새로운 알고리즘과 컴퓨터 기술의 발전 덕분에 이제 기계는 학습을 할 수 있습니다.
“기존 게놈 데이터베이스는생물의학 연구를 위한 귀중한 자원입니다. 그러나 이는 대중에게 공개되지 않거나 심각한 윤리적 문제로 인해 길고 힘든 신청 절차를 거쳐 보호됩니다. 이는 연구자들에게 심각한 과학적 장벽을 만듭니다. 인공 게놈은 우리가 이 문제를 극복하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 Tartu 대학의 현대 인구 유전학 분야의 후배 연구원이자 연구의 제1저자인 Burak Elmen은 설명합니다.
다학제 팀은 여러 가지를 수행했습니다.생성된 게놈의 품질을 실제와 비교하여 평가하기 위한 분석입니다. “놀랍게도 무작위 노이즈에서 나오는 이 게놈은 실제 인간 집단에서 볼 수 있는 복잡성을 모방합니다. 대부분의 속성에 대해 우리가 알고리즘을 훈련하는 데 사용한 바이오뱅크의 다른 게놈과 구별할 수 없습니다. 단 한 가지 세부 사항을 제외하고는 그리고 협력자 Mobilitas Plus.
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