Informacje o autorze: (1)Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej, Uniwersytet w Toronto, Toronto, Ontario M5S 3G4, Banting and Best Department of Medical Research, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E1, Kanada oraz Canadian Institute for Advanced Research, Toronto, Ontario M5G 1Z8, KanadaDepartment of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, Ontario M5G 1Z8, Kanada and Computer Engineering, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3G4, Banting and Best Department of Medical Research, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E1, Kanada oraz Canadian Institute for Advanced Research, Toronto, Ontario M5G 1Z8, Kanada. (2)Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej, Uniwersytet w Toronto, Toronto, Ontario M5S 3G4, Banting and Best Department of Medical Research, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E1, Kanada oraz Canadian Institute for Advanced Research, Toronto, Ontario M5G 1Z8, KanadaDepartment of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, Ontario M5G 1Z8, Kanada and Computer Engineering, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3G4, Banting and Best Department of Medical Research, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E1, Kanada oraz Canadian Institute for Advanced Research, Toronto, Ontario M5G 1Z8, KanadaWydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3G4, Banting i Best Department of Medical Research, University of Toronto, Kanada Medical Research, University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E1, Kanada oraz Canadian Institute for Advanced Research, Toronto, Ontario M5G 1Z8, Kanada.
Czy istnieją obecnie zastosowania uczenia głębokiego w genomice?
Tak. Głębokie uczenie było dotychczas wykorzystywane w genomice do przewidywania wzorców splicingu w poszczególnych tkankach i różnic we wzorcach splicingu w różnych tkankach. Głęboka architektura przewyższa wydajność poprzedniej metody bayesowskiej do przewidywania alternatywnych wzorców splicingu (AS).