Прорывная модель искусственного интеллекта может переводить язык жизни растений

Новаторскую модель на основе искусственного интеллекта, способную понимать последовательности и структуры, составляющие генетический язык растений, запустила исследовательская группа из UK.

Plant RNA-FM, считающаяся первой в своем роде моделью искусственного интеллекта, была разработана в сотрудничестве между исследователями растений из Центра Джона Иннеса и компьютерными учеными из Эксетерского университета.

По словам создателей, эта модель — умный технологический прорыв, который может способствовать открытиям и инновациям в науке о растениях, а в перспективе — в изучении беспозвоночных и бактерий.

РНК, как и ее более известная химическая родственница ДНК, является важной молекулой для всех организмов, отвечающей за передачу генетической информации в виде ее последовательностей и структур. В геноме архитектура РНК состоит из комбинаций строительных блоков, называемых нуклеотидами, которые выстраиваются в схемы подобно тому, как алфавит складывается в слова и фразы в языке.

Результаты опубликованы в издании Nature Machine Intelligence.

Группа профессора Иляна Динга в Центре Джона Иннеса изучает структуру РНК, один из ключевых языков в молекулах РНК, где РНК может складываться в сложные структуры, регулирующие сложные биологические функции, такие как рост растений и реакция на стресс.

Чтобы лучше понять сложный язык РНК в ее функциях, группа профессора Динга сотрудничала с группой доктора Ке Ли из Эксетерского университета.

Вместе они разработали PlantRNA-FM — модель, обученную на огромном наборе данных, состоящем из 54 миллиардов фрагментов информации РНК, составляющих генетический алфавит 1 124 видов растений.

При создании PlantRNA-FM исследователи следовали методологии, по которой модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, обучаются понимать человеческий язык. ИИ-модель обучалась языку растений, изучая информацию о РНК, полученную от видов растений по всему миру, чтобы получить полное представление о том, как работает РНК во всем растительном царстве.

Так же как ChatGPT понимает человеческий язык и реагирует на него, PlantRNA-FM научилась понимать грамматику и логику последовательностей и структур РНК.

Исследователи уже использовали модель для точных предсказаний функций РНК и выявления специфических функциональных структурных паттернов РНК в транскриптомах. Их предсказания были подтверждены экспериментами, которые подтвердили, что структуры РНК, выявленные PlantRNA-FM, влияют на эффективность трансляции генетической информации в белок.

«Хотя последовательности РНК могут показаться человеку случайными, наша модель искусственного интеллекта научилась расшифровывать скрытые в них закономерности», — говорит доктор Хаопенг Ю, постдок-исследователь в группе профессора Иляна Динга в Центре Джона Иннеса.

Это успешное сотрудничество было также поддержано учеными из Северо-Восточного нормального университета и Китайской академии наук в Китае, которые внесли свой вклад в эту работу.

Профессор Динг сказал:

«Наша PlantRNA-FM — это только начало. Мы тесно сотрудничаем с группой доктора Ли, чтобы разработать более продвинутые подходы к ИИ для понимания скрытых языков ДНК и РНК в природе. Этот прорыв открывает новые возможности для понимания и потенциального программирования растений, что может иметь глубокие последствия для улучшения урожая и следующего поколения генных конструкций на основе ИИ». ИИ играет все более важную роль в оказании помощи ученым, занимающимся растениеводством, в решении таких задач, как пропитание населения планеты и создание культур, способных процветать в условиях меняющегося климата».

Ранее мы сообщали, что натуралист снял в Казани скрытное насекомое, фотографий которого не было в базе inaturalist.

09.12.2024