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I.引言机器学习（ML）方法对生物信息学产生了深远的影响，这对其成功做出了重大贡献。深度学习（DL）技术作为机器学习的分支（ML）出现，并生成了大量数据。当我们处理大量数据时，这些技术被认为更加成功和有效[1]。最近，深度学习在各种领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中表现出了显着的进步，现在是基因组学建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调节机制的影响[3]。通过深度学习机器学习的一部分，包括基因组学在内的许多领域已经改变了。下一代测序（NGS）方法在生物学和医学研究中至关重要，需要处理和分析方法来进行变异调用，元基因组分类，基因组特征检测和下游分析。机器学习技术，尤其是深度学习，已经为这些任务获得了吸引力。[2]它是指通过使用神经网络和其他技术对基因组学中生物数据的大规模分析和解释。DL模型能够识别复杂模式并在一系列基因组学任务中产生精确的预测。通过称为基因组分析的过程研究了包括DNA序列及其功能在内的生物体的整个基因组。DNA序列分类在基因组研究中至关重要，提供了对微生物的见解
DNA序列分类技术的评论
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