深度学习方法在生物质谱及蛋白质组学中的应用
深度学习是近年来机器学习领域最热门的研究方向,尤其是在图像及语音识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了突破性进展.生物质谱是当今生命科学领域重要的研究工具,尤其在蛋白质组学、代谢组学、生物制药等领域发挥着关键作用.近年来,基于深度学习方法的发展,以生物质谱为核心的蛋白质组学大数据分析将迎来发展新契机.本文综述了深度学习方法在生物质谱数据解析及蛋白质组学研究方面的最新应用.
深度学习、生物质谱、蛋白质组学、大数据
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TP391;TN912.34;TP181
国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家自然科学基金;蛋白质组学国家重点实验室自主课题
2019-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
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