Covid-19大流行，仍然是未知的，是一个重要的开放问题。有猜测蝙蝠是可能的起源。同样地，有许多密切相关的（电晕）病毒，例如SARS，发现通过练习圈传递。对潜在的载体和致命病毒发射器的不同主体的研究对于了解，减轻和预防当前和未来的流行性至关重要。在冠状病毒中，表面（S）蛋白或尖峰蛋白是确定宿主特异性的重要组成部分，因为它是病毒与宿主细胞膜之间的接触点。在本文中，我们将超过五千个冠状病毒的刺激蛋白序列分类，将它们分离成艾滋病，蝙蝠，骆驼，猪，人类和奶酪中明显宿主的集群，以命名几个。我们提出了一种基于众所周知的位置重量矩阵（PWM）的特征嵌入，我们呼叫PWM2VEC，并用于从这些冠状虫病毒的尖峰蛋白序列产生特征向量。虽然我们的嵌入受到PWMS在生物应用中的成功，例如确定蛋白质功能，或识别转录因子结合位点，但我们是在来自病毒序列的宿主分类的上下文中使用PWM的第一个（我们的知识）生成固定长度的特征矢量表示。现实世界数据的结果显示，与使用PWM2VEC，与基线模型相比，我们能够相当良好地执行。我们还使用信息增益来测量不同氨基酸的重要性，以显示对预测给定冠状病毒的宿主来说重要的氨基酸。

机器学习（ML）模型，例如SVM，用于分类和序列的聚类等任务，需要定义序列对之间的距离/相似性。已经提出了几种方法来计算序列之间的相似性，例如确切的方法计算$ k $ -s-mers（长度$ k $的子序列）之间的匹配数和估计成对相似性得分的近似方法。尽管精确的方法产生了更好的分类性能，但它们的计算成本很高，将其适用性限制在少量序列中。事实证明，近似算法更可扩展，并具有相当的性能（有时更好）确切方法 - 它们以“一般”方式设计用于处理不同类型的序列（例如音乐，蛋白质等）。尽管一般适用性是算法的所需属性，但在所有情况下都不是这种情况。例如，在当前的Covid-19（冠状病毒）大流行中，需要一种可以专门处理冠状病毒的方法。为此，我们提出了一系列方法来提高近似内核的性能（使用最小化和信息增益），以增强其预测性能PM冠状病毒序列。更具体地说，我们使用域知识（使用信息增益计算）和有效的预处理（使用最小值计算）来提高近似内核的质量，以对与不同变体相对应的冠状病毒峰值蛋白序列进行分类（例如，Alpha，Beta，Beta，Gamma）。我们使用不同的分类和聚类算法报告结果，并使用多个评估指标评估其性能。使用两个数据集，我们表明我们提出的方法有助于与医疗保健领域的基线和最先进的方法相比，有助于提高内核的性能。

随着Covid-19的快速全球传播，越来越多的数据与该病毒有关正在变得可用，包括基因组序列数据。目前在GISAID等平台上公开可用的基因组序列总数是数百万，每天都在增加。此类\ EMPH {Big Data}的可用性为研究人员提供了详细研究该病毒的新机会。这对Covid-19变体的所有动态尤其重要，其出现并循环。这种丰富的数据源将为我们提供对这一和未来大流行威胁的最佳方式的最佳方法，具有减轻或消除此类威胁的最终目标。分析和处理数百万基因组序列是一个具有挑战性的任务。虽然证明了序列分类的传统方法是有效的，但它们不设计用于处理这些特定类型的基因组序列。此外，大多数现有方法也面临着可扩展性问题。以前的研究被定制成冠状病毒基因组数据，提出用于使用尖峰序列（对应于基因组的随后），而不是使用完整的基因组序列，以执行不同的机器学习（ML）任务，例如分类和聚类。但是，这些方法遭受可扩展性问题。在本文中，我们提出了一种称为Spike2VEC的方法，对于可以用于下游ML任务的每个尖峰序列，一种称为Spike2VEC，高效且可伸缩的特征向量表示。通过实验，我们表明Spike2VEC不仅可以在数百万秒峰序列上可扩展，而且在预测精度，F1分数等方面也优越基线模型。

