Гены много чего регулируют в АИССе. На их изменения влияют совершенно разные процессы АИССы, начиная от того, что вы съели до перегрева во время загорания на пляже.

DeepMind открыла базу ИИ-прогнозов для генетических вариантов Google DeepMind представила бесплатную базу AlphaGenome Atlas, содержащую прогнозы последствий 9 млрд возможных изменений в геноме человека. Инструмент оценивает, как замена отдельных "букв" ДНК может влиять на различные ткани и клеточные процессы, а также предоставляет сводный показатель потенциального биологического эффекта варианта, сообщило издание Live Science. DeepMind открыла базу ИИ-прогнозов для генетических вариантовAtlas создали на основе модели AlphaGenome, которую DeepMind представила годом ранее. Она моделирует, как изменения в последовательности ДНК могут отражаться на белках, клетках и, в конечном итоге, на проявлениях этих изменений в организме человека. По данным DeepMind, модель обладает более высоким разрешением прогнозирования влияния генетических изменений, чем предыдущие системы. Около 98% человеческой ДНК не кодирует белки напрямую, но участвует в регулировании того, когда и как считываются гены. AlphaGenome позволяет анализировать, как изменение одной пары оснований ДНК может повлиять на окружающий участок длиной до 1 млн пар оснований, что, по данным источника, охватывает значительную часть регуляторной сети отдельного гена. До появления Atlas работа с AlphaGenome требовала навыков биоинформатики и вычислительных ресурсов для использования программного интерфейса модели. Для Atlas в DeepMind заранее вычислили возможные изменения оснований и открыли доступ к данным объемом 1 петабайт через веб-портал. Профессор геномики Королевского технологического института в Стокгольме Туули Лаппалайнен отметила, что пользователям необязательно быть специалистами в таких методах, чтобы искать данные в браузере. Atlas также предлагает показатель AlphaGenome Variant Impact, который должен оценивать масштаб биологического воздействия генетического изменения. В сопровождающей препринт-публикации DeepMind показала, что этот показатель мог отличать связанные с заболеваниями мутации от безвредных в клиническом наборе данных. В то же время исследователи предупреждают, что прогнозы модели не являются окончательными. Препринт от 11 сентября, подготовленный группой под руководством директора Института науки о данных и биотехнологий Гладстона Кэти Поллард, указывает, что AlphaGenome хорошо находит причинные мутации, однако систематически недооценивает масштаб их влияния. Модель также не всегда могла связать изменения в регуляторных элементах с генами, которые они контролируют, особенно если такие участки расположены далеко друг от друга в геноме. Лаппалайнен подчеркнула, что к предсказаниям следует относиться осторожно и проверять их лабораторными экспериментами. По ее словам, именно такие исследования дают данные, необходимые для дальнейшего совершенствования моделей искусственного интеллекта. Источник: mignews.com