論文の概要: Machine Learning Methods for Small Data and Upstream Bioprocessing Applications: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12322v2
• Date: Fri, 20 Jun 2025 12:36:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:52.320014
• Title: Machine Learning Methods for Small Data and Upstream Bioprocessing Applications: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 小型データおよび上流バイオプロセッシングアプリケーションのための機械学習手法:総合的レビュー
• Authors: Johnny Peng, Thanh Tung Khuat, Katarzyna Musial, Bogdan Gabrys,
• Abstract要約: データは機械学習(ML)アプリケーションには不可欠だが、大規模なデータセットの取得にはコストと時間を要する可能性がある。 このレビューでは、小さなデータによって生じる課題に対処するために設計されたML手法について検討し、それらを分類学に分類し、実践的な応用を導く。 これらのメソッドがさまざまな観点から小さなデータ課題にどのように対処するかを分析することで、このレビューは実行可能な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.205760966688619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Data is crucial for machine learning (ML) applications, yet acquiring large datasets can be costly and time-consuming, especially in complex, resource-intensive fields like biopharmaceuticals. A key process in this industry is upstream bioprocessing, where living cells are cultivated and optimised to produce therapeutic proteins and biologics. The intricate nature of these processes, combined with high resource demands, often limits data collection, resulting in smaller datasets. This comprehensive review explores ML methods designed to address the challenges posed by small data and classifies them into a taxonomy to guide practical applications. Furthermore, each method in the taxonomy was thoroughly analysed, with a detailed discussion of its core concepts and an evaluation of its effectiveness in tackling small data challenges, as demonstrated by application results in the upstream bioprocessing and other related domains. By analysing how these methods tackle small data challenges from different perspectives, this review provides actionable insights, identifies current research gaps, and offers guidance for leveraging ML in data-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: データは機械学習(ML)アプリケーションには不可欠ですが、大規模なデータセットを取得することは、特にバイオ医薬品のような複雑でリソース集約的な分野において、コストと時間を要する可能性があるのです。 この産業の重要なプロセスは上流のバイオプロセッシングであり、そこでは生きた細胞が培養され、治療タンパク質や生物学的物質を生産するために最適化される。 これらのプロセスの複雑な性質と高いリソース要求が組み合わさって、データ収集を制限し、結果としてデータセットが小さくなる。 この総合的なレビューでは、小さなデータによってもたらされる課題に対処するために設計されたMLメソッドを調査し、それらを分類学に分類し、実践的な応用を導く。 さらに, 分類学における各手法を網羅的に分析し, その中核となる概念を詳細に考察し, 上流バイオプロセッシングや他の関連分野の応用結果から, 小規模データ課題に対処する上での有効性を評価した。 これらの手法がさまざまな観点から小さなデータ課題にどのように対処するかを分析することで、このレビューは実行可能な洞察を提供し、現在の研究ギャップを特定し、データ制約のある環境でMLを活用するためのガイダンスを提供する。

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