Die zunehmende Zahl biologischer Veröffentlichungen macht es schwierig, relevantes Wissen aus großen Datenbanken zu extrahieren. Bei diesem Prozess, der als Wissensextraktion bezeichnet wird, werden Algorithmen eingesetzt, um relevante Informationen zu identifizieren. Diese Algorithmen können dann verwendet werden, um neues biologisches Wissen zu generieren. Neben neuronalen Netzen werden beim maschinellen Lernen auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Textnageln eingesetzt.
Algorithmen des maschinellen Lernens
Der Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens in der Biologie gewinnt zunehmend an Bedeutung. Wissenschaftler trainieren jetzt Algorithmen zur Vorhersage der Genexpression aus großen Datensätzen. So hat beispielsweise ein Team in Yale kürzlich ein neuronales Netzwerk mit künstlicher Intelligenz eingesetzt, um mehr als 11 Millionen Zellen zu analysieren und die Zusammenhänge zwischen zellulärer Aktivität und menschlichen Krankheiten besser zu verstehen.
Da die Zahl der biologischen Veröffentlichungen weiter zunimmt, stehen Forscher vor der Herausforderung, relevante Daten aus vielen Quellen zusammenzustellen und zu bewerten. Algorithmen des maschinellen Lernens können von Menschen erstellte und in Datenbanken gespeicherte Berichte verarbeiten und den Forschungsprozess beschleunigen. Es ist jedoch zu beachten, dass biologische Datensätze unausgewogen sein können und kuratiert werden sollten, um Verzerrungen und Störfaktoren auszuschließen.
Bioinformatikforscher arbeiten seit Jahrzehnten daran, die Interpretation von Daten und die Vorhersage biologischer Ergebnisse zu verbessern. Die jüngsten Fortschritte bei den Sequenzierungs- und Synthesetechnologien haben es ermöglicht, biologische Experimente in großem Maßstab durchzuführen, was die Entwicklung skalierbarer Methoden zur Analyse dieser Daten erfordert. Aus diesem Grund hat sich das maschinelle Lernen zu einem wichtigen Werkzeug in der Computerbiologie entwickelt. Es kombiniert komplexe statistische Modelle mit effizienten Berechnungen, um biologische Fragen zu lösen.
Ein bekanntes Beispiel dafür ist die Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage von Proteinstrukturen. Der AlphaFold-Algorithmus verwendet bei der Vorhersage der Proteinstruktur zwei Konzepte: den Kontakt zwischen zwei Aminosäureresten und die potenzielle Energiemetrik dieser Kontakte. Bei diesem Ansatz wird ein neuronales Faltungsnetzwerk aufgebaut, um die Abstände zwischen Aminosäurerestpaaren vorherzusagen. Diese Informationen werden dann verwendet, um eine potenzielle Funktion zu erstellen, die letztendlich die Proteinstruktur mit der niedrigsten Energie bestimmt.
Da die Zahl der biologischen Veröffentlichungen zunimmt, wird die Suche nach relevanten Informationen immer schwieriger. Dieser Prozess wird als Wissensextraktion bezeichnet. Algorithmen des maschinellen Lernens haben es den Forschern ermöglicht, die Genauigkeit des Textmining und der Strukturvorhersage zu verbessern. Sie haben auch dazu beigetragen, neue Angriffspunkte für Medikamente zu entdecken.
Neuronale Netze
Neuronale Netze sind ein leistungsfähiges Instrument für die Analyse großer Datenmengen. Sie können zum Beispiel auf Bildern von Zellen trainiert werden, um vorherzusagen, wie sie sterben werden. Sie können auch Klassifizierungsfähigkeiten auf eine Vielzahl von Datentypen anwenden. Ein Team bei Recursion Pharmaceuticals in Salt Lake City setzt beispielsweise Deep-Learning-Tools ein, um neue Medikamente zu entwickeln.
Diese Algorithmen benötigen eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Daher werden sie in der Regel mit parallelen Prozessoren implementiert. Sie arbeiten in mehreren Ebenen, beginnend mit den rohen Eingabedaten, über die Verarbeitung der Daten der vorherigen Ebene bis hin zu den Daten der letzten Ebene. Die Verarbeitungsknoten des neuronalen Netzes sind miteinander verbunden, und sie speichern eine Datenbank mit früheren Lernvorgängen und Regeln. Durch Veränderung ihrer Gewichte kann das neuronale Netz schrittweise zu seinem Minimum konvergieren.
