論文の概要: Revolutionizing Genomics with Reinforcement Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13268v6
- Date: Sun, 22 Dec 2024 03:21:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:52:44.963094
- Title: Revolutionizing Genomics with Reinforcement Learning Techniques
- Title（参考訳）: 強化学習技術によるゲノムの革新
- Authors: M. Karami, K. Jahanian, R. Alizadehsani, A. Argha, I. Dehzangi, J. M. Gorriz, Y. Zhang, F. Hajati, M. Yang, H. Alinejad-Rokny,
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、幅広い問題を解決する強力なツールとして登場した。
RLアルゴリズムは、最小限の人間の監督で経験から学ぶことができる。
RLを使用する大きなメリットの1つは、ラベル付きトレーニングデータ収集に伴うコスト削減である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2122194064694661
- License:
- Abstract: In recent years, Reinforcement Learning (RL) has emerged as a powerful tool for solving a wide range of problems, including decision-making and genomics. The exponential growth of raw genomic data over the past two decades has exceeded the capacity of manual analysis, leading to a growing interest in automatic data analysis and processing. RL algorithms are capable of learning from experience with minimal human supervision, making them well-suited for genomic data analysis and interpretation. One of the key benefits of using RL is the reduced cost associated with collecting labeled training data, which is required for supervised learning. While there have been numerous studies examining the applications of Machine Learning (ML) in genomics, this survey focuses exclusively on the use of RL in various genomics research fields, including gene regulatory networks (GRNs), genome assembly, and sequence alignment. We present a comprehensive technical overview of existing studies on the application of RL in genomics, highlighting the strengths and limitations of these approaches. We then discuss potential research directions that are worthy of future exploration, including the development of more sophisticated reward functions as RL heavily depends on the accuracy of the reward function, the integration of RL with other machine learning techniques, and the application of RL to new and emerging areas in genomics research. Finally, we present our findings and conclude by summarizing the current state of the field and the future outlook for RL in genomics.
- Abstract（参考訳）: 近年、強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、意思決定やゲノム学など、幅広い問題を解決する強力なツールとして出現している。
過去20年間の生ゲノムデータの指数的増加は手動解析の能力を超え、自動データ解析と処理への関心が高まっている。
RLアルゴリズムは、人間の監督を最小限にした経験から学ぶことができ、ゲノムデータ分析と解釈に適している。
RLを使用することの大きな利点の1つは、教師あり学習に必要なラベル付きトレーニングデータ収集に伴うコスト削減である。
ゲノミクスにおける機械学習(ML)の応用について多くの研究がなされているが、本調査は遺伝子制御ネットワーク(GRN)、ゲノム組立、配列アライメントなど、さまざまなゲノム研究分野におけるRLの利用に焦点を当てている。
本稿では,RLのゲノム学への応用に関する既存研究の技術的概要を概観し,これらのアプローチの強みと限界を明らかにする。
次に、RLが報酬関数の精度に大きく依存するため、より洗練された報酬関数の開発、RLと他の機械学習技術の統合、新しいゲノム研究分野へのRLの適用など、将来の探索にふさわしい研究の方向性について論じる。
最後に,本研究の成果を概説し,領域の現況とゲノム学におけるRLの将来展望を要約して結論を導いた。
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