Entwicklung neuer Methoden des maschinellen Lernens zur Analyse von Sequenz- und Expressionsdaten in der Bioinformatik

[2]王志军，王志军，王志军，等。生物信息学研究进展与进展[j] .生物信息学与信息学，2012,31(4):481 - 481。Dadurch soll ein besseres Verständnis des Zusammenwirkens der verschiedenen Zellbestandteile（基因，蛋白质，usw.） erreichwerden。Diese Interaktionen können in Form von regulatorischen Netzwerken dargestellt werden。Die besondere Herausforderung der rekonstruction der network - strucktutur light darin， dasnur相对微阵列- daten zur verfgung steen， welche zudem stark vertauscht sind。他是一名研究人员，他是一名科学工作者，他是一名科学工作者。Das Ziel ist, aus der extreme gros ßen Zahl von möglichen Experimenten nur die "vielversprechendsten" auszuwählen and tatsächlich durchzufhren。在最大限度地提高实验效率的同时，也提高了实验效率。Zweitens, as Auffinden neuer function, unterineheiten in iner Zelle (z.B. stoffwehselwege), and die beestiming der structurer Subnetzwerke。循道主义是一种抽象的思想，它是一种抽象的思想。

Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung neuer Methoden der Bioinformatik zur verbesserten Analyse von Microarray-Daten (z.B. Genexpressionsdaten, Lokationsdaten). Dadurch soll ein besseres Verständnis des Zusammenwirkens der verschiedenen Zellbestandteile (Gene, Proteine, usw.) erreicht werden. Diese Interaktionen können in Form von regulatorischen Netzwerken dargestellt werden. Die besondere Herausforderung bei der Rekonstruktion der Netwerkstruktur liegt darin, daß nur relativ wenige Microarray-Daten zur Verfügung stehen, welche zudem stark vertauscht sind. Es ist beabsichtigt, folgende Probleme anzugehen: Erstens, die Entwicklung eines Ansatzes zur systematischen Planung von Experimenten. Das Ziel ist, aus der extrem großen Zahl von möglichen Experimenten nur die "vielversprechendsten" auszuwählen und tatsächlich durchzuführen. Dadurch kann ein maximaler Erkenntnisgewinn aus einer begrenzten Anzahl von Experimenten erzielt werden. Zweitens, das Auffinden neuer funktionaler Untereinheiten in einer Zelle (z.B. Stoffwechselwege), und die Bestimmung der Struktur dieser Subnetzwerke. Methodisch ist beabsichtigt, aktives Lernen einzusetzen sowie verschiedene Datenquellen zu kombinieren.