Q:
Học máy ảnh hưởng đến xét nghiệm di truyền như thế nào?
A:Học máy đang được áp dụng để thử nghiệm di truyền theo nhiều cách khác nhau.
Các ứng dụng gần như vô tận. Học máy đang giúp các nhà khoa học phân tích DNA, giải mã bộ gen người, đánh giá các kiểu hình bệnh tật, hiểu biểu hiện gen và thậm chí tham gia vào một quá trình gọi là chỉnh sửa gen, trong đó DNA thực sự được ghép nối vào mã di truyền của sinh vật.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Các phương pháp của khoa học máy tính được sử dụng trong học máy di truyền cũng thay đổi rất nhiều. Một số dự án sử dụng học tập có giám sát, trong đó tất cả các dữ liệu được dán nhãn trước đó. Những người khác sử dụng học tập không giám sát, được xây dựng từ các bộ dữ liệu không được gắn nhãn hoặc kết hợp hai nguyên tắc được gọi là học bán giám sát.
Nhiều công nghệ thử nghiệm di truyền hướng tới người tiêu dùng mà chúng ta thấy trên thị trường đang sử dụng một số hình thức học máy hoặc trí tuệ nhân tạo để hoạt động. Ví dụ, các sản phẩm giúp hiển thị cho các cá nhân nhiều hơn về trang điểm di truyền của họ có thể đã được hưởng lợi từ việc học máy trong nghiên cứu và phát triển hoặc trong phân tích mẫu vật đang diễn ra.
Theo nhiều cách, kiểm tra di truyền là lĩnh vực hoàn hảo cho các ứng dụng học máy, một phần là do khối lượng dữ liệu khổng lồ mà các chương trình này cần phải đối mặt. Ví dụ, làm việc trên bộ gen của con người liên quan đến việc giải mã hàng tỷ bit thông tin và trước khi có sự học máy, nhiều nhiệm vụ trong số này khá khó khăn.
Ví dụ: Google có một chương trình có tên DeepVariant mà các nhà khoa học cho biết hiện có thể được sử dụng để lập bản đồ đầy đủ bộ gen của con người - có thể được sử dụng trên toàn bộ thông tin di truyền của một người.
Các cơ quan như Viện Y tế Quốc gia đang ghi lại nhiều cách mà máy học và trí tuệ nhân tạo góp phần hiểu rõ hơn về di truyền học và genomics, nhánh của sinh học phân tử bao gồm khoa học di truyền. Thậm chí còn có một trường học trực tuyến về học máy được gọi là thuyết tiến hóa bao gồm nhiều nhiệm vụ học máy được phân loại có liên quan đến công việc di truyền. Cuối cùng, học máy đang đóng vai trò là chất xúc tác cho sự phát triển nhanh hơn và đa dạng hơn trong nghiên cứu và kỹ thuật di truyền.