COVID-19大流行的快速扩散导致SARS-COV-2基因组的序列数据量很大，数百万序列和计数。尽管超出传统方法的能力来理解病毒的多样性，动态和演变的能力，但这一数量的数量幅度仍然是机器学习（ML）方法的丰富资源（ML）作为从这些数据中提取此类重要信息的替代方法。因此，设计一个用于测试和基准测试这些ML模型的鲁棒性的框架至关重要。本文（据我们所知）首次努力通过使用错误模拟生物学序列来基准ML模型的鲁棒性。在本文中，我们介绍了几种方法来扰动SARS-COV-2基因组序列，以模仿普通测序平台（例如Illumina和pacbio）的误差曲线。我们从在各种ML模型上的实验中证明，对于某些特定的嵌入方法，某些基于仿真的方法比其他针对输入序列的对抗性攻击更健壮（和准确）。我们的基准测试框架可以帮助研究人员正确评估不同的ML模型，并帮助他们了解SARS-COV-2病毒的行为或避免未来可能的大流行。

包括机器学习在内的计算分析方法对基因组学和医学领域具有重大影响。高通量基因表达分析方法，例如微阵列技术和RNA测序产生大量数据。传统上，统计方法用于基因表达数据的比较分析。但是，针对样品观察分类或发现特征基因的分类的更复杂的分析需要复杂的计算方法。在这篇综述中，我们编译了用于分析表达微阵列数据的各种统计和计算工具。即使在表达微阵列的背景下讨论了这些方法，也可以将它们应用于RNA测序和定量蛋白质组学数据集的分析。我们讨论缺失价值的类型以及其插补中通常采用的方法和方法。我们还讨论了数据归一化，特征选择和特征提取的方法。最后，详细描述了分类和类发现方法及其评估参数。我们认为，这项详细的审查将帮助用户根据预期结果选择适当的方法来预处理和分析其数据。

由影响它们折叠并因此决定其功能和特征的氨基酸链组成，蛋白质是一类大分子，它们在主要生物过程中起着核心作用，并且是人体组织的结构，功能和调节所必需的。了解蛋白质功能对于治疗和精确医学的发展至关重要，因此可以根据可测量特征对蛋白质进行分类及其功能至关重要。实际上，从其主要结构（称为其主要结构）中对蛋白质特性的自动推断仍然是生物信息学领域中的一个重要开放问题，尤其是考虑到测序技术的最新进展和广泛的已知但未分类的蛋白质具有未知属性。在这项工作中，我们演示和比较了几个深度学习框架的性能，包括新型双向LSTM和卷积模型，这些卷积模型在蛋白质数据库（PDB）的广泛可用的测序数据合作中，结构生物信息信息技术（RCSB），RCSB），RCSB（RCSB），RCSB（RCSB）的研究合作。除了对经典的机器学习方法进行基准测试，包括K-Nearest邻居和多项式回归分类器，对实验数据进行了培训。我们的结果表明，我们的深度学习模型为经典的机器学习方法提供了卓越的性能，卷积体系结构提供了最令人印象深刻的推理性能。

病毒感染导致全世界的显着发病率和死亡率。理解特定病毒和人类蛋白质之间的相互作用模式在揭示病毒感染和发病机制的潜在机制方面发挥着至关重要的作用。这可以进一步帮助预防和治疗病毒相关疾病。然而，由于病毒 - 人类相互作用的稀缺数据和大多数病毒的快速突变率，预测新病毒和人体细胞之间的蛋白质 - 蛋白质相互作用的任务是非常挑战性的。我们开发了一种多任务转移学习方法，利用人类互乱组约2400万蛋白序列和相互作用模式的信息来解决小型训练数据集的问题。除了使用手工制作的蛋白质特征，而不是通过深语模型方法从巨大的蛋白质序列来源学习的统计学上丰富的蛋白质表示。此外，我们采用了额外的目的，旨在最大限度地提高观察人蛋白质蛋白质相互作用的可能性。这一附加任务目标充当规律器，还允许纳入域知识来告知病毒 - 人蛋白质 - 蛋白质相互作用预测模型。我们的方法在13个基准数据集中实现了竞争力，以及SAR-COV-2病毒受体的案例研究。实验结果表明，我们所提出的模型有效地用于病毒 - 人和细菌 - 人蛋白质 - 蛋白质 - 蛋白质相互作用预测任务。我们分享我们的重复性和未来研究代码，以便在https://git.l3s.uni-hannover.de/dong/multitastastastastastastastastastask-transfer。

