في دراسة مبتكرة نشرت مؤخرًا في مجلة Nature Machine Intelligence، كشف العلماء عن طريقة استثنائية تسمى “DeepGO-SE” للتنبؤ بدقة وظائف التصنيف الجيني (GO) من تسلسلات البروتينات. تستخدم هذه الأداة الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي قوة نموذج اللغة البروتيني المدرب مسبقًا لفك شفرة وظائف البروتينات، مما يمثل تطورًا كبيرًا في مجال علوم المعلومات الحيوية وله تأثيرات واسعة النطاق في التكنولوجيا الحيوية واكتشاف الأدوية والطب.
كشف اللغز
يتناول DeepGO-SE التحدي الكبير في توقع وظيفة البروتين عن طريق استكشاف المعرفة الخلفية الواسعة المحتواة في مبادئ GO. لتحقيق ذلك، يستخدم الباحثون نماذج التعلم الآلي المتقدمة لاستعراض وتحليل هذه المعلومات، مما يمكنهم من توقعات دقيقة حول وظائف البروتين. من خلال دمج ميزات التسلسل المستخرجة من نموذج اللغة البروتيني المدرب مسبقًا ومعرفة GO وتفاعلات البروتين بالبروتين، يحقق DeepGO-SE دقة فائقة في فهم وظائف البروتين.
تفوق التقليد
ما يميز DeepGO-SE عن الأساليب التقليدية هو أداؤه الاستثنائي في توقع وظائف البروتين. من خلال تفوقه على عدة تقنيات أساسية، يظهر تحسينات كبيرة في توقعات الوظائف الجزيئية والعمليات الحيوية والمكونات الخلوية. يصنف ضمن أفضل 20 خوارزمية من بين أكثر من 1600 خوارزمية في مسابقة دولية مرموقة، حققت هذه الأداة الثورية مكانةً رائدة في مجال توقع وظائف البروتين.
كسر شفرة المجهول
لا يتمتع DeepGO-SE فقط بقدرته الاستثنائية على تحليل البروتينات المعروفة، بل يمتلك أيضًا القدرة الملحوظة على توقع وظائف البروتينات غير المعروفة مسبقًا. حتى البروتينات التي لا يمكن تحديد مطابقاتها في مجموعات البيانات الحالية لا تشكل تحديًا أمام هذه الأداة المبتكرة. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة والاستنتاج المنطقي، يمكن أن يستنتج DeepGO-SE استنتاجات هامة حول وظائف الجزيئات بناءً على المبادئ البيولوجية الأساسية التي تتحكم في وظيفة البروتين.
عصر جديد من الإمكانيات
يشير ظهور DeepGO-SE إلى لحظة حاسمة في مجالي علوم المعلومات الحيوية وتكنولوجيا الصحة، مما يفتح آفاقًا جديدة لفهم وظائف البروتين. يمتلك هذا الاختراق تأثيرات واسعة على اكتشاف الأدوية وهندسة البروتين والطب الشخصي. تُظهر الدقة الفائقة لهذه الأداة في فك معلومات الوظيفة من المنتجات البروتينية إمكانات الذكاء الاصطناعي المتزايدة في البحث الصحي والتكنولوجيا.
نظرة في الأفق
يستخدم علماء جامعة KAUST بالفعل DeepGO-SE لفك ألغاز وظائف البروتينات الموجودة في النباتات التي تزدهر في بيئة صحراء المملكة العربية السعودية القاسية. تحمل هذه النتائج الوعد في التعرف على بروتينات جديدة ذات تطبيقات بيوتكنولوجية. يعد نجاح DeepGO-SE دليلاً على أهمية الذكاء الاصطناعي المتزايدة في تقدم تكنولوجيا الصحة وعلم الأعصاب، ويوفر نظرة مستقبلية حول دور الذكاء الاصطناعي في كشف أسرار العمليات البيولوجية.
أسئلة شائعة – DeepGO-SE: تقدم توقع وظيفة البروتين بواسطة الذكاء الاصطناعي
The source of the article is from the blog anexartiti.gr