晚上就应该睡觉?新的机器学习技术探索昼夜节律

编辑 | 雪松昼夜节律,如睡眠-觉醒周期,是大多数生物与生俱来的,对地球上的生命至关重要。昼夜时钟在 24 小时日夜周期中协调生物的各项生理变化,会间接影响我们人类的体能水平、健康程度、生存能力。同样,将新陈代谢与日出落日同步等情况也存在于动物中,精确的生物钟有助于调理开花。了解昼夜节律,于动物而言,有助于提高动物的生长和产量;于人类而言,则有可能揭示出治疗疾病的新途径。IBM欧洲钻研所与厄尔汉姆钻研所的合作团队,描述了一系列基于人工智能(AI)和机器学习(ML)的办法。这些办法可以举行更具本钱效益的分析并深入了解

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昼夜节律,如睡眠-觉醒周期,是大多数生物与生俱来的,对地球上的生命至关重要。昼夜时钟在 24 小时日夜周期中协调生物的各项生理变化,会间接影响我们人类的体能水平、健康程度、生存能力。

同样,将新陈代谢与日出落日同步等情况也存在于动物中,精确的生物钟有助于调理开花。了解昼夜节律,于动物而言,有助于提高动物的生长和产量;于人类而言,则有可能揭示出治疗疾病的新途径。

IBM欧洲钻研所与厄尔汉姆钻研所的合作团队,描述了一系列基于人工智能(AI)和机器学习(ML)的办法。这些办法可以举行更具本钱效益的分析并深入了解昼夜节律的调理和功用。最具创新性的是,该团队仅运用DNA序列特性来举行精确的昼夜节律基因表白展望。

该钻研以「Interpreting machine learning models to investigate circadian regulation and facilitate exploration of clock function」为题,于2021年8月10日发布在《PNAS》杂志。

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生物钟是地球生命对环境的重要适应。在这里,钻研人员运用机器学习来展望拟南芥中复杂、光阴和昼夜节律的基因表白模式。最重要的是,该办法运用从公共基因组资源从头生成的 DNA 序列特性对昼夜节律基因举行分类;这意味着该办法的下游应用,无需实验工作以及先验知识。

该团队运用特定转录本的本地模型阐明,对 DNA 序列特性举行排序,并得出每个转录本潜在昼夜节律调理机制的详细概况。此外,该办法还可以运用 DNA 序列特性(局部的、阐明性的、排序的)来区分转录表白的光阴阶段,揭示昼夜节律集中隐藏的子集。「模型阐明/阐明」提供了办法学进步的支柱,从而可以深入了解生物过程和实验设计。

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图示:拟南芥昼夜节律/非昼夜节律比较 ML 二元分类,具有 12 个转录组光阴点。(来源:论文)

当运用减少数量的转录组光阴点展望昼夜节律转录时,该团队运用模型阐明来优化采样策略。最后,从单个转录组光阴点展望昼夜节律光阴,得出对精确展望最有影响的标识表记标帜转录本;这可以促进从现有数据集中识别改变的时钟功用。

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图示:拟南芥昼夜节律/非昼夜节律 ML 二元分类,以减少转录组光阴点的数量。(来源:论文)

该钻研描述了一系列基于 ML 的办法,这些办法可以实现对拟南芥昼夜节律调理的本钱效益分析和洞察。当运用少量 mRNA 测序(mRNA-seq)光阴点展望昼夜节律转录本时。尽管在选择最少三个光阴点时会丢失信息并导致 F1 分数下降,但与现有办法相比,该办法不仅提高了精确性,而且还运用模型阐明来优化采样策略。钻研人员确定的一些最精确、减少的采样策略与现有办法一致(例如,在一天中均匀分布的光阴点以最有效地捕获正弦波曲线)。

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图示:拟南芥昼夜节律/非昼夜节律 ML 二元分类运用 k-mer 配置文件。(来源:论文)

最重要的是,仅运用 DNA 序列特性举行精确的昼夜节律分类,不需要调理元件或转录组数据的先验知识。这提供了优于现有办法的优势,不仅可以展望表白,还可以同时破译调理途径;由于运用可阐明的 AI 算法,所以在举行展望时便可即时定义调理元件。运用人工智能,从头自动定义转录本的这些特性配置文件,并确定其优先级;这项工作通过有可能支持基因组的功用注释和精准农业。这个应用程序可以重新定义「如何生成可测试的假设」,从而理解基因表白控制。

该团队利用新办法展望昼夜节律光阴,同时运用模型阐明来推导拟南芥标识表记标帜转录本。这些选定的转录本可用于测试现有和新兴拟南芥数据集中的单个数据点,以钻研基因型、处理和环境条件如何影响生物钟功用。此外,由于转录组数据集的光阴本钱和金钱本钱很高,因此在单个光阴点内减少对标识表记标帜基因的分析,可以节省大量资源。

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图示:在基于 ML DNA 序列的分类后钻研拟南芥昼夜节律 TP 转录本。(来源:论文)

文章作者 Gardiner 博士补充道:「在作物中,昼夜节律对保持健康生长和发育至关重要;农业科学家和农民运用该模型了解动物的内在节律,可能会提高作物产量。同时,我们现在正在钻研不同的物种,钻研生物钟及其与人类疾病的联系,例如,生物钟失调与从抑郁症到癌症等一系列疾病有关。」

论文链接:https://www.pnas.org/content/118/32/e2103070118

相关报道:https://phys.org/news/2021-08-machine-technology-explores-circadian-rhythms.html

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