Глубокое обучение в биоинформатике

В эпоху больших данных преобразование биомедицинских больших данных в ценное знание является одной из важнейших задач биоинформатики. Глубокое обучение стремительно развивалось с начала 2000-х годов и в настоящее время демонстрирует передовую эффективность в различных областях. Соответственно, применение глубокого обучения в биоинформатике для извлечения инсайтов из данных получает всё большее внимание в науке и промышленности. В обзоре рассматривается глубокое обучение в биоинформатике с примерами текущих исследований. Для предоставления полезной и всесторонней перспективы мы классифицируем исследования как по доменам биоинформатики (например, омics, биомедицинская визуализация, обработка биомедицинских сигналов), так и по архитектурам глубокого обучения (например, глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, новые архитектуры) и даём краткие описания каждого исследования. Дополнительно обсуждаются теоретические и практические вопросы применения глубокого обучения в биоинформатике и предложены направления будущих исследований. Мы полагаем, что этот обзор предоставит ценные идеи и послужит отправной точкой для исследователей, применяющих подходы глубокого обучения в своих биоинформатических исследованиях.