Es gibt zwei Hauptansätze für neuronale Netze beim maschinellen Lernen. Der eine basiert auf dem Konzept der künstlichen Neuronen, die die Funktion der biologischen Neuronen nachahmen. Ein künstliches Neuron ist ein Computermodell, das aus der Eingabe lernt und seine Ausgabe vorhersagt. Es wird dann anhand seiner Klassifizierungsgenauigkeit bewertet.
Eine andere Methode basiert auf genetischen Daten. Die Methode kann lernen, die genetische Beziehung zwischen dem Phänotyp eines Stammes und seinem Genotyp zu bestimmen. Durch die Verwendung von Genomen als Inputs und Phänomenen als Outputs kann das maschinelle Lernmodell Hinweise auf die genetische Beschaffenheit eines Stammes liefern. Darüber hinaus können diese Modelle aufzeigen, welche Faktoren für einen bestimmten Phänotyp entscheidend sind.
Künstliche neuronale Netze sind eine Untergruppe des maschinellen Lernens und ein wichtiger Bestandteil von Deep-Learning-Algorithmen. Sie ahmen biologische Neuronen nach und können allgemeine Muster erkennen. Künstliche neuronale Netze verfügen auch über verbesserte Mustererkennungs- und Problemlösungsfähigkeiten.
Graphenfaltungsnetzwerke
Graphenfaltungsnetzwerke oder GCNs sind Varianten von mehrschichtigen Perzeptron-Netzwerken (MPNNs). GCNs sind definiert als Approximationen erster Ordnung von lokalisierten Spektralfiltern auf Graphen. Sie sind eine Verallgemeinerung der Faltungsneuronalen Netze für graphisch strukturierte Daten.
Die GCN-Kernstruktur besteht aus einer Graphenfaltungsschicht, die den Zellstandort mit Informationen über benachbarte Knoten kombiniert, um auf die Genexpression zu schließen. Durch die Verwendung räumlicher Informationen, die als Graph kodiert sind, verbessern GCNs frühere Methoden und können neue Paare extrazellulär interagierender Gene vorschlagen. Darüber hinaus kann die Ausgabe von GCNs verwendet werden, um Beziehungen zwischen Zelltypen abzuleiten.
Graphenfaltungsnetzwerke haben eine Vielzahl von Anwendungen in der Biologie und im maschinellen Lernen. Sie wurden unter anderem zur Untersuchung sozialer Netzwerke, zur Vorhersage von Epidemien und zur Identifizierung kleiner Moleküle verwendet. Aufgrund ihrer Fähigkeit, Moleküle als Graphen darzustellen, können GCNs die auf Fingerabdrücken basierenden Methoden zur Identifizierung von Molekülstrukturen übertreffen.
Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich für Graphenfaltungsnetzwerke ist die Genregulation. Wissenschaftler haben gelernt, dass DNA-Sequenzen die Häufigkeit von mRNAs vorhersagen können. Graphenfaltungsnetze können anhand eines Datensatzes von bekannten oder synthetischen Promotoren aus dem Genom trainiert werden.
Graphenfaltungsnetze sind effizienter als andere neuronale Netzarchitekturen. Sie können verwendet werden, um die Eigenschaften komplexer Multi-Glykan-Moleküle zu erlernen. Im Gegensatz zu anderen Arten von neuronalen Netzen behalten sie die ursprüngliche Graphenstruktur der Eingabe bei. Dadurch können sie eine Struktur vorhersagen, die sich mit den verfügbaren Daten nur schwer vorhersagen lässt.
Eine weitere Anwendung für GCNNs ist die Analyse von RNA-Sekundärstrukturen. Das Modell kann Komplementarität zwischen komplementären Sequenzen in einer kleinen RNA erkennen.
Regulatorische Genomik
Maschinelles Lernen ist eine leistungsstarke Technik, die für viele biologische Fragen Vorhersagen treffen kann, ohne dass ein detailliertes mechanistisches Verständnis erforderlich ist. Es handelt sich um ein Computerprogramm, das lernt, Regelmäßigkeiten in Daten zu erkennen und Eingaben und Ausgaben zu verknüpfen. Die Anwendungen reichen von der Erregerdiagnose bis zur Optimierung von Stoffwechselwegen über die Translationskontrolle. Maschinelles Lernen ist auch bei der Entwicklung von Systemen der synthetischen Biologie nützlich. So kann maschinelles Lernen zum Beispiel eingesetzt werden, um die Beziehungen zwischen Phänotypen und genetischen Teilen zu verstehen. Dies kann die Forschungskosten senken und die Entdeckung beschleunigen.
