集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用 巴适了

        理解⼀种疾病的某种现象仅使用⼀种数据类型是远远不够的，随着高通量测序和多组学的快速发展，生物医学研究开始采取多组学技术结合的方法，传统的信息数据处理算法不能满足大数据的处理要求，机器学习作为从数据中进行学习的算法，可以对不同组学来源（如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）的数据进行综合分析，开发针对个体多样性的多因素预测模型，可以显著减少需要考虑的潜在治疗组合的空间，并识别其他可能被忽视的组合，并可以添加实验验证的步骤，以提供额外的证据，从而证明预测治疗可能存在的有效性。机器学习在疾病亚型识别、生物标志物发现、通路分析以及药物发现及其再利用有着更广泛的前景和应用空间。然而，机器学习的应用仍存在一些瓶颈，人工智能研究项目所需的技能和知识匮乏缺失制约着该方向的发展。

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②内容安排：专业老师带队，主要学习机器学习及生物组学基础（提前赠送视频）、python语言基础（提前赠送视频）并且会举一些实用性例子，还有生物组学大数据预处理与探索分析、PCA.tSNE等、经典机器学习模型及多组学应用（包含线性回归、梯度下降各种集成学习算法）、深度学习在组学数据中的应用（神经网络架构、高维组学数据降维聚类分析等）、深度学习神经网络基础与实践、当然也有多组学联合分析，阐明疾病分子机制（因果分析相互验证）、并有深度学习神经网络进阶、深度学习在组学数据药物发现的应用呀等等～都会举出一些实际应用案例~最后还有AI+Science~
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