人間のゲノミクスで使用されている多くの機械学習方法があり、深い学習を例に取ります。

-deepcpg。ゲート再発ユニット（GRU）に基づいて、単一細胞データからのメチル化状態の予測に使用されます。
-Danq。長い短期メモリネットワーク（LSTMS）に基づいて、シーケンスデータからのDNA機能の予測に使用されます。
 - ディープバインド。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づいて、DNAおよびRNA結合タンパク質特異性を特徴付けるために使用されます。
 -  Xpresso。CNNに基づいて、ゲノム配列からの遺伝子発現レベルの予測に使用されます。
-Entrezデータベース。自然言語処理（NLP）に基づいて、ヌクレオチドおよびタンパク質配列データ、遺伝子中心およびゲノムマッピング情報などへの統合アクセスを提供するために使用されます。
There are many machine learning methods used in human genomics, taking deep learning as an example:

- DeepCpG. Based on Gated Recurrent Unit (GRU), is used for the prediction of methylation state from single-cell data. 
- DanQ. Based on Long Short-Term Memory networks (LSTMs), is used for the prediction of DNA function from sequence data.
- DeepBind. Based on Convolutional Neural Network (CNN), is used to characterise DNA- and RNA-binding protein specificity.
- Xpresso. Based on CNN, is used for the prediction of gene expression levels from genomic sequence.
- Entrez databases. Based on Natural Language Processing (NLP), is used to provide integrated access to nucleotide and protein sequence data, gene-centered and genomic mapping information, etc.