Neglected tropical diseases (NTDs) continue to affect the livelihood of individuals in countries in the Southeast Asia and Western Pacific region. These diseases have been long existing and have caused devastating health problems and economic decline to people in low- and middle-income (developing) countries. An estimated 1.7 billion of the world's population suffer one or more NTDs annually, this puts approximately one in five individuals at risk for NTDs. In addition to health and social impact, NTDs inflict significant financial burden to patients, close relatives, and are responsible for billions of dollars lost in revenue from reduced labor productivity in developing countries alone. There is an urgent need to better improve the control and eradication or elimination efforts towards NTDs. This can be achieved by utilizing machine learning tools to better the surveillance, prediction and detection program, and combat NTDs through the discovery of new therapeutics against these pathogens. This review surveys the current application of machine learning tools for NTDs and the challenges to elevate the state-of-the-art of NTDs surveillance, management, and treatment.

鉴定抗微生物肽的靶标是研究先天免疫反应和打击抗生素抗性的基本步骤，更广泛，精确的药物和公共卫生。关于鉴定（I）肽是抗微生物肽（AMP）的统计和计算方法是否有广泛的研究，或者是哪种靶向这些序列（克阳性，革兰氏阴性）的靶序列， 等等。）。尽管存在对此问题的深度学习方法，但大多数都无法处理小型AMP类（抗昆虫，抗寄生虫等）。更重要的是，一些AMP可以有多个目标，前面的方法无法考虑。在这项研究中，我们通过从各种AMP数据库收集和清洁氨基酸来构建多样化和综合的多标签蛋白序列数据库。为了为小类数据集产生有效的表示和特征，我们利用培训的蛋白质语言模型，培训了超过2.5亿蛋白序列。基于此，我们开发了一个端到端的分层多标签深森林框架，HMD-AMP，全面注释放大器。在识别AMP之后，它进一步预测了AMP可以从11个可用类中有效杀死的目标。广泛的实验表明，我们的框架在二进制分类任务和多标签分类任务中占据了最先进的模型，尤其是在次要类上。模型对抗特征和小扰动并产生有前途的结果。我们认为HMD-AMP对不同抗微生物肽的未来湿式实验室调查有助于不同抗菌肽的先天结构性质，并为抗生素进行精确药物构建有前途的实证内衬。

了解人类行为是一项重要的任务，并且在许多领域（例如针对性的广告，健康分析，安全和娱乐等）都有应用。为此，设计活动识别系统（AR）很重要。但是，由于每个人都可以具有不同的行为，因此理解和分析共同模式成为一项艰巨的任务。由于现代世界中的每个人都很容易获得智能手机，因此使用它们来跟踪人类活动变得可能是可能的。在本文中，我们通过构建Android移动应用程序的Android智能手机的加速度计，磁力计和陀螺仪传感器提取了不同的人类活动。使用不同的社交媒体应用程序，例如Facebook，Instagram，WhatsApp和Twitter，我们提取了原始传感器值以及$ 29 $主题的属性及其属性（类标签），例如年龄，性别，左/右/右/双手的应用使用情况。我们从原始信号中提取功能，并使用它们使用不同的机器学习（ML）算法进行分类。使用统计分析，我们显示了不同特征对类标签预测的重要性。最后，我们在数据上使用训练有素的ML模型来从UCI存储库中众所周知的活动识别数据中提取未知功能，该数据突出了使用ML模型的隐私漏洞的潜力。这种安全分析可以帮助研究人员将来采取适当的步骤来保护人类受试者的隐私。

