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Deep learning in bioinformatics

机译：生物信息学的深度学习

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In the era of big data, transformation of biomedical big data into valuable knowledge has been one of the most important challenges in bioinformatics. Deep learning has advanced rapidly since the early 2000s and now demonstrates state-of-theart performance in various fields. Accordingly, application of deep learning in bioinformatics to gain insight from data has been emphasized in both academia and industry. Here, we review deep learning in bioinformatics, presenting examples of current research. To provide a useful and comprehensive perspective, we categorize research both by the bioinformatics domain (i.e. omics, biomedical imaging, biomedical signal processing) and deep learning architecture (i.e. deep neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, emergent architectures) and present brief descriptions of each study. Additionally, we discuss theoretical and practical issues of deep learning in bioinformatics and suggest future research directions. We believe that this review will provide valuable insights and serve as a starting point for researchers to apply deep learning approaches in their bioinformatics studies.
机译：在大数据的时代，生物医学大数据转化为宝贵知识一直是生物信息学中最重要的挑战之一。自2000年代初以来，深度学习迅速推进，现在展示了各种领域的最终表现。因此，在学术界和工业中都强调了在生物信息中深入了解生物信息学中的应用，从而在学术界和行业中强调。在这里，我们审查了生物信息学的深入学习，提出了当前研究的例子。提供有用和全面的观点，我们通过生物信息域（即OMIC，生物医学成像，生物医学信号处理）和深度学习架构（即深神经网络，卷积神经网络，经常性神经网络，紧急架构）和存在的研究每项研究的简要说明。此外，我们讨论了生物信息学中深入学习的理论和实践问题，并建议未来的研究方向。我们认为，本综述将提供有价值的见解，并作为研究人员在生物信息学研究中应用深度学习方法的起点。

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