人工智能驅(qū)動的組學挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動的生物醫(yī)學研究的支撐技術。組學測序技術逐步向多尺度、跨模態(tài)、有擾動等方向發(fā)展，但體現(xiàn)出的高維度、高噪聲、多模態(tài)、標記稀缺等特點，成為制約其有效挖掘的瓶頸。本書面向生命組學數(shù)據(jù)特點，較為系統(tǒng)和深入地對組學機器學習的主要研究范式、適用場景、分析方法、理論思想進行介紹。結(jié)合相應組學挖掘的具體研究案例，向讀者展示組學人工智能驅(qū)動的生命健康交叉研究的絢爛圖景。

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