K:
Kuinka koneoppiminen vaikuttaa geenitestaukseen?
V:Koneoppimista sovelletaan geenitestaukseen monella eri tavalla.
Sovelluksia on melkein loputtomia. Koneoppiminen auttaa tutkijoita analysoimaan DNA: ta, purkamaan ihmisen perimää, arvioimaan sairauden fenotyyppejä, ymmärtämään geenien ilmentymistä ja jopa osallistumaan geenien muokkaamiseen kutsuttuun prosessiin, jossa DNA todella "liitetään" organismin geneettiseen koodiin.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Geneettisessä koneoppimisessa käytetyt tietotekniikan menetelmät vaihtelevat myös paljon. Jotkut projektit käyttävät ohjattua oppimista, jossa kaikki tiedot on aiemmin merkitty. Toiset käyttävät ohjaamatonta oppimista, joka perustuu leimaamattomiin tietojoukkoihin, tai yhdistelmää kahdesta periaatteesta, joita kutsutaan puolivalvotuksi oppimiseksi.
Monet markkinoilla näkemistämme kuluttajien kohtaamista geenitestaustekniikoista käyttävät jonkinlaista koneoppimista tai tekoälyä toimimiseksi. Esimerkiksi tuotteet, jotka auttavat osoittamaan yksilöitä enemmän geneettisestä meikistaan, ovat saattaneet hyötyä koneoppimisesta tutkimuksessa ja kehityksessä tai näytteiden jatkuvassa analyysissa.
Geneettinen testaus on monella tapaa täydellinen kenttä koneoppimissovelluksille, osittain johtuen valtavista tietomääristä, joita näiden ohjelmien on käsiteltävä. Esimerkiksi ihmisgenomin parissa työskenteleminen sisältää miljardeja bittejä tietoja, jotka puretaan, ja ennen koneoppimista monet näistä tehtävistä olivat aika pelottavia.
Esimerkiksi Googlella on DeepVariant-niminen ohjelma, jota tutkijoiden mukaan voidaan nyt käyttää ihmisen genomin täydelliseen kartoittamiseen - jota voidaan käyttää henkilön geneettisten tietojen koko spektrissä.
Kansallisten terveysinstituuttien kaltaiset virastot dokumentoivat monia tapoja, joilla koneoppiminen ja tekoäly auttavat ymmärtämään paremmin genetiikkaa ja genomiikkaa, molekyylibiologian haaraa, joka kattaa geenitieteen. Siellä on jopa evolutionismiksi kutsuttu koneoppimisen koulu, joka kattaa monet luokitelluista koneoppimistehtävistä, jotka liittyvät geneettiseen työhön. Loppujen lopuksi koneoppiminen toimii katalysaattorina nopeampaan ja monipuolisempaan kehitykseen geenitutkimuksessa ja tekniikassa.
