Q:
كيف يؤثر تعلم الآلة على الاختبارات الجينية؟
أ:يتم تطبيق التعلم الآلي على الاختبارات الجينية بعدة طرق مختلفة.
التطبيقات لا حصر لها تقريبا. يساعد التعلم الآلي العلماء في تحليل الحمض النووي ، وفك تشفير الجينوم البشري ، وتقييم الأنماط المرضية للمرض ، وفهم التعبير الجيني ، وحتى المشاركة في عملية تسمى تحرير الجينات ، حيث يتم "تقطيع" الحمض النووي فعليًا إلى الشفرة الوراثية لكائن حي.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
أساليب علوم الكمبيوتر المستخدمة في تعلم الآلة الوراثية تختلف أيضا بشكل جيد. تستخدم بعض المشروعات التعلم الخاضع للإشراف ، حيث تمت تسمية جميع البيانات مسبقًا. يستخدم آخرون التعلم غير الخاضع للإشراف ، والذي ينبثق من مجموعات البيانات غير المُعلَّمة ، أو مزيج من المبدأين اللذين يُعرفان بالتعليم شبه الخاضع للإشراف.
تستخدم العديد من تقنيات الاختبارات الجينية التي يواجهها المستهلك والتي نراها في السوق شكلاً من أشكال التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، قد استفادت المنتجات التي تساعد على إظهار الأفراد أكثر حول تركيبتها الوراثية من التعلم الآلي في البحث والتطوير ، أو في التحليل المستمر للعينات.
من نواح كثيرة ، يعد الاختبار الجيني هو الحقل المثالي لتطبيقات التعلم الآلي ، ويعزى ذلك جزئيًا إلى الحجم الهائل من البيانات التي تحتاج هذه البرامج إلى مواجهتها. على سبيل المثال ، ينطوي العمل على الجينوم البشري على فك رموز مليارات المعلومات ، وقبل ظهور التعلم الآلي ، كانت العديد من هذه المهام شاقة للغاية.
على سبيل المثال ، لدى Google برنامج يسمى DeepVariant يقول العلماء إنه يمكن استخدامه الآن لرسم خريطة الجينوم البشري بالكامل - والتي يمكن استخدامها على الطيف الكامل للمعلومات الوراثية للشخص.
تقوم وكالات مثل المعاهد الوطنية للصحة بتوثيق الطرق العديدة التي يساهم بها التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحسين فهم علم الوراثة وعلم الجينوم ، وهو فرع البيولوجيا الجزيئية الذي يغطي العلوم الوراثية. حتى أن هناك "مدرسة" للتعلم الآلي تسمى التطور والتي تغطي العديد من مهام التعلم الآلي المصنفة ذات الصلة بالعمل الجيني. في النهاية ، يتعلم التعلم الآلي دور المحفز لتطوير أسرع وأكثر تنوعًا في مجال البحوث والهندسة الوراثية.
