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Next-Generation Machine Learning for Biological Networks

生物 计算生物学 进化生物学
作者
Diogo M. Camacho,Katherine M. Collins,Rani K. Powers,James C. Costello,James J. Collins
出处
期刊:Cell [Cell Press]
卷期号:173 (7): 1581-1592 被引量:974
标识
DOI:10.1016/j.cell.2018.05.015
摘要

Machine learning, a collection of data-analytical techniques aimed at building predictive models from multi-dimensional datasets, is becoming integral to modern biological research. By enabling one to generate models that learn from large datasets and make predictions on likely outcomes, machine learning can be used to study complex cellular systems such as biological networks. Here, we provide a primer on machine learning for life scientists, including an introduction to deep learning. We discuss opportunities and challenges at the intersection of machine learning and network biology, which could impact disease biology, drug discovery, microbiome research, and synthetic biology. Machine learning, a collection of data-analytical techniques aimed at building predictive models from multi-dimensional datasets, is becoming integral to modern biological research. By enabling one to generate models that learn from large datasets and make predictions on likely outcomes, machine learning can be used to study complex cellular systems such as biological networks. Here, we provide a primer on machine learning for life scientists, including an introduction to deep learning. We discuss opportunities and challenges at the intersection of machine learning and network biology, which could impact disease biology, drug discovery, microbiome research, and synthetic biology.

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