Huimin Zhao | 机器学习的生物系统设计

本文由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Huimin Zhao教授和Chengxiang Zhai教授合作发表于ACS Synthetic Biology，题为《Biosystems Design by Machine Learning》。文章探讨了机器学习在生物系统设计中的应用，涵盖了从核酸、蛋白质、代谢途径到基因组和生物过程的多个层面。文章首先介绍了生物系统设计的复杂性和挑战，强调了数据驱动设计的重要性。接着，详细阐述了机器学习的基础知识，包括输入表示、输出变量、损失函数、超参数调整和模型评估。文章还分类讨论了机器学习的不同方法，如监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习和迁移学习，并探讨了它们在生物系统设计中的具体应用。最后，文章展望了机器学习在生物系统设计中的未来发展，强调了数据整合和跨学科合作的重要性。