Sağlam böyümə və inkişaf on minlərlə genin doğru zamanda və doğru yerdə işə salınmasından asılıdır. DNT-nin spesifik bölgələri hüceyrələrin düzgün işləməsi üçün lazım olan fermentlərin, hormonların, zülalların və digər molekulların istehsalına rəhbərlik edərək bu prosesi koordinasiya etməyə kömək edir. Gen aktivləşdirilməsi səhv getdikdə, hüceyrələr nasazlıq edə bilər və xərçəng də daxil olmaqla xəstəliklərə kömək edə bilər.
Bu prosesi idarə edən DNT ardıcıllıqlarını daha yaxşı başa düşmək üçün Kaliforniya San Dieqo Universitetinin professoru Ceyms T. Kadonaganın laboratoriyasındakı tədqiqatçılar diqqəti "təşəbbüskar" kimi tanınan mühüm DNT elementinə yönəldiblər. Təşəbbüsçu, gendə kodlanmış məlumatın funksional məhsula çevrilməyə və ya ifadə olunmağa başladığı yeri qeyd edir. Tələbə tədqiqatçısı Torrey Rhyne-Carrigg-in rəhbərlik etdiyi yeni araşdırmada komanda, təşəbbüskarın təxminən 500.000 müxtəlif versiyalarında gen ifadə fəaliyyətini ölçmək üçün yüksək məhsuldarlıqlı DNT ardıcıllığından istifadə etdi.
Tədqiqatçılar daha sonra bu nəticələrdən təşəbbüskarla əlaqəli xarakterik DNT modelini müəyyən etmək üçün süni intellektin bir forması olan maşın öyrənmə sistemini öyrətmək üçün istifadə etdilər. Model bu imzanı deşifrə etdikdən sonra komanda ardıcıllıq üçün insan genlərində axtarış apardı və təqribən 60%-nin təşəbbüskarı ehtiva etdiyini tapdı. "Bu süni intellekt modellərinin ilk dəfə olaraq insan genlərində təşəbbüskarın olub-olmaması ilə bağlı güclü proqnozlar verdiyi aşkar edildi və bununla da təşəbbüskarın DNT əsas ardıcıllığı modelini deşifrə edə bildi" dedi Kadonaga, UC San Diego Molekulyar Biologiya Departamentinin professoru Biologiya Elmləri Məktəbi.
Tapıntılar tədqiqatçılara təşəbbüskarı təsir edən mutasiyaların gen fəaliyyətini necə dəyişdirə biləcəyini və bir sıra pozğunluqlara səbəb ola biləcəyini təxmin etməyə kömək edə bilər. Tədqiqatın məlumatları və süni intellekt modelləri, həmçinin xüsusi məqsədlər üçün uyğunlaşdırılmış funksiyalarla, genləri yandırıb-söndürə bilən sintetik promotorların, ardıcıllığın dizaynını dəstəkləyə bilər. Daha geniş şəkildə, tədqiqat laboratoriya təcrübələri və süni intellektin insan DNT-sində kodlanmış məlumatları aşkar etmək üçün necə birləşdirilə biləcəyini göstərir.
"Daha qlobal miqyasda bu iş, insanlarda DNT əsaslarının ardıcıllığına daxil edilmiş məlumatın deşifrə edilməsi üçün laboratoriya təcrübələri və süni intellektin birgə istifadəsində irəliyə doğru bir addımdır" dedi Kadonaga. "Nəticədə, hüceyrələrimizin hər birindəki altı milyard DNT bazası daxilində, hər bir genimizin nə vaxt, harada və nə dərəcədə açılmalı və ya söndürülməli olduğunu müəyyən edən bir gen ifadə kodu var. Bütün gen ifadə kodu üçün AI modelimiz olsaydı, müxtəlif insanlarda genlərin müxtəlif variantlarının hər birinin fəaliyyətini proqnozlaşdıra bilərdik.
Təşəbbüskar üçün yeni AI modeli bu gen ifadə kodunun kiçik, lakin vacib hissəsidir və mən çox da uzaq olmayan gələcəkdə insan geninin ifadə kodunun AI modellərini genişləndirəcəyimizə ümid edirəm." Materiallar Kaliforniya Universiteti - San Dieqo tərəfindən təmin edilmişdir. Qeyd: Məzmun üslub və uzunluğa görə redaktə edilə bilər. 47 yaşlı alim aylarla özünü izlədi – bioloji yaşı 32-yə düşdü Astronomlar 8 milyard işıq ili uzaqlıqda rekord qıran “kosmik lazer” aşkarladılar Demək olar ki, bütün bitki əsaslı ət alternativlərində mikotoksinlər var Yaşlı Yetkinlərdə Dördlü Fitness
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
