論文の概要: Artificial Intelligence for Microbiology and Microbiome Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01098v1
- Date: Sat, 02 Nov 2024 01:03:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:51:36.936980
- Title: Artificial Intelligence for Microbiology and Microbiome Research
- Title（参考訳）: 微生物学と微生物研究のための人工知能
- Authors: Xu-Wen Wang, Tong Wang, Yang-Yu Liu,
- Abstract要約: 機械学習とディープラーニングの応用を通して、ブレイクスルーを経験する微生物学と微生物研究。
このレビューでは、微生物学および微生物学研究に適したAI駆動アプローチの概要を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4014872469607695
- License:
- Abstract: Advancements in artificial intelligence (AI) have transformed many scientific fields, with microbiology and microbiome research now experiencing significant breakthroughs through machine learning and deep learning applications. This review provides a comprehensive overview of AI-driven approaches tailored for microbiology and microbiome studies, emphasizing both technical advancements and biological insights. We begin with an introduction to foundational AI techniques, including primary machine learning paradigms and various deep learning architectures, and offer guidance on choosing between machine learning and deep learning methods based on specific research goals. The primary section on application scenarios spans diverse research areas, from taxonomic profiling, functional annotation & prediction, microbe-X interactions, microbial ecology, metabolic modeling, precision nutrition, clinical microbiology, to prevention & therapeutics. Finally, we discuss challenges unique to this field, including the balance between interpretability and complexity, the "small n, large p" problem, and the critical need for standardized benchmarking datasets to validate and compare models. Together, this review underscores AI's transformative role in microbiology and microbiome research, paving the way for innovative methodologies and applications that enhance our understanding of microbial life and its impact on our planet and our health.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進歩は多くの科学分野に変化をもたらしており、微生物学と微生物学の研究は機械学習とディープラーニングの応用を通じて大きなブレークスルーを経験している。
このレビューは、技術進歩と生物学的洞察の両方を強調する、微生物学と微生物研究に適したAI駆動アプローチの概要を提供する。
まず、機械学習のパラダイムとさまざまなディープラーニングアーキテクチャを含む基礎的なAI技術の導入から始め、特定の研究目標に基づいた機械学習とディープラーニングの方法の選択に関するガイダンスを提供する。
応用シナリオの第一部は、分類学的プロファイリング、機能的アノテーションと予測、微生物-X相互作用、微生物生態学、代謝モデル、精密栄養学、臨床微生物学、予防・治療学など、様々な研究領域にまたがっている。
最後に、解釈可能性と複雑性のバランス、"小さいn, 大きいp"問題、モデルの検証と比較のための標準化されたベンチマークデータセットの批判的必要性など、この分野に特有の課題について論じる。
このレビューは、微生物学と微生物研究におけるAIの変革的役割を強調し、我々の微生物生活の理解と、その地球と我々の健康への影響を高める革新的な方法論と応用の道を開く。
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