新人工智能模型GET,精准预测细胞基因表达!

在生物科技的前沿,令人振奋的消息传来:美国研究团队成功开发出一种名为“通用表达转换器”(GET)的人工智能模型,能够精准预测各种人体细胞的基因表达。这一突破性成果由哥伦比亚大学和卡内基-梅隆大学的科学家们联手完成,研究成果已刊登在《自然》杂志的最新一期上。这项技术的问世,可能会为生物和医学研究带来前所未有的便利和新的启示。

究竟生物的转录过程是什么呢?简而言之,就是将DNA中储存的基因“蓝图”转换为RNA形式的“抄本”,再由RNA指导蛋白质的合成,进而完成生命的多重功能。然而,控制这一复杂过程的生物分子种类众多,它们之间的相互作用更是错综复杂,往往让研究者感到无从下手。虽然过去的一些模型只局限于几种特定的细胞,特别是癌细胞,但GET的出现则填补了这一空白。

通过分析来自13000个人体细胞的基因测序和表达数据,涵盖213种正常的胚胎和成体细胞,研究人员训练了这一模型。匹配着GPT等技术的类比,GET模型也能够从中提炼出转录调控的“语法规则”,并运用这些规则对未接触过的细胞类型进行基因表达的预测。这就好比在语言中找到通用语法,让人类更加精准地表达思想。

研究还发现,这一模型在揭示致病基因的作用机制方面具有重要意义。比如,在某个儿童白血病的案例中,GET预测了一种功能不明的变异基因会干扰细胞中的两种转录因子的相互作用,随后的实验数据也证实了这一猜测。此外,该模型还有望帮助我们探索人类基因组中被称为“暗物质”的非编码区域。虽然蛋白质编码基因只占基因组的一小部分,98%的非编码区域却如同宇宙中的暗物质,令人闻所未闻、不得而知。

总之,GET模型的问世象征着人工智能在生物科学领域的重要进步,它不仅为研究者们提供了一把开启基因表达“黑箱”的钥匙,更为未来的癌症和遗传疾病研究铺平了道路。科学的旅程,如同宇宙探索般充满未知与挑战,而新的科技进步则将引领我们更好地理解生命之复杂与美丽。返回搜狐,查看更多

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