生物信息学与机器学习结合

生物信息学与机器学习结合是指将计算机科学中的机器学习算法应用于生物学数据处理和分析领域的一种交叉学科研究。这种结合旨在解决生命科学中复杂的问题，如基因组测序、蛋白质结构预测、疾病诊断和药物发现等。

机器学习技术可以帮助生物学家从海量的基因表达数据、序列比对结果和蛋白质交互网络中提取模式和规律。例如，通过监督学习，可以训练模型预测疾病相关的基因变异；通过聚类算法，可以发现潜在的功能模块或者物种间的进化关系；而无监督学习则用于发现未知的数据结构，比如潜在的蛋白质结构。

这种结合的优势在于提高了数据分析的效率，减少了人工干预的需求，并能挖掘出传统方法难以察觉的生物学见解。然而，生物数据的质量、标注准确性和多样性都影响了机器学习的效果，因此这是一门需要不断优化模型和适应生物特点的前沿领域。