Out of distribution learning in bioinformatics: advancements and challenges
Notice bibliographique
Résumé
In the dynamic and complex field of bioinformatics, the development of machine learning models capable of accurately predicting and interpreting genomic data underpins many critical applications, from disease diagnosis to drug discovery. Traditional machine learning models, however, often fail when facing with out-of-distribution (OOD) samples that deviate from their training data, leading to significant performance degradation. This review paper delves into the realm of OOD learning within bioinformatics, highlighting its crucial role in enhancing model generalization and reliability across varied genomic datasets. We provide a comprehensive overview of recent advancements in OOD learning applications, detection techniques, and the integration of foundation models. The discussion extends to various bioinformatics sub-disciplines, including drug discovery, single cell genomics, and polygenic risk score analysis, underscoring how OOD learning has facilitated notable breakthroughs in these areas. Through detailed examination of different model architectures and methods designed to address distribution shifts, we explore the potential of OOD learning to overcome the inherent limitations of standard machine learning models in bioinformatics. This review paper can be served as a valuable resource for bioinformatics researchers, offering a detailed exploration of OOD learning's transformative impact on understanding complex genomic data and its implications for human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».