In den letzten Jahren hat sich die Technologie der künstlichen Intelligenz rasant weiterentwickelt und ihre Anwendung im Bereich der Bioinformatik hat immer mehr Verbreitung gefunden. Insbesondere in der Genomforschung eröffnen uns die leistungsstarke Rechenleistung und die Analysefähigkeiten künstlicher Intelligenz neue Möglichkeiten, die Geheimnisse des Lebens zu verstehen. In diesem Artikel wird ein grundlegendes Genommodell namens Evo vorgestellt, das mithilfe maschineller Lerntechnologie umfangreiche Genomdaten verarbeitet, um die Generierung und Vorhersage von DNA-Sequenzen im gesamten Genom zu ermöglichen und so neue Erkenntnisse in die Bereiche der synthetischen Biologie und des Genom-Engineerings zu bringen. Wahrscheinlichkeit.
Fortschritte im maschinellen Lernen in Kombination mit umfangreichen genomweiten Datensätzen ermöglichen grundlegende Modelle der Biologie. Evo ist ein genombasiertes Modell, das trainiert werden kann, um DNA-Sequenzen im Genommaßstab zu erzeugen, die über einzelne Moleküle und kurze Sequenzen hinausgehen, um synthetische biologische Mehrkomponentensysteme zu entwerfen. Im genomweiten Maßstab kann Evo ohne Aufsicht essentielle Gene in Bakterien oder Phagen vorhersagen.
Mit der Entstehung des Evo-Modells ist die Bioinformatik in eine neue Phase eingetreten. Durch Deep Learning von Gesamtgenomdaten kann Evo genauere und umfassendere Genomanalysen durchführen und so die Forschung in der Biomedizin, der Landwirtschaft und anderen Bereichen stark unterstützen. Man geht davon aus, dass das Evo-Modell in Zukunft mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie in mehr Bereichen eine wichtige Rolle spielen und den Fortschritt der Biowissenschaften vorantreiben wird.