V:
Kako strojno učenje vpliva na genetsko testiranje?
A:Strojno učenje se pri genetskem testiranju uporablja na več različnih načinov.
Prijave so skoraj neskončne. Strojno učenje pomaga znanstvenikom analizirati DNK, dekodirati človeški genom, oceniti fenotipe bolezni, razumeti izražanje genov in celo sodelovati v postopku, imenovanem urejanje genov, kjer je DNK dejansko "zlepljen" v gensko kodo organizma.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Tudi metode računalništva, ki se uporabljajo pri genetskem strojnem učenju, se zelo razlikujejo. Nekateri projekti uporabljajo nadzorovano učenje, kjer so vsi podatki predhodno označeni. Drugi uporabljajo nenadzorovano učenje, ki temelji na neoznačenih naborih podatkov ali kombinacijo dveh načel, ki se imenujeta pol-nadzorovano učenje.
Veliko tehnologij genetskega testiranja, s katerimi se sooča potrošnik, ki jih vidimo na trgu, za delovanje uporablja neko obliko strojnega učenja ali umetne inteligence. Na primer, izdelki, ki posameznikom pomagajo pokazati več o njihovi genetski sestavi, so morda imeli koristi od strojnega učenja pri raziskavah in razvoju ali pri tekoči analizi osebkov.
V mnogih pogledih je genetsko testiranje odlično področje za aplikacije strojnega učenja, deloma tudi zaradi ogromne količine podatkov, s katerimi se ti programi spopadajo. Na primer, delo na človeškem genomu vključuje dešifriranje milijard bitov informacij, pred nastopom strojnega učenja pa so bile številne od teh nalog precej zastrašujoče.
Google ima na primer program DeepVariant, za katerega znanstveniki pravijo, da ga je mogoče zdaj uporabiti za popolno preslikavo človeškega genoma - ki ga je mogoče uporabiti na celotnem spektru človekovih genetskih informacij.
Agencije, kot je Nacionalni inštitut za zdravje, dokumentirajo številne načine, kako strojno učenje in umetna inteligenca prispevata k boljšemu razumevanju genetike in genomike, veje molekularne biologije, ki zajema genetsko znanost. Obstaja celo "šola" strojnega učenja, imenovana evolucionizem, ki zajema številne razvrščene naloge strojnega učenja, pomembne za genetsko delo. Na koncu strojno učenje deluje kot katalizator za hitrejši in bolj raznolik razvoj genetskih raziskav in inženiringa.
