器学习,他们愉快的结合在了一起~

最近看到一些机器学习方法用于微生物的文章。这也是一个趋势,先模拟寻找规律,再拿数据验证。这样发展到最后是不是就可以不用做实验了,直接模拟就完事了。。。

本文推荐两篇文献

机器学习(machine learning ,ML)方法在微生物学领域得到了广泛的应用。

文献综述表明,ML可以应用于微生物学研究的许多方面,特别是分类问题;以及探索微生物与周围环境之间的相互作用。

本文综述了ML在微生物学中的应用。

ML中无监督学习的方法包括PCA,PCoA等;

监督学习的方法包括支持向量机(support vector machine, SVM), 贝叶斯算法(Naïve Bayes, NB), 随机森林(random forest, RF) 和k临近方法(k nearest neighbor (KNN) methods)。

链接:

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmicb.2019.00827/full

ML应用于微生物的步骤

利用人工神经网络精确地模拟了瓜纳巴拉湾的微生物群。

温度和盐度是控制微生物群落的主要因素。

磷、氮和透明度则不那么重要。

预计温度的小幅升高会促进病原体的生长。

链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969719315220?via%3Dihub

ps: 快乐一下~

之前看到一篇Bioinformatics文章,开发了一个序列过滤工具,应该叫…收集?手机?首级?手记?还是手迹?

链接

https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article-abstract/doi/10.1093/bioinformatics/btz234/5421509?redirectedFrom=fulltext

本文分享自微信公众号 - Listenlii(gh_1a9e56035563),作者:水岸风堤

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原始发表时间:2019-05-10

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