Deep learning meets metabolomics: a methodological perspective

代谢组学 计算机科学 大数据 推论 数据科学 鉴定(生物学) 人工智能 多样性(控制论) 生物标志物发现 相关性(法律) 机器学习 生物信息学 数据挖掘 生物 蛋白质组学 生物化学 植物 基因 法学 政治学
作者
Partho Sen,Santosh Lamichhane,Vivek Bhakta Mathema,Aidan McGlinchey,Alex M. Dickens,Sakda Khoomrung,Matej Orešič
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:22 (2): 1531-1542 被引量:95
标识
DOI:10.1093/bib/bbaa204
摘要

Deep learning (DL), an emerging area of investigation in the fields of machine learning and artificial intelligence, has markedly advanced over the past years. DL techniques are being applied to assist medical professionals and researchers in improving clinical diagnosis, disease prediction and drug discovery. It is expected that DL will help to provide actionable knowledge from a variety of 'big data', including metabolomics data. In this review, we discuss the applicability of DL to metabolomics, while presenting and discussing several examples from recent research. We emphasize the use of DL in tackling bottlenecks in metabolomics data acquisition, processing, metabolite identification, as well as in metabolic phenotyping and biomarker discovery. Finally, we discuss how DL is used in genome-scale metabolic modelling and in interpretation of metabolomics data. The DL-based approaches discussed here may assist computational biologists with the integration, prediction and drawing of statistical inference about biological outcomes, based on metabolomics data.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
hhhh发布了新的文献求助20
2秒前
3秒前
爆米花应助HeJiangle采纳,获得10
6秒前
LL发布了新的文献求助20
6秒前
7秒前
7秒前
tyh发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
张雷应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
yx_cheng应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
榛糕李发布了新的文献求助10
9秒前
黎明完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
redking发布了新的文献求助10
10秒前
邪恶花生米完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
Ha完成签到,获得积分10
12秒前
zh完成签到,获得积分10
15秒前
罗中翠完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
mmmm发布了新的文献求助10
16秒前
Nichols完成签到,获得积分10
16秒前
不信看不懂文献完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
小李顺利毕业完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975816
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520159
关于积分的说明 11201128
捐赠科研通 3256541
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798347
邀请新用户注册赠送积分活动 877539
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806426