Področje bioinformatike je doživelo prelomni razvoj, ki je v znanstveni skupnosti povzročil val navdušenja. Revolucionarno orodje umetne inteligence, imenovano DeepGO-SE, ki so ga razvili raziskovalci na KAUST-u, je za vedno spremenilo način, kako razumemo proteine. S pomočjo moči globokih nevronskih mrež ima to orodje izjemno sposobnost napovedovanja funkcij proteinov le na podlagi zaporedja podatkov.
Dnevi, ko so bili proteini mistične entitete, katerih molekulske funkcije so bile ovite v skrivnost, so odšli v pozabo. DeepGO-SE je razkril ključ za razvozlavanje teh funkcij, kar je odprlo novo obdobje znanstvenega raziskovanja in odkrivanja zdravil. Raziskovalci se zdaj lahko poglabljajo v molekularne kompleksnosti proteinov, ki so jih nekoč slabo razumeli.
Z razvojem DeepGO-SE je uporaba globoko učenje v oblikovanju proteinov naredila velik korak naprej. Minilo je več kot dve desetletji, odkar so znanstveniki začeli raziskovati področje oblikovanja proteinov, s ciljem ustvariti po meri narejene encime in proteine. Zahvaljujoč napredku velikih jezikovnih modelov in metodam globokih nevronskih mrež je ta sanja postala resničnost.
Proteine, ki so bili prej prepoznani kot neznano ozemlje, je zdaj mogoče raziskovati in študirati na način, ki prej ni bil mogoč. Ali gre za raziskovanje proteinov v ekstremnih okoljih ali pospeševanje odkrivanja zdravil in inženirstvo proteinov, DeepGO-SE ima potencial, da revolucionizira različna področja raziskovanja.
V iskanju razvozlanja skrivnosti evolucije proteinov so raziskovalci odkrili še eno presenetljivo odkritje. Profesorja Joel Sussman in Israel Silman, skupaj s svojimi kitajskimi študenti, sta postavila pod vprašaj dolgo uveljavljena znanstvena prepričanja. V nasprotju s splošno sprejetimi predpostavkami je njihova študija pokazala, da se lahko pojavijo novi proteini, ki presegajo meje obstoječega znanja.
To prelomno odkritje je bilo doseženo, ko so študenti vprašali star članek o variacijah zaporedja proteinov, kar je privedlo do poglobljenih razprav o evoluciji proteinov. Neverjeten potencial orodij umetne inteligence jim je omogočil, da so izvedli strukturno študijo teh novo rojenih proteinov. Njihove ugotovitve razsvetljujejo možnosti oblikovanja popolnoma novih proteinov in kažejo pravo moč globoko učenje v oblikovanju proteinov.
Medtem ko globoko učenje še naprej preoblikuje področje oblikovanja proteinov, ima tudi ključno vlogo pri odkrivanju globokih ponaredkov. Sodelovanje med specialisti za umetno inteligenco in medijsko forenziko je privedlo do pomembnih dosežkov pri boju proti s pomočjo umetne inteligence ustvarjeni prevari. Program SemaFor, ki ga je začela Ameriška agencija za napredne obrambne raziskave (DARPA), je razvil nabor orodij za analizo globokih ponaredkov, ki obetajo veliko.
Vendar je še vedno izziv širša uporaba teh orodij s strani vodilnih platform družabnih medijev. Potreba po širitvi dostopa do orodij za odkrivanje globokih ponaredkov postaja vse bolj pomembna za boj proti širjenju dezinformacij.
Glede na prihodnost so možnosti, ki jih ponuja globoko učenje v oblikovanju proteinov in odkrivanju globokih ponaredkov, resnično preoblikovalne. S nadaljnjim raziskovanjem in sodelovanjem imajo te inovacije potencial, da preoblikujejo naš svet, odklepanje novih mejnikov v znanosti in tehnologiji. Prihodnost prinaša neprimerljive priložnosti, ki jih poganja moč globoko učenje in njegova sposobnost odkrivanja skrivnosti, skritih v proteinih, in razkrivanje resnice za manipulirano medijsko vsebino.
Pogosta vprašanja (FAQ), ki temeljijo na glavnih temah in informacijah, predstavljenih v članku:
V: Kaj je DeepGO-SE?
O: DeepGO-SE je revolucionarno orodje umetne inteligence, ki so ga razvili raziskovalci na KAUST-u. Uporablja globoko učenje za napovedovanje funkcij proteinov na podlagi podatkov o zaporedju.
V: Kakšen vpliv ima DeepGO-SE na razumevanje proteinov?
O: DeepGO-SE je odklenil ključ za razvozlanje proteinov, kar omogoča raziskovalcem, da se poglobijo v molekularne kompleksnosti proteinov, ki so jih nekoč slabo razumeli.
V: Kako globoko učenje prispeva k oblikovanju proteinov?
O: Napredek v globokem učenju skupaj z naprednimi velikimi jezikovnimi modeli je raziskovalcem omogočil napredek pri oblikovanju proteinov. Sedaj je mogoče ustvariti po meri narejene encime in proteine.
V: Kako pomembno je odkritje novega proteina?
O: Študija, ki so jo izvedli profesor Joel Sussman, profesor Israel Silman in njihovi kitajski študenti, je podvomila v dolgo uveljavljena znanstvena prepričanja in pokazala, da se lahko pojavijo novi proteini. To odkritje ponazarja potencial globoko učenje pri oblikovanju popolnoma novih proteinov.
V: Kako se globoko učenje uporablja za odkrivanje globokih ponaredkov?
O: Globoko učenje igra ključno vlogo pri zaznavanju globokih ponaredkov, ki so ustvarjeni s pomočjo umetne inteligence. Sodelovanje med specialisti za umetno inteligenco in medijsko forenziko, kot je program SemaFor, ki ga je začela Ameriška agencija za napredne obrambne raziskave (DARPA), je privedlo do pomembnega napredka na tem področju.
Osnovne definicije:
– Bioinformatika: Področje znanosti, ki kombinira biologijo, računalništvo in informacijsko tehnologijo za analizo in interpretacijo bioloških podatkov, zlasti genskih podatkov.
– Globoko učenje: Podskupina strojnega učenja, ki uporablja umetne nevronske mreže za modeliranje in razumevanje kompleksnih vzorcev in odnosov v podatkih.
– Proteini: Organske molekule, sestavljene iz verig aminokislin. Igrajo ključno vlogo pri različnih bioloških procesih in imajo različne funkcije.
– Oblikovanje proteinov: Proces ustvarjanja ali spreminjanja proteinov s specifičnimi funkcijami in lastnostmi.
Predlagane povezave:
– KAUST – Uradna spletna stran KAUST-a (Kraljeve univerze za znanost in tehnologijo), kjer so raziskovalci razvili DeepGO-SE.
– Bioinformatika – Wikipedijina stran, ki daje pregled bioinformatike, področja, ki vključuje študijo bioloških podatkov z uporabo računalniških metod in orodij.
– Studija o evoluciji proteinov – Povezava do akademskega članka profesorja Joela Sussmana in profesorja Israela Silmana ter njunih kitajskih študentov, ki postavlja pod vprašaj obstoječe znanje o evoluciji proteinov.
– DARPA – Uradna spletna stran Ameriške agencije za napredne obrambne raziskave (DARPA), ki je sprožila program SemaFor za analizo globokih ponaredkov, omenjen v članku.
embed: https://www.youtube.com/embed/8nVWYWxWvAA
The source of the article is from the blog exofeed.nl