SARS-COV-2是一种积极的单链RNA基于大分子，自2022年6月以来，已导致超过630万人死亡。此外，通过封锁扰乱了全球供应链，该病毒对全球经济造成了毁灭性的破坏。为该病毒及其各种变体设计和开发药物至关重要。在本文中，我们使用了一个内部研究框架来重新利用现有的治疗剂，以找到可以治愈COVID-19的药物样生物活性分子。我们使用了从Chembl数据库中检索到的分子的Lipinski规则，以发现针对SARS冠状病毒3Cl蛋白酶的133种吸毒生物活性分子。在标准IC50的基础上，数据集分为三类活动性，无效和中间体。我们的比较分析表明，提出的额外树回收剂（ETR）集成模型改善了结果，同时相对于其他最先进的机器学习模型，可以预测化学化合物的准确生物活性。使用ADMET分析，我们确定了13个具有化学ID的新型生物活性分子187460，190743，222234，222628，222735，222769，222840，222840，222893，2255515，358279，358279，33535，363535，363535，365134 and 422688.88.88.88.88.88.88.88.88.88。 SARS-COV-2 3Cl蛋白酶。这些候选分子进一步研究了结合亲和力。为此，我们进行了分子对接和简短列出的六个具有Chembl IDS 187460、222769、225515、358279、363535和36513的生物活性分子。这些分子可以是SARS-COV-2-2。预计药物学家社区可能会使用这些有希望的化合物进行进一步的体外分析。

蛋白质RNA相互作用对各种细胞活性至关重要。已经开发出实验和计算技术来研究相互作用。由于先前数据库的限制，尤其是缺乏蛋白质结构数据，大多数现有的计算方法严重依赖于序列数据，只有一小部分使用结构信息。最近，alphafold彻底改变了整个蛋白质和生物领域。可预应学，在即将到来的年份，也将显着促进蛋白质-RNA相互作用预测。在这项工作中，我们对该字段进行了彻底的审查，调查绑定站点和绑定偏好预测问题，并覆盖常用的数据集，功能和模型。我们还指出了这一领域的潜在挑战和机遇。本调查总结了过去的RBP-RNA互动领域的发展，并预见到了alphafold时代未来的发展。

当人体的各种参数在日常生活中立即监测并与物联网（IoT）相连时，医疗保健数字化需要有效的人类传感器方法。特别是，用于迅速诊断COVID-19的机器学习（ML）传感器是医疗保健和环境援助生活（AAL）的物联网应用的一个重要案例（AAL）。通过各种诊断测试和成像结果确定Covid-19的感染状态是昂贵且耗时的。这项研究的目的是基于常规的血值（RBV）值，为诊断CoVID-19的快速，可靠和经济的替代工具提供了一种。该研究的数据集由总共5296例患者组成，具有相同数量的阴性和阳性Covid-19测试结果和51个常规血值。在这项研究中，13个流行的分类器机器学习模型和LogNnet神经网络模型被逐渐消失。在检测疾病的时间和准确性方面，最成功的分类器模型是基于直方图的梯度提升（HGB）。 HGB分类器确定了11个最重要的特征（LDL，胆固醇，HDL-C，MCHC，甘油三酸酯，淀粉酶，UA，LDH，CK-MB，ALP和MCH），以100％准确性检测该疾病，学习时间6.39秒。此外，讨论了这些特征在疾病诊断中的单，双重和三组合的重要性。我们建议将这11个特征及其组合用作诊断疾病的ML传感器的重要生物标志物，从而支持Arduino和云物联网服务上的边缘计算。

SARS-COV-2是一种上呼吸系统的RNA病毒，截至2021年5月，在全球范围内引起超过300万人死亡，截至5月201日。迄今为止，SARS-COV-2突变对科学家造成重大挑战跟上疫苗开发和公共卫生措施的步伐。因此，鉴定来自患者的实验室样本分歧的有效方法非常有助于SARS-COV-2基因组学的文件。在这项研究中，我们提出了一种神经网络模型，可利用复发性和卷积单元直接参与尖峰蛋白的氨基酸序列并分类相应的片状。我们还将我们的模型的性能与来自蛋白质数据库预先培训的变压器（BERT）的双向编码器表示。我们的方法具有基于基于物种内分化的当前同源性提供了更加计算上的替代方案。

鉴定新型药物靶标相互作用（DTI）是药物发现中的关键和速率限制步骤。虽然已经提出了深入学习模型来加速识别过程，但我们表明最先进的模型无法概括到新颖（即，从未见过的）结构上。我们首先揭示负责此缺点的机制，展示模型如何依赖于利用蛋白质 - 配体二分网络拓扑的捷径，而不是学习节点特征。然后，我们介绍AI-BIND，这是一个与无监督的预训练的基于网络的采样策略相结合的管道，使我们能够限制注释不平衡并改善新型蛋白质和配体的结合预测。我们通过预测具有结合亲和力的药物和天然化合物对SARS-COV-2病毒蛋白和相关的人蛋白质来说明Ai-reat的值。我们还通过自动扩展模拟和与最近的实验证据进行比较来验证这些预测。总体而言，AI-Bind提供了一种强大的高通量方法来识别药物目标组合，具有成为药物发现中强大工具的可能性。

