Martā 29, 2024 | Nesen Arkansasas Medicīnas Zinātņu Universitātes (UAMS) notika plašs seminars par genoma secīšanu no 18. līdz 20. marta, piesaistot dažādu studentu grupu, gan bakalauru, maģistrantu, gan fakultāti no institūcijām visā štatā. Vairāk nekā 30 dalībnieki apmeklēja semināru personīgi, savukārt papildus 30 pievienojās tiešsaistē. Pasākums izrādījās neaizstājama platforma, lai uzzinātu par jaunākajiem attīstības panākumiem šajā pētniecības jomā.
Dr. Dāvids Ussery, izcilais profesors Medicīnas fakultātes Biomedicīnas informatikas nodaļā, nāca klajā ar lekciju, kurā iepazīstināja dalībniekus ar milzīgo datu apjomu, ko rada genoma secīšana. Viņš izskaidroja nepieciešamību pēc inovatīvām rīkiem un tehnikām, lai efektīvi pārvaldītu un analizētu šo informācijas sprādzienu. Viens no šādiem rīkiem, Mākslīgā intelekts (AI), ir izveidojies kā būtisks komponents, lai apstrādātu masīvos datu kopumus. AI nodrošina pētniekiem konsolidētas zināšanas platformu, ļaujot viņiem uzbūvēt uz esošajām pētījumiem, neiejaukšot lielu laiku priekšteču uzdevumos.
Datužēmju izmērs turpina pieaugt, nepieciešami lielāki un spēcīgāki superdatori, lai uzglabātu, piekļūtu un papildinātu šos datus. Dr. Ussery norādīja uz nesenajām Dānijas un Nvidia, AI datorikas industrijas līderējošā uzņēmuma, sadarbību centrā Ailab izveidi. Šis centrs būs viens no pasaules krāšņākajiem AI superdatoriem, kas vērsti uz pētījumu un inovāciju paātrināšanu dažādās jomās, tostarp veselības aprūpe, dzīves zinātne un zaļā pāreja.
AI datorspēja integrēšana ir potenciāli revolucionāra pētniecības un attīstības jomās, piemēram, narkotiku atklāšana, slimību diagnoze un ārstēšana. Lielu datu kopumu efektīva apstrāde ļauj AI veicināt sabiedrības lielāko izaicinājumu pozitīvu transformāciju. Šāda paņēmiena dominēšana slēdzas ar Novo Nordisk fonda misiju, kā tas norādīts nesen publicētajā rakstā, ko dalījās Dr. Ussery semināra laikā.
Dr. Ussery uzsver, ka pasaules lielākā datora izveides iemesls nav tikai fizikai, astronomijai vai vispārīgām AI lietojumu jomām, bet gan lieliskas bioloģiskās sekvences informācijas apjoma risināšana. Šie dati ir būtiski, it īpaši dzīves zinātņu jomā, ļaujot pētniekiem saprast slimību izcelsmes, virzīt veselības aprūpes attīstību.
Lai gan pastāv bažas par plašu AI lietojumu, Dr. Ussery atbalsta tā pozitīvo ietekmi. Viņš dalījās, kā izmanto AI, lai konsolidētu savas pētījumu darbu dokumentus, taupot laiku un uzlabojot savas spējas turpmākiem pētījumiem. Turklāt Dr. Ussery uzsvēra zinātniskās skaitļošanas iespēju nozīmi, ko nodrošina augstas jaudas datori, kas sniedz nenovērtējamu atbalstu pētniekiem augsta apgrozījuma salīdzinošajās genomikas jomās.
Semināra laikā dalībniekiem bija iespēja sniegt savus pētījumus, salīdzinot baktēriju genomus. Novēršot uzmanību, vairāki studenti izmantoja Chat-GPT, AI bāzētu platformu, lai risinātu problēmas un optimizētu R-BioTools programmatūras lietošanu. Šāda radoša AI izmantošana pauž tās vērtību, risinot pētniekiem radītās problēmas.
Genomu secīšana sniedz pilnīgu izpratni par organismu ģenētisko informāciju, palīdzot izpētīt dažādas slimības un veicinot progresus diagnozē un ārstēšanā. Dr. Ussery pētnieku komanda koncentrējas uz baktēriju genomu salīdzināšanu, lai identificētu slimību izcelšanās cēloņus.
