多模态生物数据分析与挖掘研究
正则化研究背景和意义2023-10-27
•研究背景和意义
•多模态生物数据概述
•多模态生物数据分析方法目录
•多模态生物数据挖掘算法
•多模态生物数据分析与挖掘的挑
战与解决方案
•案例分析与应用前景
01研究背景和意义
1研究背景
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随着生物信息学和医学技术的快速发展，产生了海量的多模态生物数据，包括基因组、转录组、蛋白质组等。
生物数据的爆炸性增长
数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、商业等多个领域，为多模态生物数据分析提供了有效的工具。
数据挖掘技术的广泛应用
多模态生物数据具有复杂的时空特性和生物网络关系，存在数据异构性、高维性等问题，给数据挖掘带来挑战。
生物信息学中的数据挖掘挑战
多模态生物数据分析与挖掘有助于发现生物过程中的关键因素，揭示疾病发生发展的机制，为疾病预防、诊断和提供理论支持。
推动生物医学研究
针对多模态生物数据的分析挖掘需求，有助于发展新的生物信息学方法和工具，推动生物信息学的快速发展。
发展新的生物信息学方法
多模态生物数据分析与挖掘涉及生物信息学、计算机科学、统计学等多个领域，有助于促进不同学科之间的交流合作，推动多学科交叉研究的开展。
促进跨学科交流合作
研究意义

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