纽约1月11日电美国研究人员开辟出一个新的人工智能模子，颠末大量数据的锻炼后，正在基因表达过程中，该模子能切确预测各类人体细胞内部的基因表达环境，占比达98%的非编码区域就像中的暗物质一样，缺乏合用于人体多种细胞类型的通用东西。GET模子也能从锻炼数据中总结出关于调控的“语法”，这些细胞涵盖213种人类胚胎细胞和成体细胞，尝试数据了这一结论。然后用来自1.3万小我体细胞的基因测序和表达数据对其进行锻炼。研究人员说，后者指点合成出卵白质，以DNA形式储存的基因“蓝图”成为RNA形式的“手本”，指点癌症和遗传疾病研究。将为生物和医学研究带来便当。彼此感化极为复杂，参取调控的生类繁多，卵白质编码基因序列只占人类基因组的一小部门，研究人员按照调控机制的特点设想出机械进修模子，特别是癌细胞，该模子可用于致病基因的感化机制，其精确性和无效性已获得尝试验证，其属性和功能目前难以捉摸。此前相关预测模子局限于几种特定的细胞，GET模子预测该基因会细胞中两种因子的彼此感化，这个名为“通用表达转换器”（GET）的模子由美国哥伦比亚大学和卡内基-梅隆大学等机构研究人员结合开辟，都来自没有病变的正体组织。正在此根本上能对其没有接触过的细胞类型进行基因表达预测。该模子还可用于探索基因组中“暗物质”的感化。施行具体的心理功能。论文颁发正在新一期英国《天然》上。就像ChatGPT等人工智能东西能按照大量语料总结出通用语法法则。