Какие современные технологии используются в биоинформатике для анализа геномных данных?

Некоторые современные технологии, которые используются в биоинформатике для анализа геномных данных:

• Машинное обучение и искусственный интеллект. naukamirowozreniya.ru ai.mitup.ru Позволяют выявлять закономерности, классифицировать данные, предсказывать функции. ai.mitup.ru Например, алгоритмы CNN и LSTM анализируют данные об экспрессии генов, прогнозируют взаимодействие белков и оценивают реакцию организма на лечение. habr.com
• Свёрточные нейронные сети (CNN). habr.com Разделяют входные данные на небольшие фрагменты, извлекают из них локальные закономерности, которые затем объединяются для создания более сложных представлений. habr.com CNN применяют для анализа трёхмерных белковых структур, предсказания их взаимодействий и изучения геномных паттернов. habr.com
• Скрытые марковские модели (HMM). habr.com Анализируют последовательные данные, где наблюдения зависят от скрытых процессов. habr.com HMM помогают профилировать белки, искать гомологичные последовательности и моделировать эволюционные изменения. habr.com
• Кластеризация. habr.com Позволяет объединять информацию таким образом, чтобы элементы внутри одной группы имели сходные характеристики, а группы отличались друг от друга. habr.com Этот подход эффективен при работе с неструктурированными и сложными массивами, такими как геномные последовательности или микробные сообщества. habr.com
• Алгоритм BLAST (Basic Local Alignment Search Tool). naukamirowozreniya.ru Используется для поиска и выравнивания последовательностей ДНК. naukamirowozreniya.ru