P:
W jaki sposób uczenie maszynowe wpływa na testy genetyczne?
ZA:Uczenie maszynowe jest stosowane do testów genetycznych na wiele różnych sposobów.
Aplikacje są prawie nieskończone. Uczenie maszynowe pomaga naukowcom analizować DNA, dekodować ludzki genom, oceniać fenotypy chorób, rozumieć ekspresję genów, a nawet uczestniczyć w procesie zwanym edycją genów, w którym DNA jest „łączone” w kod genetyczny organizmu.
| Bezpłatne pobieranie: Uczenie maszynowe i dlaczego to ma znaczenie |
Metody informatyki stosowane w genetycznym uczeniu maszynowym również bardzo się różnią. Niektóre projekty wykorzystują nadzorowane uczenie się, w którym wszystkie dane są wcześniej oznaczone. Inni używają uczenia się bez nadzoru, które opiera się na nieoznaczonych zestawach danych lub na połączeniu dwóch zasad zwanych uczeniem częściowo nadzorowanym.
Wiele technologii testowania genetycznego skierowanych do konsumenta, które widzimy na rynku, wykorzystuje do działania jakąś formę uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji. Na przykład produkty, które pomagają pokazać osobom więcej na temat ich składu genetycznego, mogły skorzystać z uczenia maszynowego w badaniach i rozwoju lub w bieżącej analizie próbek.
Pod wieloma względami testy genetyczne są idealnym polem dla aplikacji uczenia maszynowego, częściowo z powodu ogromnej ilości danych, z którymi te programy muszą się zmagać. Na przykład praca nad ludzkim genomem polega na rozszyfrowaniu miliardów informacji, a przed nadejściem uczenia maszynowego wiele z tych zadań było dość zniechęcających.
Na przykład Google ma program o nazwie DeepVariant, który według naukowców może być teraz używany do pełnego mapowania ludzkiego genomu - który może być wykorzystywany w pełnym spektrum informacji genetycznej człowieka.
Agencje takie jak National Institutes of Health dokumentują wiele sposobów, w jakie uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja przyczyniają się do lepszego zrozumienia genetyki i genomiki, gałęzi biologii molekularnej obejmującej nauki genetyczne. Istnieje nawet „szkoła” uczenia maszynowego zwana ewolucjonizmem, która obejmuje wiele sklasyfikowanych zadań uczenia maszynowego związanych z pracą genetyczną. Ostatecznie uczenie maszynowe działa jak katalizator szybszego i bardziej zróżnicowanego rozwoju badań genetycznych i inżynierii.
