मशीन लर्निंग ने नए यूएनएम के नेतृत्व वाले अध्ययन में पहले से अज्ञात जीन की खोज की

न्यू मैक्सिको विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अभूतपूर्व अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने ऑटोफैगी से जुड़े पूर्व अज्ञात जीनों के एक सेट की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग किया है, जो सेलुलर स्वास्थ्य को रीसाइक्लिंग और बनाए रखने में शामिल एक महत्वपूर्ण सेलुलर प्रक्रिया है।

अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाते हुए, अध्ययन ने ऑटोफैगी मशीनरी में संभावित योगदानकर्ताओं के रूप में 193 जीनों की पहचान की। यूएनएम न्यूरोसाइंटिस्ट एलेन बियरर, एमडी, पीएचडी ने कहा, ये पहले से नजरअंदाज किए गए "डार्क जीन" ऑटोफैगी के रहस्यों और सेलुलर कामकाज और अल्जाइमर जैसी जटिल बीमारियों में इसकी भूमिका को उजागर करने के लिए आशाजनक रास्ते का प्रतिनिधित्व करते हैं।

बियरर ने कहा, "यह निष्पक्ष, डेटा-संचालित विज्ञान का दूसरा रूप है।" "मशीन लर्निंग हमें अनुमान लगाने से बचने और गैर-परिकल्पना-संचालित तरीके से खोज विज्ञान करने की अनुमति दे रही है।"

अध्ययन, जिसका शीर्षक है "ऑटोफैगी डार्क जीन: क्या हम मशीन लर्निंग के साथ उन्हें ढूंढ सकते हैं?" हाल ही में जर्नल में प्रकाशित हुआ था प्राकृतिक विज्ञान, और विभिन्न जैविक विशेषताओं और डेटासेट को जोड़कर और डेटा को एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम में प्लग करके एक ऑटोफैगी-संबंधित जीन सेट की पहचान करना है।

"विचार यह था, 'क्या हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता जांच से इन अंधेरे, छिपे, गुप्त जीनों को ढूंढ सकते हैं?" बियरर ने कहा।

इसका उत्तर हां है, मशीन लर्निंग जटिल प्रक्रियाओं का अधिक संपूर्ण एनोटेशन प्राप्त करने के लिए जीनोमिक्स अनुसंधान का मार्गदर्शन कर सकता है।

लेकिन मशीन लर्निंग कार्य का अंत नहीं है, बियरर जोर देते हैं। एक बार जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने किसी चीज़ की पहचान कर ली, तो प्रक्रिया और परिणाम दोनों को मान्य करना वैज्ञानिकों पर निर्भर है।

इसे पूरा करने के लिए, UNM की एक शोध टीम ने मेटापाथ/XGBoost (MPxgb) मशीन लर्निंग मॉडल को नियोजित किया, जिसे 17 विभिन्न स्रोतों से डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान जांच 2019 में शुरू हुई, जिसका नेतृत्व ट्यूडर ओप्रिया, एमडी, पीएचडी, यूएनएम के सेंटर फॉर मॉलिक्यूलर डिस्कवरी एंड ड्रग डिस्कवरी कोर के स्क्रीनिंग इंफॉर्मेटिक्स के पूर्व निदेशक और यूएनएम कॉम्प्रिहेंसिव कैंसर सेंटर के सदस्य ने किया।

रसायन विज्ञान और रासायनिक जीव विज्ञान में यूएनएम स्नातक छात्र मोहसिन रंजबार, फार्मडी ने ओपरा का शोध लिया और ऑटोफैगी डेटाबेस और पबमेड जैसे शोध प्रकाशन डेटाबेस के माध्यम से एक सत्यापन खोज की, यह देखने के लिए कि क्या मॉडल ने पहले से ही भेद करने में उच्च सटीकता का प्रदर्शन किया है- ज्ञात ऑटोफैगी-संबंधित जीन।