美國研究人員開發(fā)出一種過程可獲取的深度學習計算機新算法,能夠揭示細胞的內(nèi)部活動。
人工智能可以執(zhí)行多種通常需要人類完成的復雜任務(wù),比如面部識別、語言翻譯和玩游戲。深度學習網(wǎng)絡(luò)也稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它們越來越多地被用于生物數(shù)據(jù)分析自動化。
深度學習模型的一個挑戰(zhàn)是它們的“黑箱”性質(zhì),也就是說無法輕易鑒定一個模型執(zhí)行某項任務(wù)時的過程。在生物應用方面,調(diào)查深度學習模型如何識別和處理所分析的數(shù)據(jù)的能力或許可以幫助研究者更好地理解這些數(shù)據(jù)背后的生物學。
來自 d-cell.ucsd.edu 的網(wǎng)站截圖,研究人員可以使用加州大學圣迭戈醫(yī)學院開發(fā)的一種新型虛擬酵母細胞 DCell。
加州大學圣地亞哥分校 的 Trey Ideker 及同事通過將一個深度學習算法的結(jié)構(gòu)映射在已知細胞內(nèi)分子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)上,創(chuàng)建了一個“可視的”人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——虛擬酵母細胞 DCell。
DCell模型是將模型內(nèi)部運作與真實系統(tǒng)的內(nèi)部運作耦合在一起,是一種嵌入2526個包含真核細胞子系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)的可見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(http://d-cell.ucsd.edu/)。經(jīng)過數(shù)百萬種基因型的訓練驗證,DCell幾乎能夠與實驗室觀察到的一樣準確模擬細胞生長。在模擬過程中,基因型會誘導子系統(tǒng)的活動模式,從而能夠?qū)蛐?- 表型關(guān)聯(lián)的分子機制進行計算機研究。通過統(tǒng)計,484個子系統(tǒng)(21%)捕獲了80%的重要增長預測,可以反映復雜表型的出現(xiàn)。 DCell為解碼疾病遺傳學,耐藥性和合成生命提供了基礎(chǔ)。
研究人員表示,一旦模型完成訓練,它便能夠預測遺傳變化的生理影響。此外,由于模型的組分均可獲取,它也能讓科學家更好地理解基因與生理特征關(guān)系背后的機制。研究人員指出,一個可視的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被用于理解遺傳邏輯,鑒定哪些分子系統(tǒng)對特定生理特征有重要影響,以及發(fā)現(xiàn)細胞中的新過程。
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原文標題:人工智能新玩法:可視化深度學習揭示基因如何影響細胞特征
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