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人工智能技術在生物學領域的應用前景廣泛

[所屬分類:新聞動態] [發布時間:2019-8-13] [發布人:] [閱讀次數:] [返回]

山東拓普生物工程有限公司

Shandong Tuopu Biol-Engineering Co.,Ltd

出處:快科技 作者:文傳君 編輯:文傳君

近日,據外媒報道,科學家利用人工智能(AI)對基因組織識別,發現了前所未知的人類祖先。

以往的考古研究認為,人類的祖先主要是尼安德特人和丹尼索瓦人。而通過對現代人類DNA計算分析顯示,新發現的人類祖先是尼安德特人和丹尼索瓦人的混血兒。這一發現可以解釋,去年夏天在丹尼索瓦的洞穴中發現的尼安德特人和丹尼索瓦人的后代,并不是一個孤立的案例,而是一個更為普遍的一部分。

這是首次利用人工智能深度學習來解釋人類的進化,這為人工智能在生物學、基因組學和進化領域的其他問題的應用鋪平了道路。

進化生物學研究所(IBE)、基因組調控中心(CNAG-CRG)和塔爾圖大學的研究人員使用深度學習算法來識別一種新的、迄今未知的人類祖先,這些祖先可能在數萬年前就已經與現代人類雜交了。“大約八萬年前,所謂的”走出非洲“的事件發生了,當時已經由現代人組成的部分人口拋棄了非洲大陸,遷移到了其他大陸,形成了目前的所有人口。”

IBE的首席調查員兼聯合愛國陣線的部門主任Jaume Bertranpet解釋說:“我們知道,從那時起,除了非洲以外,現代人類與所有大陸的尼安德特人雜交,與大洋洲的丹尼索瓦人雜交,很可能也與東南亞的德尼索瓦人雜交,盡管與第三個滅絕物種雜交的證據還沒有得到任何確切的證實。”

人工智能深度學習是破解遠古DNA中人類進化的鑰匙。到目前為止,第三祖先的存在只是一個理論,可以解釋當前人類基因組中某些片段的起源(參與這項研究的團隊的一部分已經在先前的一項研究中提出了滅絕的原始人的存在)。

然而,深度學習使我們能夠從DNA過渡到祖先的人口結構。調查人員必須面對的問題是,他們所分析的人口模型比迄今所認為的任何其他模型都要復雜得多,而且沒有任何統計工具可供分析。

CNAG-CRG首席研究員、模擬專家說,深度學習“是一種模仿哺乳動物神經系統工作方式的算法,不同的人工神經元專門研究和學習在數據中檢測對執行某項任務很重要的模式。”“我們利用這一特性,利用通過數十萬次模擬獲得的基因組來學習預測人類人口統計學。每當我們進行模擬時,我們都在沿著人類歷史上的一條可能的道路前進。在所有的模擬中,深入學習可以讓我們觀察是什么讓祖先的謎團合二為一。”

深入學習分析顯示,滅絕的人類很可能是尼安德特人和丹尼索瓦人的后裔。今年夏天發現的具有這些特征的化石似乎支持了這項研究發現,鞏固了與現代人類共存并與之交配的第三個物種或種群的假設。塔爾圖大學研究員、IBE前研究員Mayukh Mondal說:“我們的理論與最近在丹尼索瓦發現的混合標本是一致的,盡管我們還不能排除其他可能性。”


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