MIT设计深度学习框架登Nature封面，预测非编码区DNA凋亡

他们的大体上概念的数据集分析意志力。「创建者一个准确的大体上概念当然是一项功绩，但对我来说，这只是一个起点，」Vaishnav 解释道。

首先，为了相符他们的大体上概念是否并能合成药理学应用，如生产线抗生素、酶和食物，研究课题执法人员常用它来外观设计并能为任何感兴趣的遗传物质产生所才可回应水平的启动子。然后，他们查阅了其他的科学研究成果，以相符大体上的演化疑虑，就让他们的大体上概念能否尽力解答这些疑虑。该制作团队甚至还从一项这两项研究课题当中获取了虚幻的分布区数据集集，其当中涵盖了世界各地糖类菌株的遗传信息。通过这些方法，他们并能塑造出过去数千年的同样压力，这种压力塑造了今天的糖类遗传物质组。

但是，为了创造一个可以探测所有遗传物质组的强大辅助工具，研究课题执法人员才可找到一种方法，在没有这样一个全面的分布区数据集集的情况下数据集分析非UTF-遗传物质的形态。为了做到这一最终目标，Vaishnav 和他的同事们外观设计了一种计算方法，允许他们将来自大体上的数据集分析绘制到可视化上。这尽力他们以最简单的模式展览品了任何非UTF- DNA 遗传物质如何制约介导和一致性，而无才可在试验室管理木头进行时任何耗时的试验。

Vaishnav 解释说：「之同一时间，一致性地形当中有一个未解决的疑虑，即没有一种方法可以以一种有内涵地捕捉遗传物质形态属性的模式将它们数据集处理。我真的很想找到一种方法来填补这一填补，并为创造一个完备的一致性环境的长期愿景做到贡献。」

爱丁堡大学医学研究课题委员会某种程度遗传学家部门的遗传学家教授 Martin Taylor 回应，这项研究课题确实，计算机不仅可以数据集分析调节 DNA 巨大变化的制约，还可以揭示支配者数百万年形态的潜在原则。

尽管该大体上概念只在少数几种湿润同一时间提条件下的一小部分糖类调节 DNA 上进行时了体能训练，但让他第一印象深刻的是，这个大体上概念竟是并能对哺乳动物遗传物质调节的形态做到如此有用的数据集分析。

这项研究课题因其在外观设计脊椎动物 DNA 遗传物质方面的最重要制约而受到诸多注目，甚至在该研究课题正式发表之同一时间，Vaishnav 就已经寄送了一些研究课题执法人员的询问，希望将该大体上概念外观设计用于遗传物质治疗的非UTF- DNA 遗传物质。

这项管理工作未来会已经有了一些具体内容的应用，最主要在酿造、烘焙和脊椎动物技术当中为糖类示例外观设计调节 DNA。

Martin Taylor 还评价称：「这项管理工作愈来愈进一步则会尽力识别某种程度调节 DNA 当中的病症特异性，这些特异性目同一时间在药理学上很难找到并且在很大程度上被忽视了。这项管理工作确实，在愈来愈充沛、愈来愈复杂和愈来愈多样化的数据集集上体能训练的遗传物质调节 AI 大体上概念展现出光明的愈来愈进一步。」

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