哈佛大學(xué)開發(fā)的新人工智能系統(tǒng)解鎖了生物學(xué)的源代碼 量子計(jì)算遇上基因組學(xué):超快速 DNA 分析的黎明 科學(xué)家創(chuàng)造出具有 9300 萬年歷史的突破性鳥類家譜 強(qiáng)大的基于 RNA 的技術(shù)可以幫助塑造治療性抗體的未來 研究揭示了克羅恩病兒童的并發(fā)癥預(yù)測因素 發(fā)現(xiàn)揭示大腦異常和鏡像運(yùn)動(dòng)之間的聯(lián)系 多中心研究發(fā)現(xiàn)治療妊娠期間輕度甲狀腺功能障礙沒有益處 篩查可以降低晚期卵巢癌診斷的風(fēng)險(xiǎn) 脂肪肝和2型糖尿病的新療法可燃燒肝臟中的脂肪 胎盤在保護(hù)胎兒免受感染方面的作用 胸腺瘤引發(fā)新的自身免疫性疾病 晚上睡眠不好可能會(huì)增加一些人肥胖的可能性 研究確定癌細(xì)胞如何對(duì) FGFR 抑制劑產(chǎn)生耐藥性 全自動(dòng)一鍵式現(xiàn)場 CT-FFR:評(píng)估冠狀動(dòng)脈疾病患者的工具 研究發(fā)現(xiàn)罕見遺傳病 22q 患者精神癥狀的生物標(biāo)志物 研究支持新加坡對(duì) BRCA1 和 BRCA2 基因攜帶者進(jìn)行基因定向管理 用智能手機(jī)發(fā)現(xiàn)有趣的食物反射 研究人員發(fā)現(xiàn)妊娠細(xì)胞因子水平會(huì)影響胎兒大腦發(fā)育和后代行為 血液檢查發(fā)現(xiàn)膝骨關(guān)節(jié)炎的時(shí)間比 X 光檢查中出現(xiàn)的時(shí)間早八年 新研究破譯與癲癇和自閉癥相關(guān)的基因 加拿大 20 多歲 30 多歲和 40 多歲女性的乳腺癌發(fā)病率上升 專家開發(fā)針對(duì)結(jié)核病的免疫增強(qiáng)療法 抗生素 益生菌和益生元的個(gè)性化雞尾酒有望治療腸易激綜合癥 人工智能幫助科學(xué)家設(shè)計(jì)植物來應(yīng)對(duì)氣候變化 抑郁癥和心血管疾病之間的聯(lián)系得到解釋:它們部分由相同的基因模塊發(fā)展而來 用于培訓(xùn)焊工的機(jī)器學(xué)習(xí)和擴(kuò)展現(xiàn)實(shí) 水下機(jī)器人開創(chuàng)了新的節(jié)能浮力控制 全球科學(xué)團(tuán)隊(duì)利用 18 億個(gè)遺傳密碼揭示了植物龐大的 DNA 生命樹 哥倫比亞安第斯山脈發(fā)現(xiàn)古代巨龜化石 受面具啟發(fā)的鈣鈦礦智能窗戶增強(qiáng)了耐候性和能源效率 研究人員提高電容器的存儲(chǔ) 效率和耐用性 合成液滴引起原始湯的攪動(dòng):趨化性研究回答了有關(guān)生物運(yùn)動(dòng)的問題 科學(xué)家發(fā)現(xiàn)防止不混溶液體聚結(jié)的方法 研究人員通過數(shù)學(xué)計(jì)算揭示了以前未知的空氣動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象 研究揭示蛋白質(zhì)在幫助纖毛向細(xì)胞其他部分傳遞信號(hào)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用 金剛石粉作為磁共振成像造影劑釓的潛在替代品 工程師發(fā)現(xiàn)高效穩(wěn)定有機(jī)太陽能電池的關(guān)鍵 機(jī)載單光子激光雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高分辨率3D成像 兩種新型碳化物的合成為復(fù)雜的碳結(jié)構(gòu)如何在其他行星上存在提供了視角 科學(xué)家用大鼠細(xì)胞再生小鼠神經(jīng)通路 BESSY II 的 IRIS 光束線獲得新的納米光譜終端站 先進(jìn)的細(xì)胞圖譜為生物醫(yī)學(xué)研究打開了新的大門 氣候變化可能成為生物多樣性下降的主要驅(qū)動(dòng)因素 世界上最干燥炎熱的沙漠下發(fā)現(xiàn)了隱藏的生物圈 研究結(jié)合 DNA 折紙和光刻技術(shù) 向分子計(jì)算機(jī)更近了一步 科學(xué)家開創(chuàng)了用于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析的新 X 射線顯微鏡方法 超薄 柔性太陽能電池在商用四軸飛行器無人機(jī)中展示了其前景 隨波逐流:深入研究儲(chǔ)能電池的電極 光在變形的晶體中靜止 一種新型通用光基技術(shù) 用于控制散裝材料的谷偏振
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哈佛大學(xué)開發(fā)的新人工智能系統(tǒng)解鎖了生物學(xué)的源代碼

