利用机器学习了解基因调控

在这个大数据期间，人工智能已成为科学家们的盟友。譬喻，呆板进修算法正在辅佐生物学家领略节制基因成果的分子信号。鉴于最近遗传学的显著前进，我们很轻易以为21世纪的科学家已经操作呆板进修把握了一种清楚、快速的要领来举办基因组序列扫描，并找出数千个基因中哪些可以表达而哪些不能表达。基因表达是基因内编码的信息发生要害产品（譬喻卵白质）的进程。可是，跟着开拓出新算法来说明更大都据，它们也变得越发伟大且难以表明。生物学家Justin B. Kinney和Ammar Tareen计划高级呆板进修算法，使生物学家更轻易领略。

该算法是一种人工神经收集（ANN）。受神经元在大脑中毗连和分支的方法的开导，人工神经收集是高级呆板进修的计较基本。尽量具有人工神经收集的名称，但它并不是专门用于研究大脑的。

Tareen和Kinney都行使人工神经收集来说明大局限平行陈诉基因说明（MPRA）尝试要领的数据。不幸的是，按照MPRA数据塑造尺度人工神经收集的方法与科学家在生命科学中提出题目的方法大不沟通。这种错位意味着生物学家发明很难表明基因调控是怎样产生的。此刻他们开拓的新要领，可以弥合计较器材与生物学家的设法之间的鸿沟。他们建设了自界说的人工神经收集，以数学方法反应了生物学中有关基因和节制它们的分子的常见观念。通过这种方法，现实上是迫使呆板进修算法以生物学家可以领略的方法处理赏罚数据。

操作这些数据，生物学家可以建造出人工神经收集，以猜测哪些分子在称为基因调控的进程中节制特定基因。

细胞并不必要全部卵白质。相反，它们依赖伟大的分子机制按照必要打开或封锁发生卵白质的基因。当这些划定失效时，凡是会呈现疾病。

Kinney说：相识基因调控的道理凡是是开拓针对疾病的分子疗法的条件。以上这些全力夸大了怎样优化当代家产AI技能以用于生命科学。Kinney的尝试室已履历证了这种用于建造定制ANN的新计策，因此正在将其应用于观测各类百般的生物体系，包罗与人类疾病有关的要害基因。

（编辑：河北网）

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