Sıçuan Universitetinin alimləri süni intellektin və kvant hesablamalarının imkanlarını birləşdirərək salmonellaların antibiotiklərə qarşı müqavimətini proqnozlaşdırmaq üçün innovativ yanaşma təklif ediblər.
Salmonella ən çox yayılmış qida patogenlərindən biridir. Onun ştammlarının həm dərmanların həddindən artıq istifadəsi, həm də genetik mutasiyalar nəticəsində yaranan antibiotiklərə qarşı müqavimətinin artması həssaslıq testləri kimi ənənəvi diaqnostik üsulları kifayət qədər effektiv etmir. Tam genom ardıcıllığı məlumatlarına əsaslanan müasir üsullar məlumatların yüksək ölçüsünə görə həddindən artıq məşqdən əziyyət çəkir.
Tədqiqatın müəllifləri davamlılıq əlamətlərinin seçilməsi üçün iki mərhələli sistem təklif ediblər. Əvvəlcə əsas müqavimət genlərini müəyyən etmək üçün statistik üsullardan istifadə etdilər. Daha sonra süni intellektə əsaslanan SARPLLM alqoritmini hazırlayıblar. O, salmonellaların genetik məlumatlarını mətn "cümlələrinə" çevirir, daha sonra müqaviməti proqnozlaşdırmaq üçün dil modeli ilə təhlil edilir. Nümunələrdəki balanssızlıqla mübarizə aparmaq üçün (davamlı suşlar həssas olanlardan çox kiçikdir) komanda QSMOTEN alqoritmini tətbiq etdi.
Təcrübələrin nəticələri göstərdi ki, SARPLLM müxtəlif antibiotiklərə qarşı müqavimətin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyi baxımından mövcud modelləri üstələyir. QSMOTEN alqoritmi həm virtual, həm də fiziki kvant sistemlərində nümunələr arasında oxşarlığı effektiv şəkildə müəyyən edir, bioinformatikada kvant hesablamalarının tətbiqi üçün perspektivlər açır.
Müəlliflər vurğulayırlar ki, uğurlara baxmayaraq, texnologiyanın qarşısında hələ də problemlər var. Gələcəkdə proqnozların dəqiqliyini və platformanın etibarlılığını artırmalı olan əlavə məlumat mənbələrinin inteqrasiyası və aparat təminatının təkmilləşdirilməsi planlaşdırılır.
Mətndə səhv var? Onu siçanla seçin və Ctrl+Enter düyməsini basın.