Разрабатывается уникальный программный инструмент, который может дать ответы на самые интригующие вопросы
Исследователи из Университета Ватерлоо возглавили разработку программного инструмента, который может дать убедительные ответы на некоторые из самых захватывающих вопросов в мире.
Инструмент, который сочетает в себе технологию контролируемого машинного обучения (ML) и цифровую обработку сигналов (digital signal processing) ML-DSP, может впервые дать возможность окончательно ответить на такие вопросы, как, например: Сколько различных видов существует на Земле и в океанах? Как существующие, вновь открытые и вымершие виды связаны друг с другом? Каково бактериальное происхождение человеческой митохондриальной ДНК? Есть ли в ДНК паразита и его хозяина схожие геномные подписи?
Инструмент также может оказать толчок к развитию персонализированной медицины, выявляя конкретный штамм вируса и, таким образом, позволяя разрабатывать и применять лекарства для точечного лечения.
ML-DSP — это не требующий настройки программный инструмент, который работает путем преобразования последовательности ДНК в цифровой (числовой) сигнал и использует методы цифровой обработки сигналов для обработки и различения этих сигналов друг от друга.
«С помощью этого метода, даже если у нас есть только небольшие фрагменты ДНК, мы все равно можем классифицировать последовательности ДНК, независимо от их происхождения или от того, являются ли они природными, синтетическими или компьютерными, — говорит Лила Кари, профессор математического факультета Ватерлоо. — Другой важной сферой потенциального применения этого инструмента является здравоохранение, поскольку в эпоху персонализированной медицины мы можем классифицировать вирусы и подбирать лечение для конкретного пациента в зависимости от конкретного штамма вируса, который его поразил».
В ходе исследования ученые провели количественное сравнение с другими современными программными средствами классификации для двух небольших эталонных наборов данных и одного большого набора данных из 4 тысяч 322 митохондриальных геномов позвоночных.
«Наши результаты показывают, что ML-DSP значительно превосходит программное обеспечение, основанное на калибровке, с точки зрения времени обработки, имея при этом точность классификации, сопоставимую в случае небольших наборов данных и превосходящую в случае больших наборов данных, — говорит Кари. — По сравнению с другим ПО без настройки ML-DSP имеет значительно лучшую точность классификации и в целом работает быстрее».
Авторы также провели предварительные эксперименты, указывающие на возможность использования ML-DSP для других наборов данных, путем классификации 4 тысяч 271 полных геномов вируса денге на подтипы со 100-процентной точностью и 4 тысяч 710 бактериальных геномов на виды с точностью 95,5 процентов.
18.04.2019 9:58
