深度学习多组学互作：组内+组间

摘要多组学互作包括组内互作、组间互作以及社会环境调控作用是挖掘单一组学分析、传统整合手段难以发现分子机制的关键。深度学习为攻克现有研究局限提供了可行方案可解决高维非线性互作建模、样本量不足与多重检验带来的计算负担等难题。mingon.kangunlv.edutmershaiu.edu#多组学 #组内互作 #组间互作 #深度学习 #通路先验模型 #基础大模型 #基因环境互作 #可解释人工智能 #疾病机制 #精准医学多组学互作定义与分类图1多组学互作分析整体技术框架(A) 多组学分层架构基因组、转录组、表观组、蛋白质组区分主效应、组内互作、组间互作整合后形成综合多组学特征(B) 多组学与社会环境因子交互纳入人口临床指标、环境污染、社会生活因素(C) 2类深度学习解决方案通路先验神经网络、基础大模型域自适应学习提升模型统计效力与稳健性。通路先验深度学习架构分层基因组层→基因层→通路层→生物学过程输出层约束全基因组两两遍历计算量仅分析通路内部基因互作域自适应源域大规模多组学基础大模型迁移至小样本目标数据集。现有深度学习多组学互作模型汇总表1基于深度学习的多组学互作模型汇总DNAmDNA甲基化mRNA 信使RNAmiRNA 微小RNAlncRNA 长非编码RNAWSI 病理切片图像详细总结思维导图mindmap脑图核心概念2类多组学互作定义参考Bioinform Adv. 2026 Jul 9;6(1):vbag165. doi: 10.1093/bioadv/vbag165.Intra- and inter-multi-omics interaction analysis using deep learning注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。