Biologische Studien sind zunehmend komplexer geworden. Die Entwicklung rechnergestützter Ansätze und die Verfügbarkeit großer Mengen von Omics-Daten haben zu einer verstärkten Anwendung des maschinellen Lernens geführt. Infolgedessen können jetzt genomische Merkmale vorhergesagt werden, die zuvor mit herkömmlichen Methoden unmöglich vorherzusagen waren.
Maschinelles Lernen hat die Diagnose von Krankheiten durch die Identifizierung von Mutationen verbessert. Es kann auch zur Identifizierung von Proteinmustern verwendet werden. Durch die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen ist dieser Prozess viel schneller und genauer geworden. Die Technologie hilft Wissenschaftlern auch beim Verständnis von Chromatinstrukturen. Darüber hinaus kann sie zur Identifizierung von krankheitsverursachenden Genen eingesetzt werden.
Algorithmen des maschinellen Lernens können bestimmte Merkmale eines Datensatzes erkennen und daraus ein Modell entwickeln. Dieses Modell kann dann verwendet werden, um andere Datensätze zu analysieren. Algorithmen des maschinellen Lernens werden auch in der Biologie zur Analyse von Genomdaten und Zellbildern eingesetzt. Deep Learning ist ein sehr aktiver Bereich. Biologische Hochdurchsatzdaten erfordern eine komplexe Datenanalyse, und Deep Learning hilft den Wissenschaftlern, diese hochdimensionalen Daten sinnvoll zu nutzen.
Neben ihren Anwendungen in der Biologie hilft die KI den Forschern auch, die Präzision der DNA-Sequenzierung zu verbessern. Methoden des maschinellen Lernens können Forschern helfen, die Form von Proteinen und sogar ihre Auswirkungen vorherzusagen. Je mehr Daten gesammelt werden, desto genauer kann das Modell Aminosäuresequenzen vorhersagen. Durch die Bereitstellung genauer Vorhersagen wird die Technologie dazu beitragen, die Kosten und die Geschwindigkeit der Genbearbeitung zu senken.
Proteinfaltung
Das Problem der Proteinfaltung ist eine der größten Herausforderungen der Strukturbiologie. Die dreidimensionale Form eines Proteins ist entscheidend für seine Funktion und hängt von seiner Aminosäuresequenz ab. Das Problem ist komplex und umfasst viele Faktoren. Glücklicherweise werden Techniken des maschinellen Lernens entwickelt, um es zu lösen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Algorithmen des maschinellen Lernens in der Biologie eingesetzt werden können. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick über den Prozess.
Eine Anwendung des maschinellen Lernens in der Biologie ist die Vorhersage der Proteinstruktur. Proteine sind große Polymere, die aus langen Ketten von Aminosäuren bestehen. Außerdem bestimmt die Reihenfolge dieser Ketten das Verhalten der Proteine. Wenn die Ketten richtig gefaltet sind, hat ein Protein die richtige Funktion. Proteine sind für viele Prozesse notwendig, unter anderem für die Herstellung von Antikörpern und Enzymen. Sie können auch zur Bekämpfung von Krankheiten eingesetzt werden. Bis vor kurzem war es jedoch unmöglich vorherzusagen, wie sich Proteine falten würden. Im Jahr 2020 kündigte das Unternehmen DeepMind jedoch die Entwicklung einer Architektur an, die die Proteinfaltung mit hoher Genauigkeit vorhersagen kann.
Forscher haben auch KI-basierte Methoden eingesetzt, um das Problem der Proteinfaltung zu lösen. Das Modell AlphaFold von DeepMind gewann den CASP14-Wettbewerb, einen alle zwei Jahre stattfindenden Wettbewerb, bei dem es darum geht, den besten Weg zur Faltung von Proteinen zu finden. Ein großer Teil der wissenschaftlichen Gemeinschaft betrachtet dieses Problem nun als gelöst.
Weitere Anwendungen des maschinellen Lernens in der Biologie sind die Verarbeitung natürlicher Sprache und das Gesundheitswesen. Das maschinelle Lernen hat viele Bereiche verändert und auch in der Biologie zu neuen Erkenntnissen geführt. Die Herausforderung in der Bioinformatik besteht darin, Wege zu finden, große Datensätze zu verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Deep Learning hilft bei der Lösung dieses Problems, indem es die Merkmale komplexer Datensätze lernt und sie auf leicht verständliche Weise darstellt.
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