في السنوات الأخيرة، تطورت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة، وأصبح تطبيقها في مجال المعلوماتية الحيوية واسع الانتشار بشكل متزايد. وفي مجال أبحاث الجينوم بشكل خاص، توفر لنا قوة الحوسبة القوية والقدرات التحليلية للذكاء الاصطناعي طرقًا جديدة لفهم أسرار الحياة. ستقدم هذه المقالة نموذجًا أساسيًا للجينوم يسمى Evo، والذي يستخدم تقنية التعلم الآلي لمعالجة البيانات الجينومية الضخمة لتحقيق توليد والتنبؤ بتسلسلات الحمض النووي على نطاق الجينوم، مما يجلب رؤى جديدة في مجالات البيولوجيا التركيبية وهندسة الجينوم. إمكانية.
إن التقدم في التعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع مجموعات البيانات الضخمة على مستوى الجينوم يمكّن من إنشاء نماذج أساسية لعلم الأحياء. إيفو هو نموذج قائم على الجينوم ويمكن تدريبه لتوليد تسلسلات الحمض النووي على نطاق الجينوم، والذهاب إلى ما هو أبعد من الجزيئات الفردية والتسلسلات القصيرة لتصميم أنظمة بيولوجية اصطناعية متعددة المكونات. على نطاق الجينوم الواسع، يستطيع إيفو التنبؤ بالجينات الأساسية في البكتيريا أو العاثيات دون أي إشراف.
يشير ظهور نموذج إيفو إلى دخول المعلوماتية الحيوية مرحلة جديدة. ومن خلال التعلم العميق لبيانات الجينوم الكامل، يستطيع إيفو إجراء تحليل أكثر دقة وشمولاً للجينوم، مما يوفر دعمًا قويًا للبحث في الطب الحيوي والزراعة وغيرها من المجالات. ومن المعتقد أنه في المستقبل، ومع التطور المستمر للتكنولوجيا، سيلعب نموذج إيفو دورًا مهمًا في المزيد من المجالات وسيعزز تقدم علوم الحياة.