项目名称: 面向基因组相关性研究的迁移学习理论与方法

项目编号: No.11471256

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 李丽敏

作者单位: 西安交通大学

项目金额: 70万元

中文摘要: 基因组相关性研究是近年来生物信息中的一个研究热点,其主要目的是在特定物种的整个基因组上寻找与某种疾病相关的基因或位点。由于数据收集的高成本或不可抗拒因素,对某些物种或种群的研究必然面临小样本或强噪声的困境。在该项目中,我们创新性地设想疾病的某些特征可以在不同物种或种群之间迁移,以及在同一物种或种群中不同疾病的特征之间也可以迁移,从而可以用一个领域中相对成熟的知识帮助另一个领域中的数据解译或学习。我们拟利用迁移学习的思想来研究这些问题。为了将迁移学习原理应用于基因组相关性研究中,我们聚焦研究以下三个尚未解决的问题:(1)迁移在何种情况下可以进行;(2)多源域如何实施迁移学习;(3)如何避免负迁移。本项目拟通过解决所述三个问题来发展适用于基因组相关性研究的创新迁移学习理论,以期为基因组相关性研究提供新的理论与方法支撑,并以拟南芥的基因组相关性研究为实例进行讨论和验证,从而应用于其他物种和疾病。

中文关键词: 基因组相关性研究;迁移学习;模式识别;生物信息

英文摘要: Genome-wide association study has been a popular research topic in recent years. It aims to identify associated SNPs or genes in the whole genome. Due to the high price of collecting samples, the study in some populations or species might be difficult. In this project, we propose to explore how to transfer disease knowledge from one population to another, and how to transfer population or species knowledge from one disease to another. Thus the old or good knowledge in one domain can be used to help for the study in another domain. We can do this by borrowing the idea of transfer learning in manifold learning. However, the theory and methods in transfer learning are far from complete,which hampers its application in GWAS. In this project, we will explore the theories, models and applications for transfer learning, based on the problem in genome-wide association study. We focus on three unsolved problems in transfer learning. One is when one can transfer the knowledge from one domain to another. The second is the theory and methods of multi-source domain transfer learning. The final one is how to avoid negative transfer learning. The research will help complete the theory and methods of transfer learning, will help develop theories and methods for GWAS, and influence the applications in many fields such as computer science, engineering, biology and medicine. The introduction of transfer learning idea to genome-wide association study will inject vigor into the field of bioinformatics, and the complete of this project will enhance the development of biology and medicine.

英文关键词: genome-wide association study;transfer learning;bioinformatics

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。迁移学习(TL)是机器学习(ML)中的一个研究问题,着重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于另一个但相关的问题。例如,在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。尽管这两个领域之间的正式联系是有限的,但这一领域的研究与心理学文献关于学习转移的悠久历史有关。从实践的角度来看,为学习新任务而重用或转移先前学习的任务中的信息可能会显着提高强化学习代理的样本效率。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
迁移学习方法在医学图像领域的应用综述
专知会员服务
58+阅读 · 2022年1月6日
【博士论文】开放环境下的度量学习研究
专知会员服务
44+阅读 · 2021年12月4日
【博士论文】机器学习中的标记增强理论 与应用研究
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
贝叶斯迁移学习: 迁移学习的概率图模型概述
专知会员服务
65+阅读 · 2021年10月17日
元学习-生物医学中连接标记和未标记数据
专知会员服务
29+阅读 · 2021年8月3日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月17日
领域自适应研究综述
专知会员服务
53+阅读 · 2021年5月5日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年3月7日
领域自适应研究综述
专知
5+阅读 · 2021年5月5日
迁移学习之Domain Adaptation
全球人工智能
18+阅读 · 2018年4月11日
【迁移学习】简述迁移学习在深度学习中的应用
产业智能官
15+阅读 · 2018年1月9日
迁移学习在深度学习中的应用
专知
23+阅读 · 2017年12月24日
深度 | 迁移学习全面概述:从基本概念到相关研究
七月在线实验室
15+阅读 · 2017年8月15日
范式大学|迁移学习实战:从算法到实践
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年8月9日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
13+阅读 · 2022年1月20日
Arxiv
14+阅读 · 2019年11月26日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
小贴士
相关VIP内容
迁移学习方法在医学图像领域的应用综述
专知会员服务
58+阅读 · 2022年1月6日
【博士论文】开放环境下的度量学习研究
专知会员服务
44+阅读 · 2021年12月4日
【博士论文】机器学习中的标记增强理论 与应用研究
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
贝叶斯迁移学习: 迁移学习的概率图模型概述
专知会员服务
65+阅读 · 2021年10月17日
元学习-生物医学中连接标记和未标记数据
专知会员服务
29+阅读 · 2021年8月3日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月17日
领域自适应研究综述
专知会员服务
53+阅读 · 2021年5月5日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年3月7日
相关资讯
领域自适应研究综述
专知
5+阅读 · 2021年5月5日
迁移学习之Domain Adaptation
全球人工智能
18+阅读 · 2018年4月11日
【迁移学习】简述迁移学习在深度学习中的应用
产业智能官
15+阅读 · 2018年1月9日
迁移学习在深度学习中的应用
专知
23+阅读 · 2017年12月24日
深度 | 迁移学习全面概述:从基本概念到相关研究
七月在线实验室
15+阅读 · 2017年8月15日
范式大学|迁移学习实战:从算法到实践
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年8月9日
相关基金
国家自然科学基金
21+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员