Giải trình tự gen là gì? Các công bố khoa học về Giải trình tự gen
Tự gen (tự sinh) là một khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đề cập đến khả năng của hệ thống máy tính tự động tạo ra, sáng tạo mới những thông tin, nội d...
Tự gen (tự sinh) là một khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đề cập đến khả năng của hệ thống máy tính tự động tạo ra, sáng tạo mới những thông tin, nội dung hoặc dữ liệu. Tự gen sử dụng các thuật toán và công nghệ phức tạp để phân tích, tổ chức và tạo ra các đối tượng mới một cách tự động mà không cần sự tương tác hoặc hướng dẫn của con người.
Tự gen có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như văn bản tự động, nhạc tự động, hình ảnh tự động, video tự động và nhiều lĩnh vực khác. Đối với mỗi lĩnh vực, hệ thống tự gen sẽ được huấn luyện thông qua việc phân tích và học từ dữ liệu đã có sẵn, sau đó tạo ra những đầu ra mới phù hợp với yêu cầu và tiêu chuẩn được đặt ra.
Tuy nhiên, việc sử dụng tự gen cũng đặt ra một số vấn đề và thách thức. Đôi khi, hệ thống tự gen có thể tạo ra những đầu ra thiếu sáng tạo, lặp đi lặp lại hoặc không đáp ứng những yêu cầu chính xác. Do đó, việc cân nhắc và kiểm soát kỹ thuật là cần thiết để đảm bảo chất lượng và tính sáng tạo trong quá trình tự gen.
Trong lĩnh vực của nghệ thuật sáng tạo tự động, tự gen sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để tạo ra những tác phẩm mới hoàn toàn tự động. Ví dụ, trong ngành thơ, hệ thống tự gen có thể tạo ra những bài thơ mới với các cấu trúc và ý tưởng hoàn toàn mới.
Cách thức hoạt động của hệ thống tự gen bắt đầu bằng việc huấn luyện sử dụng dữ liệu mẫu, có thể là các tác phẩm nghệ thuật đã tồn tại hoặc các bộ dữ liệu tương ứng. Hệ thống tự gen phân tích và học từ dữ liệu này để hiểu cấu trúc, quy tắc và yếu tố sáng tạo của tác phẩm. Sau khi được huấn luyện đầy đủ, hệ thống tự gen có thể tạo ra những tác phẩm mới dựa trên kiến thức đã học.
Việc tạo ra các tác phẩm tự gen có thể không chỉ xảy ra trong ngành nghệ thuật. Ví dụ, trong lĩnh vực viết bài, hệ thống tự gen có thể tạo ra những bài viết tự động dựa trên một số yêu cầu cụ thể. Điều này có thể hỗ trợ cung cấp nội dung nhanh chóng và giúp tăng khả năng đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng.
Tuy nhiên, sự tự động hóa và sáng tạo của tự gen đang đặt ra một số thách thức. Việc đảm bảo tính sáng tạo, độc đáo và chất lượng của các tác phẩm tự gen vẫn là một vấn đề phức tạp. Đồng thời, cũng cần xem xét vấn đề về bản quyền và sự đạo ý trong tác phẩm tự động.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "giải trình tự gen":
Công nghệ giải trình tự thế hệ tiếp theo (NGS) thường có đặc điểm là có thông lượng cực cao nhưng độ dài đoạn đọc lại rất ngắn so với phương pháp giải trình tự Sanger truyền thống. Giải trình tự NGS hai đầu có thể mở rộng độ dài đoạn đọc một cách tính toán nhưng mang theo nhiều bất tiện thực tiễn vì khoảng trống cố hữu. Hiện nay, giải trình tự hai đầu của Illumina có khả năng đọc cả hai đầu từ các đoạn DNA dài 600 bp hoặc thậm chí 800 bp, việc lấp đầy khoảng trống giữa hai đầu để tạo ra những đoạn đọc dài chính xác là vấn đề thú vị nhưng thách thức.
Chúng tôi đã phát triển một công nghệ mới, gọi là giải trình tự Giả-Sanger (PS). Công nghệ này cố gắng lấp đầy các khoảng trống giữa hai đầu và có thể tạo ra các chuỗi gần như không có lỗi tương đương với độ dài của các đoạn đọc Sanger truyền thống nhưng có thông lượng cao của giải trình tự thế hệ tiếp theo. Điểm mới cốt lõi của phương pháp PS nằm ở việc lấp đầy khoảng trống dựa trên việc lắp ráp cục bộ các đoạn đọc hai đầu có trùng lặp ở bất kỳ đầu nào. Do đó, chúng tôi có thể lấp đầy các khoảng trống trong vùng gen lặp lại một cách chính xác. Giải trình tự PS bắt đầu từ các đoạn đọc ngắn từ các nền tảng NGS, sử dụng một loạt các thư viện hai đầu có kích thước chèn giảm dần từng bước. Một phương pháp tính toán được giới thiệu để biến các đoạn hai đầu đặc biệt này thành những chuỗi PS dài và gần như không có lỗi, tương ứng với các đoạn có kích thước chèn lớn nhất. Việc xây dựng PS có 3 lợi thế so với các đoạn đọc không được biến đổi: lấp đầy khoảng trống, sửa lỗi và dung lượng dị hợp. Trong số nhiều ứng dụng của việc xây dựng PS là lắp ráp bộ gen de novo, đã được chúng tôi kiểm tra trong nghiên cứu này. Lắp ráp các đoạn đọc PS từ một dòng không đồng nhất của Drosophila melanogaster tạo ra một N50 contig dài 190 kb, cải thiện gấp 5 lần so với các phương pháp lắp ráp de novo hiện có và gấp 3 lần so với lắp ráp các đoạn đọc dài từ giải trình tự 454.
Phương pháp của chúng tôi tạo ra các đoạn đọc dài gần như không có lỗi từ giải trình tự hai đầu NGS. Chúng tôi đã chứng minh rằng lắp ráp de novo có thể có lợi rất nhiều từ các chuỗi giống Sanger này. Ngoài ra, đặc điểm của các chuỗi dài có thể được áp dụng vào các ứng dụng như phát hiện biến đổi cấu trúc và metagenomics.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6