Как машинното обучение влияе върху генетичното тестване?

Q:

Как машинното обучение влияе върху генетичното тестване?

Машинното обучение се прилага при генетично тестване по много различни начини.

Приложенията са почти безкрайни. Машинното обучение помага на учените да анализират ДНК, да декодират човешкия геном, да оценят фенотипите на заболяването, да разберат генната експресия и дори да участват в процес, наречен редактиране на ген, при който ДНК всъщност е „сплетена“ в генетичния код на организма.

Методите на компютърните науки, използвани в генетичното машинно обучение, също много се различават. Някои проекти използват контролирано обучение, където всички данни са предварително обозначени. Други използват обучението без надзор, което се основава на необезпечени набори от данни или комбинация от двата принципа, наречени полу-контролирано обучение.

Много от технологиите за генетично тестване, насочени към потребителите, които виждаме на пазара, използват някаква форма на машинно обучение или изкуствен интелект, за да функционират. Например, продуктите, които помагат на хората да покажат повече на генетичния си състав, може да са се възползвали от машинно обучение при изследвания и разработки или от текущия анализ на образци.

В много отношения генетичното тестване е идеалното поле за приложения за машинно обучение, отчасти поради огромните обеми от данни, с които тези програми трябва да се справят. Например работата върху човешкия геном включва дешифриране на милиарди битове информация, а преди появата на машинното обучение много от тези задачи бяха доста поразителни.

Например, Google има програма, наречена DeepVariant, за която учените казват, че вече може да се използва за пълна карта на човешкия геном - която може да се използва в пълния спектър на генетичната информация на човека.

Агенции като Националните здравни институти документират многото начини, по които машинното обучение и изкуственият интелект допринасят за по-доброто разбиране на генетиката и геномиката, клона на молекулярната биология, който обхваща генетичната наука. Има дори „школа за машинно обучение, наречена еволюционизъм, която обхваща много от класифицираните задачи за машинно обучение, свързани с генетичната работа. В крайна сметка машинното обучение действа като катализатор за по-бързото и разнообразно развитие в генетичните изследвания и инженерството.