应用人工智能Pan-Omics分析

Multi-omics已经彻底改变了人类医学研究领域的数据集成多维数据潜在疾病的发展和进展。的计算能力和图形处理技术的发展,人工智能技术被越来越多地用于分析大型组学数据包括来自基因组高通量测序数据,表观基因组、转录组、蛋白质组和代谢组。此外,人工智能也被深入应用于医学图像的分析如内镜、病理和辐射图像。人工智能技术提供新的方法来处理图像,把它们转换成定量组学数据,允许识别人眼看不到的微观特性。然而,仍然有一些棘手的挑战有待解决的翻译从基础研究到临床应用人工智能技术。例如,大多数深上优于模型缺少explainability和可解释性模型发展需要大量的数据。因此,仍有需要进一步探索促进人工智能技术的临床翻译。

本研究课题旨在突出小说在临床pan-omics发现人工智能应用程序的数据分析(基因组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组和联合使用)的集成,开发基于AI的方法以及评价的现状和挑战,基于AI的应用方法在组学数据管理。我们欢迎原始研究以及评论文章的主题包括但不限于以下:

•新机器或组学数据的深度学习方法(基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组,代谢组,和现象学)分析

•应用程序的机器或测序深度学习方法(基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组,代谢组,和现象学)数据分析

•应用程序的机器或深度学习医学成像方法(内镜、病理、放射学和超声图像)数据分析

•新机器或深度学习方法的临床应用,如诊断、鉴别诊断、预测治疗的疗效和预后

•发展机器或深度学习方法multi-omics(基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组、代谢组,和现象学)为临床应用数据融合分析