Исследователи из Китайского университета Сунь Ятсена, совместно с компанией Alibaba Cloud Intelligence и австралийскими коллегами, разработали новый искусственный интеллект, который способен с невероятной точностью и скоростью обнаруживать и классифицировать ранее неизвестные вирусы.
Этот новый инструмент получил название LucaProt и работает по аналогии с популярной нейросетью ChatGPT.
LucaProt обрабатывает обширные массивы данных о генетических последовательностях, включая длинные вирусные геномы, извлекая из них скрытую информацию, которую традиционные методы анализа не могли обнаружить.
Профессор Эдвард Холмс из Университета Сиднея сравнивает эти неизвестные вирусы с «тёмной материей» в области вирусологии, так как они представляют собой ранее не учтённое разнообразие вирусного мира.
LucaProt применяет алгоритмы глубокого обучения для выявления уникальных последовательностей и вторичных структур белков, необходимых для репликации всех РНК-вирусов.
Это позволяет инструменту значительно быстрее идентифицировать вирусы и систематизировать их в сравнении с обычными вычислительными системами.
Стоит отметить, что аналогичный искусственный интеллект, AlphaFold, был создан исследователями компании Google и предсказывал химические свойства новых соединений, что стало основанием для получения Нобелевской премии по химии.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что вольная половая жизнь ведет к раку шейки матки.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…