网织红细胞计数可评估骨髓红细胞生成活性，对于通过骨髓反应对贫血进行分类至关重要。
白细胞分类可量化五种主要白细胞类型，对于评估感染、炎症和血液系统疾病至关重要。
隐马尔可夫模型 (HMM) 是具有未观察状态的序列数据的统计模型，广泛应用于基因预测、序列比对和蛋白质家族分类的生物序列分析。
自然语言处理 (NLP) 将计算语言模型应用于生物文本数据，从而实现文献挖掘、使用生物语言模型进行基因组注释以及从生物医学出版物中提取知识。
随机森林构建决策树集合，用于生物数据中的稳健分类、特征选择和异常值检测，有效处理高维基因组学和蛋白质组学数据集。
支持向量机（SVM）构建了用于分类生物数据的最佳超平面，在基因表达分类和疾病诊断等高维、小样本场景中表现出色。
Transformers 使用自注意力机制来模拟生物序列中的长程相互作用，通过 AlphaFold 和 DNABERT 等模型彻底改变蛋白质结构预测和功能基因组学。
密码子使用分析检查同义密码子的频率，以研究翻译效率、基因表达和进化适应。
细针抽吸细胞学检查使用细针从病变处取样细胞，以最小的侵入性进行快速诊断。
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