组学是指一群分子的综合评价。基因组学是最早的组学的学科之一。目前,现有的组学数据包括基因组、转录组、微生物、蛋白质组数据等等。然而,个别组学不能代表所有的与疾病相关的因素。高通量技术的不断发展,multi-omics数据可以用来提高生物医学计算模型的性能。通过集成multi-omics数据,失踪的信息在一个单一的组学数据可以填写。此外,使用多组数据证明同样的结果,该模型可以计算减少假阳性结果的出现。

近年来,multi-omics数据已经迅速扩大,传统的手工方法是不够的挖掘有用的数据。在multi-omics数据挖掘,许多典型和先进的深度学习算法已被用于生物医学信息处理,如使用multi-omics数据识别细胞亚型,发现药物的协同效应和预测敏感性,马克病变病理图像,并预测远处转移。例如,肿瘤可能会导致各种生物分子的异常,导致各种生物分子数据,蛋白质组学和基因组学数据等,综合利用multi-omics数据可以提供提高效率的检测肿瘤的变化。此外,药物开发的组学数据的使用可以减少药物的开发周期的长度。例如,深度学习可以用来发现药物之间的相互作用和药物靶点。

这个特殊的问题主要集中在组学的最新发展和multi-omics构建生物医学计算模型中的数据,如数据库开发的组学数据,数据挖掘的组学数据,multi-omics数据之间的关系、病理学和药理学研究基于组学数据。这个特殊问题的目标是提供一个全面、最新编译该领域的研究和实验工作。我们欢迎原始研究和评论文章。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 组学数据分析和分类在医疗保健
• 数据库开发和组学协会的数据
• 组学数据处理算法在医疗保健
• 药物毒理学研究基于组学数据
• 病理研究基于组学数据的医疗保健
• 人工智能multi-omics数据处理
• 基于组学数据的预测模型
• 药物目标研究基于机器学习模型组学数据
• 组学数据的数据挖掘算法
• 疾病生物标志物识别和发现