机器学习创造现实的虚构的人类基因组
机器,由于新算法和计算机技术的进步,现在可以学习复杂的模型,甚至生成高质量的合成数据如写实的图像,甚至想象人类的简历。最近的一项研究发表在国际期刊公共科学图书馆遗传学我使用机器学习现有的人类基因组生物银行并生成块不属于真正的人类,但真正的基因组的特点。
“现有的基因组数据库是生物医学研究的宝贵的资源,但它们不能公开访问或屏蔽在漫长而累人的申请程序由于有效的伦理问题。这将创建一个研究人员的主要科学障碍。机器生成的基因组,或人工基因组我们叫它们,可以帮助我们克服这个问题在一个安全的道德框架,“说Burak Yelmen,该研究的第一作者、初级研究员的现代人口遗传学塔尔图大学。
pluridisciplinary团队执行多个分析来评估质量生成的基因组相比,真正的。“令人惊讶的是,这些基因组新兴从随机噪声模拟的复杂性,在真正的人类,我们可以观察到,对于大多数属性,它们不是区别于其他生物的基因组我们用来训练算法,除了一个细节:他们不属于任何基因供体,“卢卡帕加尼博士说,这项研究的资深作者之一和Mobilitas +研究员。
邻近的研究还涉及到评估人工基因组的基因测试是否保留了原始样本的隐私。“尽管隐私泄露检测成千上万的基因组中可能表现为寻找海里捞针,结合多个统计措施允许我们仔细检查所有模型。激动人心的是,复杂的详细勘探泄漏模式可以导致生成模型评价与改进设计,并将燃料的机器学习领域,“植物杰博士说,这项研究的协调员和跨学科的科学研究所研究员计算机科学实验室(LRI / LISN大学Paris-Saclay,法国国家科学研究中心)。
总的来说,机器学习方法提供了面孔,传记和多个少数人类想象的其他特性:现在我们知道更多关于他们的生物学。这些虚拟与现实的人类基因组可以作为代理为所有真正的基因组不公开或需要长期应用程序或协作,因此消除基因组研究的一个重要的可访问性障碍,尤其是弱势群体。
参考:Yelmen B, Decelle Ongaro L, et al .创造人工使用生成神经网络的人类基因组。公共科学图书馆遗传学。2021年,17 (2):e1009303。doi: 10.1371 / journal.pgen.1009303。
本文从以下转载材料。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。
