| 생물기술연구소, 유전자 발현 조절 패턴 예측 가능한 인공신경망 모형 개발 | ||
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 최근, 중국농업과학원 생물기술연구소 왕하이(汪海) 연구팀은 미국 코넬대학(Cornell University) Edward Buckler 연구팀과 공동으로 유전체 DNA 염기서열로 유전자 발현 조절 패턴을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 개발하였다. 해당 모형은 마치 구글(Google)의 "AlphaGo"가 바둑에서 인간지능을 초월한 것과 같이 분자육종 분야에서의 획기적인 성과로서 인공지능(AI) 보조적 방향성 육종에 새로운 방향을 개척하였다. 해당 연구성과는 "PNAS"에 온라인으로 게재되었다. 생물의 많은 염기서열은 매우 높은 유사성을 보유한 유전자계(Gene family)이며 또한 신경망 모형 훈련 과정에서 유전자를 임의적으로 트레닝셋(train set) 및 테스트셋(test set)에 분배할 경우 해당 모형은 진정으로 유전자 발현 조절을 결정하는 모티프(Motif)를 우선적으로 학습하지 않고 DNA 염기서열의 유전자계 또는 진화와 관련된 모티프를 우선적으로 학습하기 때문에 유전체학 연구에서 AI 기술은 광범위하게 응용되지 못하고 있다. 해당 연구는 유전자계로 단일 유전자를 유닛(Unit)으로 한 임의의 트레닝셋 및 테스트셋 데이터를 대체하여 이원화 유전자 발현량을 예측할 수 있는 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모형을 성공적으로 구축하였다. 또한 다양한 알고리즘을 이용한 해석을 통하여 유전자 발현을 조절하는 핵심 DNA 모티프를 획득하였다. 해당 모형을 기반으로 연구팀은 진화상 친연관계가 비교적 가까운 2개 종을 이용하여 상동유전자의 상대 발현량을 성공적으로 예측함과 아울러 상동유전자 상대 발현량을 조절하는 핵심 DNA 모티프를 획득하였다. 정보출처 : http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/2019-03/12/content_754811.shtml |
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