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DNA 序列分类

本教程将介绍如何使用开源向量数据库 Milvus 搭建 DNA 序列分类模型。

本教程中使用到的 ML 模型及第三方软件包括:

  • CountVectorizer
  • MySQL

DNA 序列是基因溯源、物种鉴定、疾病诊断等领域内的流行概念。各行各业都渴望发现更智能、更高效的研究方法。因此,人工智能的运用在生物和医学领域内备受关注。越来越多的科学家和研究人员开始做出贡献,努力推动机器学习(machine learning)和深度学习(deep learning)在生物信息学领域内的应用。通常,科学家和研究人员会通过增加样本量来提高实验结果的说服力。将基因组学与大数据相结合能够拓展实际应用场景。然而,传统的序列比对存在局限性,不适用于大型数据集的比对。为解决这一问题,可以选择将大型 DNA 序列数据向量化。


通过本教程,你将学习到如何搭建 DNA 序列分类系统。首先,使用 CountVectorizer 模型提取 DNA 序列特征并转化为向量。然后,将向量存储在 Milvus 中,将向量与 DNA 分类信息的对应关系存储在 MySQL 中。使用 Milvus 进行向量相似度搜索,并从 MySQL 中获取对应的 DNA 分类。


dna
DNA 序列分类模型流程图。

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