xgboost 机器学习在生物信息学中的应用

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting） 是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的高性能机器学习算法，由陈天奇于2016年提出。它通过迭代地训练多个弱学习器（通常是决策树），并逐步修正前一轮模型的误差，最终组合成一个强预测模型。

在生物信息学中的应用

1. 疾病风险预测：从全基因组关联研究（GWAS）或外显子组数据中识别疾病相关基因或突变（如癌症驱动突变预测）；

2. 非同义突变功能预测：评估基因突变对蛋白质功能的影响（如工具 DANN 使用 XGBoost 改进预测准确性）；

3. 癌症亚型分类：基于 RNA-seq 或微阵列数据区分肿瘤亚型（如 TCGA 中的乳腺癌分型）；

4. 生物标志物筛选：通过特征重要性分析识别关键基因或通路（如 COVID-19 重症相关基因）；

5. 蛋白质-蛋白质相互作用：结合序列和结构特征预测互作关系；

6. 蛋白质功能注释：预测酶的 EC 编号或蛋白质亚细胞定位；

7. 药物活性预测：基于分子描述符（如指纹、理化性质）预测化合物活性（如抗 HIV 药物筛选）；

8. ADMET 性质评估：预测药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（如肝毒性预测模型）；

9. 细胞类型注释：基于scRNA-seq 数据自动分类细胞（如与随机森林结合的工具 scANVI）；

10. 空间基因表达模式分析：预测组织微环境中的基因表达空间分布；

11. 病原体检测：从宏基因组数据中识别致病微生物（如呼吸道感染病原体分类）；

12. 微生物-宿主互作：预测肠道菌群与宿主疾病的关联。。

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