Q：
機械学習は遺伝子検査にどのように影響しますか？
A：機械学習は、さまざまな方法で遺伝子検査に適用されています。
アプリケーションはほぼ無限です。 機械学習は、科学者がDNAを分析し、ヒトゲノムを解読し、病気の表現型を評価し、遺伝子発現を理解し、さらに遺伝子編集と呼ばれるプロセスに参加することを支援します。
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遺伝子機械学習で使用されるコンピューターサイエンスの方法もかなり異なります。 一部のプロジェクトでは、すべてのデータに事前にラベルが付けられている教師あり学習を使用しています。 その他は、ラベルなしデータセットから構築される教師なし学習、または半教師あり学習と呼ばれる2つの原則の混合を使用します。
市場で見られる消費者向けの遺伝子検査技術の多くは、何らかの形の機械学習または人工知能を使用して機能しています。 たとえば、個人が遺伝子構造についてより多くのことを示すのに役立つ製品は、研究開発や進行中の標本の分析における機械学習の恩恵を受けている可能性があります。
多くの点で、遺伝子検査は機械学習アプリケーションにとって完璧な分野です。これは、これらのプログラムが対処しなければならない膨大な量のデータがあることもあります。 たとえば、人間のゲノムに取り組むには数十億ビットの情報を解読する必要があり、機械学習が登場する前は、これらのタスクの多くは非常に困難でした。
たとえば、GoogleにはDeepVariantと呼ばれるプログラムがあり、科学者はこれを使用してヒトのゲノムを完全にマッピングできるようになりました。
国立衛生研究所のような機関は、機械学習と人工知能が遺伝学とゲノミクス、遺伝子科学をカバーする分子生物学の分野のより良い理解に貢献する多くの方法を文書化しています。 進化論と呼ばれる機械学習の「学校」でさえ、遺伝子研究に関連する分類された機械学習タスクの多くをカバーしています。 結局、機械学習は、遺伝子研究と工学のより迅速で多様な開発の触媒として機能しています。
