Группа ученых из Университета Нью-Йорка (NYU) обучили систему искусственного интеллекта находить ключевые элементы генома растений и животных, процесс разработки исследования описан в научном журнале Nature Communications.
Толчком к созданию такого высокотехнологичного подхода стал вопрос, способны ли нейросети вычленять главные участки генома живых организмов, которые отвечают за их облик и жизненный цикл. Несмотря на бесконечное число видов многоклеточных организмов в природе, ученые предположили, что многие их генные цепочки действуют по схожим законам.
Таким образом, исследователи создали алгоритм, основанный на базе множества генов с изученными функциями, и попытались обучить нейросеть поиску схожих участков ДНК, отвечающих за циркуляцию азота в клетках плодов совсем разных видов: кукурузы и арабидопсиса (представитель капустных).
В результате система искусственного интеллекта выявила 8 элементов генома у обоих растений, которые отвечали круговорот азота. Чтобы подтвердить точность алгоритма, ученые индивидуально скорректировали структуру ДНК в этих участках в нескольких образцах арабидопсиса и получили ожидаемые результаты: одни образцы плода хранились дольше, другие ― меньше.
Ученые считают, что такой метод ускоряет процесс селекции организмов, обнаруживая схожие характеристики в геномах различных многоклеточных разных видов, а также позволяет точечно вносить изменения в их структуру, что обеспечивает большую вероятность успешного результата генетических исследований.
По словам авторов, применение нейросетей в исследовании генетики даст возможность предсказать, как сорта сельскохозяйственных культур будут реагировать на различные виды удобрений и других подкормок, а также позволит смоделировать количество затрат на выращивание растений, что непосредственно скажется на выбрасываемых в атмосферу техникой парниковых газов.
