问：
机器学习如何影响基因测试？
A：机器学习以多种不同方式应用于基因测试。
应用程序几乎是无止境的。 机器学习正在帮助科学家分析DNA，解码人类基因组，评估疾病表型，了解基因表达，甚至参与称为基因编辑的过程，其中DNA实际上被“剪接”为生物体的遗传密码。
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基因机器学习中使用的计算机科学方法也有很大不同。 一些项目使用监督学习，其中所有数据先前都被标记。 其他人则使用无监督学习，它是基于未标记的数据集构建的，或者是两种被称为半监督学习的原理的结合。
我们在市场上看到的许多面向消费者的基因测试技术都在使用某种形式的机器学习或人工智能来发挥作用。 例如，有助于向个人展示更多有关其遗传构成的产品可能已经受益于研究和开发中的机器学习或正在进行的标本分析。
在许多方面，基因测试是机器学习应用程序的理想领域，部分原因是这些程序需要处理大量数据。 例如，研究人类基因组涉及解密数十亿比特的信息，并且在机器学习出现之前，其中许多任务都令人生畏。
例如，谷歌有一个名为DeepVariant的程序，科学家说，该程序现在可以用于完整地绘制人类基因组图谱-可以在一个人的全部遗传信息中使用。
美国国立卫生研究院等机构正在记录机器学习和人工智能有助于更好地理解遗传学和基因组学的许多方式，遗传学和基因组学是涵盖遗传科学的分子生物学分支。 甚至有一所机器学习的“流派”，称为进化论，涵盖了许多与遗传工作相关的机密机器学习任务。 最后，机器学习是基因研究和工程学更快更多样化发展的催化剂。
