هوش مصنوعی رمز ژن‌های گیاهی را شکست!

پژوهشگران با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی هوش مصنوعی موفق شدند ساختار پیچیده DNA گیاهان را رمزگشایی کنند؛ پیشرفتی که می‌تواند مسیر تحول کشاورزی، حفاظت از تنوع زیستی و امنیت غذایی را هموار سازد.

به گزارش earth در تحولی علمی گروهی از پژوهشگران به سرپرستی میلینگ ژو از دانشگاه هاینان چین، از مدل‌های زبانی هوش مصنوعی برای تفسیر دقیق و گسترده ژنوم گیاهان استفاده کرده‌اند. این ابزار‌های نوین با درک ساختار ژنتیکی همچون زبان نوشتاری، قادر به استخراج الگو‌های پنهانی از توالی‌های DNA شده‌اند که پیش‌تر از دید الگوریتم‌های سنتی پنهان می‌ماند.

نگاه زبانی به DNA گیاهان

ژو در مقاله‌ای که در مجله Tropical Plants منتشر شده، توضیح می‌دهد: «با بهره‌گیری از شباهت‌های ساختاری میان توالی‌های ژنومی و زبان طبیعی، این مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات ژنتیکی پیچیده را رمزگشایی کرده و بینشی بی‌سابقه از زیست‌شناسی گیاهی ارائه دهند.»

این مدل‌ها می‌توانند از طریق تحلیل داده‌های حاشیه‌نویسی‌شده، عملکرد ژن‌ها و عناصر تنظیمی را شناسایی کنند. همچنین، توانایی آنها در پردازش سریع و دقیق داده‌های عظیم، به‌ویژه در مقایسه با الگوریتم‌های قدیمی، اهمیت فراوانی دارد.

از دیگر مزایای این رویکرد، کاهش وابستگی به برچسب‌گذاری‌های دستی است که معمولاً در پژوهش‌های گیاهان غیرمدل، زمان‌بر و پرهزینه‌اند.

چالش رمزگشایی DNA گیاهان

توالی‌های ژنتیکی گیاهان به‌دلیل داشتن تکرار‌های فراوان و بخش‌های غیرکدکننده گسترده، رمزگشایی دشواری دارند. مدل‌های سنتی اغلب فقط بخش کوچکی از داده‌ها را بررسی می‌کردند و در نتیجه، سیگنال‌های حیاتی را از دست می‌دادند.

در مقابل مدل‌های زبانی جدید می‌توانند تعاملات دوردست ژنتیکی را تشخیص دهند؛ برای مثال، آنها قادرند نشان دهند که چگونه ژن‌های مختلف در فواصل دور از هم می‌توانند به‌صورت جمعی بر صفات حیاتی مانند رشد یا سازگاری با محیط اثر بگذارند.

در همین راستا محققان به بررسی گونه‌های گیاهی مناطق گرمسیری پرداخته‌اند؛ گیاهانی که در شرایط دمای بالا و رطوبت شدید زنده می‌مانند و ممکن است حامل ژن‌هایی برای تحمل تنش‌های محیطی باشند. این داده‌ها می‌توانند مبنای راهبرد‌های نوین در کشاورزی جهانی قرار گیرند.

به گفته ژو، «این پیشرفت می‌تواند روند به‌نژادی محصولات کشاورزی را تسریع کند، به حفاظت از تنوع زیستی کمک کرده و امنیت غذایی را در برابر چالش‌های جهانی تقویت نماید.»

از مدل‌های انسانی تا کاربرد‌های کشاورزی

در آغاز مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در زمینه ژنوم انسان و حیوانات توسعه یافتند، اما اکنون در حوزه ژنتیک گیاهی نیز راه خود را باز کرده‌اند. این مدل‌ها با آموزش اولیه بر روی داده‌های ژنومی گسترده، انعطاف‌پذیری بالایی در انجام وظایف تخصصی دارند، از جمله پیش‌بینی قدرت پروموتر‌ها و شناسایی عناصر تنظیمی مؤثر بر صفات مهم کشاورزی.

کاربرد این مدل‌ها در زمینه‌هایی مانند به‌نژادی مقاوم به بیماری، کاهش هزینه‌ها و زمان لازم برای تولید گونه‌های جدید مؤثر خواهد بود.

داده‌های باز؛ کلیدی برای پیشرفت

در کنار مدل‌سازی گسترش پایگاه‌های داده باز مانند Phytozome، Gramene و TAIR به پژوهشگران امکان داده تا مدل‌های خود را بر اساس اطلاعات ژنومی صد‌ها گونه گیاهی، از جمله جلبک، برنج، پنبه و آرابیدوپسیس، آموزش دهند.

ترکیب داده‌های توالی‌یابی با اطلاعات فنوتیپی، به مدل‌ها زمینه‌ای غنی برای تفسیر داده‌ها می‌دهد. همچنین، با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) حتی گونه‌هایی که داده‌های برچسب‌خورده کمی دارند—مانند مانیوک یا میوه گل ساعتی—می‌توانند با دقت بالا مورد تحلیل قرار گیرند.

این قابلیت به‌ویژه در شناسایی صفات مهمی مانند تحمل خشکی، زمان گلدهی یا مقاومت در برابر آفات در گیاهان مناطق استوایی اهمیت دارد.

گسترش توانایی تحلیل توالی‌های بلند

یکی از چالش‌های کلیدی، محدودیت درک تعاملات ژنی در فواصل طولانی توالی‌های DNA است. برخی از چارچوب‌های نوین در حال توسعه، این امکان را فراهم می‌سازند که ورودی‌های طولانی‌تر با دقت یک باز حفظ شوند و در نتیجه، بتوان تعاملات ژنتیکی پنهان در مناطق دورافتاده ژنوم را بهتر شناسایی کرد.

توسعه مدل‌های دقیق‌تر مستلزم پالایش اطلاعات مرجع، بهبود حاشیه‌نویسی ژن‌ها و ایجاد استاندارد‌های مشترک میان پژوهشگران است. همچنین، ارتباط نزدیک‌تر میان متخصصان هوش مصنوعی و گیاه‌شناسان می‌تواند روند پیشرفت را شتاب دهد.

تغذیه آینده با تفسیر ژن‌های گیاهی

کاربرد‌های این فناوری تنها به کشاورزی محدود نمی‌شود. فعالان محیط زیست از آن برای شناسایی جریان ژنی میان گونه‌ها یا یافتن تنوع ژنتیکی حیاتی برای بقا در گونه‌های در حال انقراض بهره می‌گیرند.

علاوه بر این، مدل‌های زبانی می‌توانند اطلاعاتی درباره عملکرد ساختاری ژن‌ها ارائه دهند که پیش‌تر ناشناخته مانده بودند.

آینده‌ای که پژوهشگران ترسیم می‌کنند، بهره‌گیری از این مدل‌ها در میادین واقعی، از نظارت بر بیماری‌ها تا ویرایش ژنومی مؤثر است—حتی در شرایطی که داده‌های برچسب‌خورده در دسترس نیست.

این رویکرد نوین می‌تواند درک ما را از ژنوم‌های گیاهی عمیق‌تر کرده و به نیاز‌های روزافزون برای پایداری جهانی، امنیت منابع و بهره‌وری کشاورزی پاسخ دهد.

انتهای پیام/