Практикум 9 использование искусственного интеллекта при моделировании фармацевтических производств
Базы данных для работы искусственного интеллекта
жүктеу/скачать 217.03 Kb.
|
| Базы данных для работы искусственного интеллекта
В фармацевтической и медицинской областях начали создавать базы данных, которые могут быть полезны для обучения нейросетей. Например, российская гистологическая лаборатория Unim накапливает архив диагностированных и дважды валидированных данных. Интернет-холдинг Yandex Data Factory, фармацевтическая компания «АстраЗенека» и Российское общества клинической онкологии RUSSCO совместно собирают на платформе RAY информацию молекулярно-генетических лабораторий. Молекулярно-генетические методы - большая и разнообразная группа методов, предназначенная для выявления вариаций в структуре участка ДНК (аллеля, гена, региона хромосомы) вплоть до расшифровки первичной последовательности нуклеотидов. В основе этих методов лежат генно-инженерные манипуляции с ДНК и РНК. Вариации в последовательности ДНК в геноме довольно условно принято делить на мутации и полиморфизм. Под мутацией понимают все изменения, которое возникает в структуре ДНК спонтанно или редко, вне зависимости от места их локализации и влияния на фенотип. Полиморфизм, согласно классическому определению, – это наличие нескольких (более 1) наследственных вариантов ДНК, самый редкий из которых встречается с частотой, превышающей частоту обратного мутирования. Случайные мутации происходят постоянно, и поэтому на практике, полиморфизмами считают те из мутаций, которые произошли давно и поэтому встречаются чаще, чем у 1% организмов в данной популяции. Методы молекулярной генетики направлены на изучение молекулы ДНК как в норме, так и при ее повреждении, а также на «манипуляции» с молекулами ДНК и РНК. Гены кандидаты. Ген-кандидат — ген, который может быть связан с проявлением сложного признака либо с возникновением заболевания. Ряд методов даёт возможность выявить участки хромосом, ассоциированные с той или иной болезнью. Знание функций белка, кодируемого геном, и другие свидетельства, позволяют строить предположения о его возможной роли в патологическом процессе, и влиянии на фенотип организма. При изучении сложных заболеваний с неясной этиологией, например, шизофрении и болезни Альцгеймера, в списки кандидатов зачастую попадают десятки генов. Одним из наиболее перспективных современных методов, применяемых для исследования генетики сложных признаков, является метод полногеномного анализа ассоциаций (Genome-Wide Association, GWA). При полногеномном анализе ассоциаций определяется корреляция между сотнями тысяч однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) и фенотипами людей. В начале июня 2016 года стало известно о том, что Yandex Data Factory и немецкий производитель корпоративного софта SAP разрабатывают сервис предсказательной аналитики. Предполагается, что накопление актуальной информации о здоровье и лечении заболеваний даст толчок к активному применению искусственного интеллекта в фармацевтике. жүктеу/скачать 217.03 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|