MIT设计深度学习框架登Nature封面，预测非编码区外DNA突变

用，如生产抗生素、酶和食物，分析其他部门应用于它来内部设计只能为任何有意思的蛋白质产生所需要指出准确度的内含子。然后，他们查阅了其他的科学期刊，以确定基本的趋同关键问题，进去他们的代数学模型能否希望解答这些关键问题。该制作团队甚至还从一项现有分析中的获取了真实世界的种群数据集集，其中的包含了亚洲地区酿酒酿酒酵母株的遗传信息。通过这些分析方法，他们只能展示出过去数千年的选择压力，这种压力塑造了今天的酿酒酵母原核海洋生物。

但是，为了创造一个可以探测所有原核海洋生物的强大工具，分析其他部门需要要见到一种分析方法，在没有这样一个全面的种群数据集集的意味着计算非解码核苷酸的演化。为了借助这一最终目标，Vaishnav 和他的同事们内部设计了一种计算分析方法，允许他们将来自前提的计算手绘到二维图上。这希望他们以非常简便的分析方法展示了任何非解码 DNA 核苷酸如何制约蛋白质指出和天择，而并不需要要在检验室社会活动台已完成任何耗时的检验。

Vaishnav 推论感叹：「前，天择地貌中的有一个未解决的关键问题，即没有一种分析方法可以以一种有意义地捕捉核苷酸演化特性的分析方法将它们图形学。我真的很想见到一种分析方法来填补这一数量有限，并为创造一个原始的天择环境的长期愿景做出贡献。」

爱丁堡大学医学分析委员会表征免疫学部门的免疫学分析员 Martin Taylor 指出，这项分析表明，计算机系统不仅可以计算管控 DNA 改变的制约，还可以说明了支配者数百万年演化的潜在原则。

尽管该代数学模型只在少数几种落叶条件下的一小部分酿酒酵母缓冲 DNA 上已完成了专业训练，但让他深刻印象深刻的是，这个代数学模型竟然只能对脊椎动物蛋白质管控的演化做出如此感兴趣的计算。

这项分析因其在内部设计海洋生物 DNA 核苷酸总体的不可或缺制约而受到诸多关心，甚至在该分析年底刊载前，Vaishnav 就已经送出了一些分析其他部门的回答，希望将该代数学模型内部设计用以蛋白质治疗的非解码 DNA 核苷酸。

这项社会活动近期已经有了一些仅仅一致的广泛应用，还包括在酿造、烘焙和海洋生物技术中的为酿酒酵母图标内部设计管控 DNA。

Martin Taylor 还评价引述：「这项社会活动今后月内希望辨识表征管控 DNA 中的的哮喘蛋白质，这些蛋白质目前在流行病学上根本无法见到并且在非常大程度上被忽视了。这项社会活动表明，在更是比较丰富、更是复杂和更是多样化的数据集集上专业训练的蛋白质管控 AI 代数学模型有着光明的今后。」

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