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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:52
标识
DOI:10.1093/bib/bbaa204
摘要

Abstract 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.
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