机器学习有助于研究人员对非家族细胞进行健康的培养，这可能导致在治疗癌症和其他严重疾病时重新进行个性化的医疗
水驱大学的研究人员开发了GraphNovo，这是一个新的程序，可以更准确地了解自出生以来的最佳序列肽是氨基酸的主要组成部分，也是DNA或RNA的重要组成部分
在健康型人群中，免疫系统可以准确地识别第一规则细胞或外来细胞（如癌细胞或有害细菌）中的肽，然后靶向这些细胞进行破坏对于免疫系统正在挣扎的人来说，免疫治疗的前景是训练他们的免疫系统来识别危险的入侵者
“科学家们倾向于对正常问题和癌症激发组织之间的这些优化进行排序，以识别差异，”在r的指导下开发GraphNovo的遗传计算机学院博士生毛泽平说明丽
这种测序过程特别难以在癌细胞中培养新的疾病，以前可能没有对其进行过分析尽管科学家们在分析之前研究过的疾病或生物时发现了存在的肽和烟草，但每个人的癌症和免疫系统都是独特的
为了在不熟悉的细胞中快速建立肽需求的档案，科学家们一直在使用一种名为新肽测序的方法，该方法使用质谱法或快速分析一个样本这一过程可能会使一种感觉从序列中完全或完全消失
利用机器学习，GraphNovo显著提高了识别肽序列的准确性，因为与肽序列相关的差异很小这种治疗方法可能会对不同的医学领域有益，特别是在治疗癌症和为埃博拉和新冠肺炎等疾病接种疫苗方面由于Waterloo致力于推进技术与健康之间的互动，研究人员取得了这一突破
＜p＞“如果我们没有足够好的算法，我们就无法构建这些交易，”毛说“现在，这都是理论上的。但很快，我们就会在这个世界上被抛弃。”