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　　記者獲悉，中國(guó)農(nóng)科院生物技術(shù)研究所汪海博士與美國(guó)康奈爾大學(xué)愛德華?巴克勒院士團(tuán)隊(duì)合作，開發(fā)出從基因組DNA序列預(yù)測(cè)基因表達(dá)調(diào)控模式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為實(shí)現(xiàn)人工智能（AI）輔助定向育種奠定了基礎(chǔ)。這一研究成果近日在線發(fā)表在《美國(guó)科學(xué)院院刊（PNAS）》上。

　　從蘋果的Siri到谷歌的AlphaGo，人工智能技術(shù)正在以席卷態(tài)勢(shì)進(jìn)入公眾的視野與生活。但是，由于人工智能技術(shù)在基因組學(xué)研究中尚未得到廣泛的應(yīng)用，其中的一個(gè)需要解決的難題就是，生物中具有許多序列高度相似性的基因家族，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)將基因隨機(jī)分配到訓(xùn)練集和測(cè)試集中，會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)先學(xué)習(xí)DNA序列中和基因家族或進(jìn)化相關(guān)的基序，而不是真正決定基因表達(dá)調(diào)控的基序。

　　該研究以基因家族代替單個(gè)基因?yàn)閱挝浑S機(jī)分配訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)，成功建立了預(yù)測(cè)二元化基因表達(dá)量的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；進(jìn)一步利用多種算法進(jìn)行解析，獲得了調(diào)控基因表達(dá)的關(guān)鍵DNA基序。在此模型的基礎(chǔ)上，科研人員利用進(jìn)化上親緣關(guān)系較近的兩個(gè)物種，成功預(yù)測(cè)了同源基因的相對(duì)表達(dá)量，并進(jìn)一步獲得了調(diào)控同源基因相對(duì)表達(dá)量的關(guān)鍵DNA基序。

　　據(jù)介紹，該研究建立的深度學(xué)習(xí)模型在基礎(chǔ)理論研究和作物設(shè)計(jì)育種中具有廣泛的應(yīng)用前景，可以應(yīng)用在分子生物學(xué)基礎(chǔ)研究的各個(gè)領(lǐng)域。譬如，未來(lái)可以在計(jì)算機(jī)中對(duì)基因組DNA序列進(jìn)行虛擬誘變，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)變異的后果，從中挑選符合預(yù)期目標(biāo)的變異序列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，從而實(shí)現(xiàn)低成本定點(diǎn)定向設(shè)計(jì)育種。