導(dǎo)讀 ChatGTP 等人工智能 (AI) 系統(tǒng)已經(jīng)風(fēng)靡全球。從推薦下一部值得一看的電視節(jié)目到幫助疏通交通,他們幾乎無所不在。但是,人工智能系統(tǒng)能...

ChatGTP 等人工智能 (AI) 系統(tǒng)已經(jīng)風(fēng)靡全球。從推薦下一部值得一看的電視節(jié)目到幫助疏通交通,他們幾乎無所不在。但是,人工智能系統(tǒng)能否學(xué)習(xí)生命的語言并幫助生物學(xué)家揭示令人興奮的科學(xué)突破?

在《自然通訊》雜志上發(fā)表的一項(xiàng)新研究中,由哈佛大學(xué)有機(jī)與進(jìn)化生物學(xué)系 (OEB) 博士研究生 Yunha Hwang 領(lǐng)導(dǎo)的跨學(xué)科研究小組率先開發(fā)了一種能夠破譯復(fù)雜語言的人工智能 (AI) 系統(tǒng)基因組學(xué)。

基因組語言是生物學(xué)的源代碼。它描述了基因組中編碼的生物功能和調(diào)控語法。研究人員問我們是否可以開發(fā)一個(gè)人工智能引擎來“閱讀”基因組語言并流利地使用該語言,理解基因的含義或功能和規(guī)則?該團(tuán)隊(duì)將微生物宏基因組數(shù)據(jù)集(現(xiàn)有的最大且最多樣化的基因組數(shù)據(jù)集)輸入機(jī)器以創(chuàng)建基因組語言模型(gLM)。

基因組數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

“在生物學(xué)中,我們有一本已知單詞的字典,研究人員在這些已知單詞的范圍內(nèi)進(jìn)行工作。問題在于,這部分已知單詞只占生物序列的不到百分之一,”黃說,“基因組數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性正在爆炸式增長,但人類無法處理如此大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)。”

大型語言模型 (LLM),例如 GPT4,通過處理大量不同的文本數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)單詞的含義,從而能夠理解單詞之間的關(guān)系。基因組語言模型 (gLM) 從高度多樣化的宏基因組數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),這些數(shù)據(jù)來源于棲息在海洋、土壤和人類腸道等各種環(huán)境中的微生物。借助這些數(shù)據(jù),gLM 通過學(xué)習(xí)基因與其基因組背景之間的關(guān)系來了解每個(gè)基因的功能“語義”和調(diào)控“語法”。 gLM 與 LLM 一樣,是一種自我監(jiān)督模型——這意味著它僅從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有意義的基因表示,不需要人類分配的標(biāo)簽。

標(biāo)簽:

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