表观基因组学绘制了整个基因组的 DNA 甲基化、组蛋白修饰和染色质结构图。
功能基因组学使用高通量技术来了解全基因组范围内的基因功能和调控。
基因组注释可识别组装基因组中的基因、调控区域和其他功能元件。
基因组组装使用计算算法从测序读数中重建完整的基因组。
GWAS 通过扫描大量人群的基因组，将遗传变异与性状和疾病联系起来。
宏基因组学直接分析环境样本中的遗传物质以研究微生物群落。
与参考基因组相比，变异识别可从测序数据中识别 SNP、插入缺失和结构变异。
聚类算法将相似的生物样本或没有标签的特征分组，以发现亚型、基因模块和表达模式。
深度学习使用多层神经网络对序列、结构和图像数据中的复杂生物关系进行建模。
降维技术将高维生物数据投影到较低维度以实现可视化和降噪。
特征选择识别高维生物数据集中最相关的变量，以提高模型性能和可解释性。
不平衡数据方法解决了生物医学数据集中稀有类别的挑战，例如疾病诊断和药物反应预测。
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