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。
机器学习提供了从生物数据中学习的算法，以做出预测并发现基因组学、蛋白质组学等领域的模式。
模型评估通过交叉验证、引导和统计测试来评估预测性能，以确保可靠的生物学结论。
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