Katru pavasari UAMS notiekošie genomikas semināri ir kļuvuši par svarīgu notikumu šajā jomā, tagad septītajā gadā. Šos seminārus sponsorē Arkansasas Biomedicīnas Pētījumu Izcilības tīkls (INBRE), programma, ko finansē Nacionālie Veselības institūti un kas tiek īstenota UAMS ietvaros. Šī sponsora mērķis ir paplašināt un nostiprināt zināšanas par biomedicīnas pētījumiem. Dr. Elizabete Pīrsa, Informācijas zinātnes nodaļas priekšsēde Arkansasas mazākās Lelles Universitātē, koordinēja šī gada semināru, uzsvērtot genomu secīšanas plašs pielietojums cilvēka veselības ārpus. Viņa uzsvēra tās potenciālu narkotiku attīstībā, personalizētajā medicīnā, vēža šūnu analīzē, vides zinātnē, dzīvnieku zinātnē, lauksaimniecībā un atkritumu pārvaldībā.
Seminarā piedalījušos dalībnieku dažādā pieredzes un zināšanu joma atspoguļo genomikas interdisciplināro raksturu. Studenti un fakultāte no institūcijām kā UA mazā Lelle, Arkansasas Lelles Universitāte Piekauņsala un Hendrika koledža deva savu ekspertīzi un zināšanas dažādās jomās, ieskaitot datu analīzi, genomiku, molekulāro gēnu funkcijas, mikrobiomas pētniecību, neiroloģiskās slimības, ģenētiku, ģenētiskā inženierija, bioinformatiku, iedzimtas slimības, sausuma toleranci, ēšanas traucējumus un vēža pētniecību.
Seminārs kalpoja kā informatīva un sadarbības platforma, ļaujot dalībniekiem izpētīt pārsteidzošos sasniegumus genomu secīšanā un tās ietekmi uz dažādām zinātnes disciplīnām. AI datorspēka integrācija un inovatīvu rīku, piemēram, Chat-GPT, izmantošana pastiprina tehnoloģijas būtisko lomu biomedicīnas pētījumos, ceļot ceļu uz svarīgiem atklājumiem un progresu nākotnē.
—
Bieži uzdotie jautājumi (BUJ)
J: Kas ir genoma secīšana?
A: Genoma secīšana ir procesa, kura laikā nosaka organismu vai šūnu veidlapu pilnīgu ģenētisko sastāvu, ļaujot zinātniekiem saprast ģenētiskās izmaiņas un to sekas slimībām, diagnozei un ārstēšanai.
J: Kā Mākslīgā intelekts ietekmē genoma secīšanu?
A: Mākslīgā intelekta (AI) loma svarīga, pārvaldot un analizējot milzīgos datu apjomus, ko ģenerē genoma secīšana. Tas sniedz pētniekiem konsolidētas zināšanas un paātrina pētījumu un attīstību dažādās nozarēs, ieskaitot veselības aprūpi un dzīves zinātni.
J: Kādas ir genoma secīšanas piemērošanas jomas cilvēka veselībai ārpus?
A: Genoma secīšana atrada pielietojumu jomās, piemēram, narkotiku dizains, personalizētā medicīna, vēža šūnu analīze, vides zinātne, dzīvniektiesības, lauksaimniecība un atkritumu pārvaldība.
J: Kā Mākslīgā intelekts var uzlabot pētījumu spējas?
A: AI var optimizēt pētniecības procesus, konsolidēt pētniecības dokumentus, novērst problēmas un optimizēt specializētu programmatūras rīku lietošanu, tādējādi taupot laiku un uzlabojot zinātnieku spējas.
J: Kāda ir zinātniskās skaitļošanas iespēju loma?
A: Augstas jaudas datori un zinātniskās skaitļošanas iespējas piedāvā būtisku atbalstu pētniekiem, īpaši augstkārtīgas ogļhidrātu salīdzinošajā genomikā, ļaujot apstrādāt un analizēt lielus datu kopumus.
The source of the article is from the blog jomfruland.net