Российскими учеными создана нейросетевая модель, предназначенная для анализа последовательностей ДНК и их аннотации. Разработка позволяет размечать гены, определять их границы и восстанавливать внутреннюю структуру, что ускорит обработку геномов большого числа организмов, по которым в настоящее время отсутствуют подробные биологические данные. О разработке сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.
Необходимость создания подобной системы обусловлена тем, что в настоящее время новые геномы собираются быстрее, чем исследователи успевают их размечать. Подготовка качественной аннотации может занимать годы, тогда как использование нейросетевых моделей в качестве первого этапа анализа позволит ученым получать карту генов-кандидатов для дальнейшей проверки практически сразу после сборки генома, отметил ведущий научный сотрудник AIRI Вениамин Фишман.
Процесс аннотации осложнен тем, что у генов отсутствуют универсальные опознавательные знаки начала и конца. Гены могут перекрываться или располагаться на разных цепях ДНК, что делает геном несопоставимым по структуре с письменными текстами, в которых информация записана последовательным образом. В силу указанных причин за несколько десятилетий биологам удалось частично аннотировать лишь 166 геномов млекопитающих из 4,5 тысячи известных видов, что характерно и для других форм жизни.
Разработка системы искусственного интеллекта, способной автоматически аннотировать геномы, велась специалистами Института AIRI совместно с исследователями из Института цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук и Университета «Сириус».
Как отмечает эксперт Среднерусского института управления – филиала РАНХиГС Сергей Федотов, применение искусственного интеллекта для решения задач, связанных с поиском генов и определением их структуры, относится к числу перспективных направлений, развивающихся в рамках биоинформатики. Дальнейшее совершенствование таких моделей и их интеграция в стандартные научные процедуры могут облегчить работу биологов при изучении новых видов организмов и способствовать накоплению данных о генетическом разнообразии.