估计变量的重要性是现代机器学习的重要任务。这有助于评估给定模型中功能的优点。在过去的十年中，已经开发了几种估计变量重要性的技术。在本文中，我们提出了对可变重要性估计的新兴方法的计算和理论探索，即：绝对收缩和选择操作员（LASSO），支持向量机（SVM），预测误差函数（Perf），随机森林（随机森林）（ RF）和极端梯度提升（XGBOOST）在不同类型的现实生活和模拟数据上进行了测试。所有这些方法都可以无缝处理回归和分类任务，但是在处理包含丢失值的数据时都失败了。该实现表明，在高度相关数据的情况下，PURD具有最佳性能，紧随其后的是RF。 perf和xgboost是“渴望数据”的方法，它们在小数据尺寸上的性能最差，但在执行时间方面它们是最快的。当数据集中许多冗余功能时，SVM是最合适的。 perf的盈余是其自然截止量的零截止，有助于将正面和负分数分开，所有正分数表明基本和重要的特征，而负面分数表示无用的特征。 RF和Lasso的通用性非常多，尽管它们没有给予最佳效果，但它们几乎可以在所有情况下使用。

越来越多的工作已经认识到利用机器学习（ML）进步的重要性，以满足提取访问控制属性，策略挖掘，策略验证，访问决策等有效自动化的需求。在这项工作中，我们调查和总结了各种ML解决不同访问控制问题的方法。我们提出了ML模型在访问控制域中应用的新分类学。我们重点介绍当前的局限性和公开挑战，例如缺乏公共现实世界数据集，基于ML的访问控制系统的管理，了解黑盒ML模型的决策等，并列举未来的研究方向。

流感病毒迅速变异，可能对公共卫生构成威胁，尤其是对弱势群体的人。在整个历史中，流感A病毒在不同物种之间引起了大流行病。重要的是要识别病毒的起源，以防止爆发的传播。最近，人们对使用机器学习算法来为病毒序列提供快速准确的预测一直引起人们的兴趣。在这项研究中，使用真实的测试数据集和各种评估指标用于评估不同分类学水平的机器学习算法。由于血凝素是免疫反应中的主要蛋白质，因此仅使用血凝素序列并由位置特异性评分基质和单词嵌入来表示。结果表明，5-grams-transformer神经网络是预测病毒序列起源的最有效算法，大约99.54％的AUCPR，98.01％的F1分数和96.60％的MCC，在较高的分类水平上，约94.74％AUCPR，87.41％，87.41％，87.41％ ％F1分数％和80.79％的MCC在较低的分类水平下。

严重的急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）导致持续的大流行感染了21900万人的10/19/21，死亡率为3.6％。自然选择可以产生有利的突变，具有改善的健身优势;然而，所识别的冠状病毒可能是冰山的尖端，并且可能会随着时间的推移出现潜在的致命变体（VOC）。理解可能导致功能或免疫逃逸的新出现VOC和预测突变的模式是迫切需要的。在这里，我们开发了Phylotransformer，一种基于变压器的辨别模型，其与多头自我关注机制接合以模拟可能导致病毒生殖优势的基因突变。为了识别每个输入序列的元件之间的复杂依赖性，Phylotransformer利用高级建模技术，包括从Performer的正交随机特征方法（Hibl +）以及来自双向编码器表示的屏蔽语言模型（MLM）的新颖快速关注变压器（伯特）。从全球倡议检索的1,765,297次遗传序列培训，从全球范围内检测到所有流感数据（GISAID）数据库。首先，我们使用广泛的基线模型比较了新型突变和新颖组合的预测准确性;我们发现，这种具有统计显着性的每个基线方法都优势了。其次，我们检查了受体结合基序（RBM）的每个核苷酸中的突变预测，我们发现我们的预测是精确和准确的。第三，我们预测了N-糖基化位点的修饰，以鉴定与在病毒进化期间可能有利的改变的糖基化相关的突变。我们预计Phylotransformer可以引导积极的疫苗设计，以有效靶向未来SARS-COV-2变体。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。