استفاده از روش هاي يادگيري ماشين و يادگيري عميق در حوزه بيوانفورماتيك

بيوانفورماتيك شاخه اي بين رشته اي است كه بر توسعه و نيز بكارگيري روش هايي براي تجزيه و تحليل، ذخيره سازي، سازماندهي و بازيابي داده هاي بيولوژيكي تمركز دارد. برنامه هاي بيوانفورماتيكي در پاسخ به پرسش ها و مسائلي بيولوژيكي از قبل حادث شده توسعه داده مي شوند. در دهه هاي گذشته با توجه به توليد حجم عظيمي از داده‌هاي بيولوژيكي به دليل ظهور تكنيك هاي با توان عملياتي بالا همچون NGS و غيره، ارائه مدل ها و الگوريتم هاي مختلف در اين حوزه براي دست ورزي و استخراج الگو ها از اين حجم عظيم كلان داده بيش از پيش مد نظر قرار گرفته است. از ديگر سو، يادگيري ماشيني به شاخه اي از علوم كامپيوتر و هوش مصنوعي تعلق دارد كه بدون برنامه نويسي صريح قابليت خودآموزي را براي كامپيوتر ها فراهم مي آورد. الگوريتم‌هاي يادگيري ماشيني به طور گسترده اي به منظور پيش‌بيني، طبقه‌بندي و انتخاب ويژگي در بيوانفورماتيك استفاده مي‌شوند. در حال حاضر، استفاده از الگوريتم ها و مدلهاي تركيبي در تحقيقات بيوانفورماتيك محبوبيت پيدا كرده اند. چرا كه وقتي چندين روش با يكديگر تركيب مي شوند، محدوديت هر روش كاهش و كارايي مدل نهايي بهبود پيدا مي كند. لازم به ذكر است الگوريتم هاي كلاسيك يادگيري ماشين در بيوانفورماتيك با ظهور الگوريتم هاي متنوع يادگيري عميق تحت الشعاع قرار گرفته اند كه نهايتا منجر به بهبود هاي شگرفتي در پنج حوزه اصلي مطالعات بيوانفورماتيكي شده است.

Bioinformatics is a multidisciplinary field focused on creating and applying techniques to analyze, store, organ-ize, and retrieve biological data. Bioinformatics programs are designed to address existing biological questions and challenges. Over the past few decades, the substantial increase in biological data, driven by high-throughput techniques like NGS, has prompted the exploration of various models and algorithms to effectively manage and extract patterns from this vast amount of data. Machine learning, a subset of computer science and artificial intel-ligence, empowers computers to learn without explicit programming. In bioinformatics, machine learning algo-rithms find extensive use in tasks such as prediction, classification, and feature selection. Currently, hybrid algo-rithms and models are gaining popularity in bioinformatics research. The combination of multiple methods helps overcome individual method limitations, resulting in enhanced efficiency of the final model .It is worth noting that traditional machine learning algorithms in bioinformatics are being overshadowed by the advent of deep learning algorithms, leading to significant advancements in the five primary areas of bioinformatics studies..