I studierna av Drosophila embryogenesis har ett stort antal tvådimensionella digitala bilder av genuttrycksmönster producerats för att bygga en atlas av spatiotemporala genuttrycksdynamik över utvecklingstiden. Genuttryck som fångas i dessa bilder har manuellt kommenterats med anatomiska och utvecklingsmässiga ontologiska termer med hjälp av ett kontrollerat ordförråd (CV), som är användbara i forskning som syftar till att förstå genfunktioner, interaktioner och nätverk. Med den snabba anhopningen av bilder, processen för manuell annotering har blivit allt besvärligare, och beräkningsmetoder för att automatisera denna uppgift är brådskande behövs. Den automatiska noteringen av embryobilder är dock en utmaning. Detta beror på att uttrycken rumsligt motsvarar lokala uttrycksmönster för bilder, men de tilldelas kollektivt grupper av bilder och det är okänt vilken term som motsvarar vilken region av vilken bild i gruppen. I detta dokument tar vi itu med detta problem med hjälp av en ny ram för maskininlärning, Multi-Instance Multi-Label (MIML) lärande. Vi visar först att den underliggande karaktären av notation uppgift är ett typiskt MIML inlärningsproblem. Sedan föreslår vi två stöd vektormaskinalgoritmer under MIML ramverket för uppgiften. Experimentella resultat i FlyExpress-databasen (ett digitalt bibliotek med standardiserade Drosophila genuttrycksmönsterbilder) visar att utnyttjandet av MIML-ramverket leder till betydande prestandaförbättringar jämfört med toppmoderna metoder.
Med tanke på sammanhanget för bioinformatik, Li et al. REF tillämpade multi-instance multi-label inlärningsalgoritm baserad på stöd vektor maskin till drofila genuttryck mönster bilder.
Drosophila Gene Expression Pattern Annotation through Multi-Instance Multi-Label Learning
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}