امروزه یادگیری ماشین (Machine Learning) صرفاً یک روند نوظهور در علوم کامپیوتر نیست، بلکه به یکی از ارکان اصلی تحلیل داده در علوم زیستی تبدیل شده است—به‌ویژه در عصر انفجار داده‌های اُمیکی (Omics)
از تحلیل داده تا کشف الگوهای پنهان
روش‌های یادگیری ماشین به پژوهشگران این امکان را می‌دهند که از دل داده‌های پیچیده و حجیم، الگوهایی استخراج کنند که با روش‌های سنتی آماری قابل شناسایی نیستند یا نیاز به زمان بسیار زیادی دارند.
نمونه‌هایی از کاربردهای یادگیری ماشین در زیست‌شناسی محاسباتی
پیش‌بینی عملکرد ژن‌ها بر اساس توالی DNA/RNA
طبقه‌بندی تصاویر بافتی و سلولی جهت تشخیص سرطان و سایر بیماری‌ها
تحلیل داده‌های RNA-seq و scRNA-seq با دقت و سرعت بالا
مدلسازی شبکه‌های تنظیمی ژنی و تعاملات پروتئینی
طراحی دارو با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
مدل‌های پیشرفته‌ای همچون CNN و مدل‌های مبتنی بر Transformer، نقش مؤثری در تحلیل تصاویر میکروسکوپی، داده‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS)، و پیش‌بینی ساختارهای زیستی ایفا کرده‌اند.
مرز میان زیست‌شناسی و علوم داده در حال کمرنگ شدن است.
و آینده زیست‌محاسبات، بدون تسلط نسبی بر ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، قابل تصور نخواهد بود.
اگر در این حوزه فعال هستید اما هنوز از یادگیری ماشین بهره نمی‌برید، شاید اکنون بهترین زمان برای بازنگری در مسیر پژوهشی‌تان باشد.
در پست‌های بعدی، به سراغ جزئیات و کاربردهای دقیق‌تر (همراه با یک خبر ویژه) خواهیم رفت.
