Machine learning in genetics: A review of basics, methods, and instances of machine learning in genetics

سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 112

فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_MNBA-5-1_006

تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1405

چکیده مقاله:

Over the past decades, artificial intelligence and machine learning in particular have entered nearly every area of science, including genetics. Artificial intelligence has existed for about ۷۰ years, despite its recent fame. Thus, in the past decade, developments in hardware processing power have made machine learning more accessible than ever, presenting a significant potential for genetic researchers. Now, in the age of big data and considering current breakthroughs in biological data generation, the utilization of machine learning has become vital because of its ability to conduct deep analysis and uncover hidden patterns and relationships. In this review article, we will explain some essential concepts of machine learning, outline the principles of their operation, briefly examine three articles that have utilized machine learning in genetics, and conclude with a discussion about their merits and downsides.

نویسندگان

Mohammad Ali Mashhadi Mahmoud

Department of Biotechnology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

Sajad Rashidi-Monfared

Department of Biotechnology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

Danial Kahrizi

Department of Biotechnology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :