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《用于高通量生物数据的机器学习方法》是美国麻省理工学院的一篇博士论文，该论文旨在探讨和解决高通量生物组学数据在机器学习分析中遇到的特定算法挑战。这些挑战包括数据有限、复杂噪声、表征模糊以及缺乏确定性的真值验证等问题。作者在论文中提出了三个应用机器学习于不同组学模式的项目，展示了如何克服这些困难。

 

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第一部分：自我监督学习在免疫组化图像中的应用： 作者首先开发了一种针对免疫组化图像的对比性表征学习方法。这些图像受到复杂技术和生物噪声的影响，使得通用方法效果不佳。他提出了一种利用生物学实验结构的采样方案，以改善对比学习的效果。通过这种方法，可以生成能够捕捉生物语义并对抗技术混杂的表征。此外，他还展示了如何将这些表征与独立的单细胞转录组数据结合起来，从而无需人类标注即可训练出有效的图像分类器，用于预测细胞类型的特异性。

 

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第二部分：高效预测高分辨率质谱： 在第二个项目中，作者考虑了预测小分子的串联质谱的问题。以往的方法在捕捉高分辨率质量信息和解决可行学习问题之间存在权衡，作者通过引入输出空间的新表征来解决这一问题。他提出了一种新颖的固定词汇量的经验近似方法，使得可以使用高效的图神经网络架构来处理这个问题。这种方法在质谱预测和利用预测的质谱进行未知质谱与已知结构数据库的化合物检索方面，都取得了比以往方法更低的预测误差和更高的检索精度。

 

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第三部分：单细胞测序平台的比较分析： 在第三个项目中，作者研究了多组学实验设计问题，特别是通过统计推断基因调控网络的视角。作为人类细胞图谱标准和技术工作组的一部分，作者对四种不同的单细胞测序技术进行了比较，这些技术包括单细胞RNA测序、单核多组学测序和单细胞CAGE测序。作者开发了定量评估标准，结合了关于基因调控的生物学先验知识和从外部数据集获取的正交测量。研究发现，单核与单细胞表达之间的预测性能存在差异，这与mRNA在细胞核和细胞质中的定位差异有关。

 

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总之，这篇论文展示了在将现代机器学习方法应用于高通量生物测量时所遇到的困难，并通过具体的实证案例研究了如何克服这些困难。这些研究不仅为生物信息学领域提供了新的视角和工具，也为机器学习在生物学中的应用提供了新的理论和实践基础。通过这些项目，作者证明了机器学习在解析复杂的生物数据和提高我们对生物学系统的理解方面具有巨大的潜力。