Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

 

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Thiết lập chuỗi giá trị nông sản thông minh và an toàn tại Việt Nam Cà chua bi

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  20
 Số lượt truy cập :  35948355
Mô hình ai đột phá có thể chuyển tải ngôn ngữ đời sống thực vật
Thứ năm, 19-12-2024 | 08:24:21

 

Một mô hình sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên có khả năng hiểu được trình tự và tạo cấu trúc kiểu nên “ngôn ngữ” di truyền của thực vật đã được một nhóm nghiên cứu hợp tác để mắt tới.

 

PlantRNA-FM, được cho là mô hình AI thuộc loại đầu tiên, đã được phát triển thông qua sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu thực vật tại Trung tâm John Innes và các nhà khoa học máy tính tại Đại học Exeter.

 

Những người sáng tạo ra mô hình này biết rằng đây là một bước đột phá công nghệ thông minh có thể cung cấp khám phá và đổi mới trong khoa học thực vật và có khả năng ứng dụng vào nghiên cứu về động vật không xương sống và vi khuẩn.

 

RNA, giống như họ hàng hóa học nổi tiếng hơn nó là DNA, là một phân tử quan trọng trong tất cả các sinh vật, chịu trách nhiệm mang thông tin di truyền trong các trình tự và cấu trúc của nó. Trong bộ gen, RNA kiến ​​trúc được tạo thành từ các tổ hợp xây dựng khối được gọi là nucleotide, được sắp xếp theo các mẫu tương tự như cách hợp nhất bảng chữ cái để tạo thành các từ và cụm từ trong ngôn ngữ.

 

Nhóm của giáo sư Yiliang Ding tại Trung tâm John Innes nghiên cứu cấu trúc RNA, một trong những ngôn ngữ chính trong RNA phân tử, nơi RNA có thể gấp lại thành những cấu trúc phức tạp giúp điều chỉnh các chức năng sinh học phức tạp như tăng trưởng thực vật và phản ứng với căng thẳng.

 

Để hiểu rõ hơn về phức tạp ngôn ngữ của RNA với chức năng của nó, nhóm của giáo sư Ding đã hợp tác với nhóm tiến sỹ Ke Li tại Đại học Exeter.

 

Họ cùng nhau phát triển PlantRNA-FM, một mô hình được tạo ra dựa trên một tập dữ liệu bao gồm 54 tỷ lệ đoạn thông tin RNA được tạo nên bảng chữ cái di truyền của 1.124 loại thực vật.

 

Khi tạo ra PlantRNA-FM, các nhà nghiên cứu đã đưa vào theo phương pháp mà các mô hình AI như ChatGPT được đào tạo để hiểu ngôn ngữ của con người. Mô hình AI được dạy ngôn ngữ dựa trên thực vật bằng cách nghiên cứu thông tin RNA từ các loài thực vật trên toàn thế giới, để cung cấp cho nó cái nhìn toàn diện về cách RNA hoạt động trên toàn bộ vương quốc thực vật.

 

Cũng giống như ChatGPT có thể hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người, PlantRNA-FM đã được học cách hiểu ngữ pháp và logic của trình tự và cấu trúc RNA.

 

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình này để đưa ra kỳ vọng chính xác về chức năng của RNA và xác định các công cụ cấu trúc RNA mẫu trên toàn bộ bản sao. Kỳ vọng của họ đã được xác thực bằng các thí nghiệm xác thực rằng RNA cấu trúc được xác định bởi PlantRNA-FM sẽ ảnh hưởng đến kết quả, hiệu quả của quá trình dịch truyền thông tin di truyền thành protein.

 

Tiến sỹ Haopeng Yu, nhà nghiên cứu sau tiến sỹ trong nhóm của giáo sư Yiliang Ding tại Trung tâm John Innes, cho biết: "Trong khi trình tự RNA có vẻ ngẫu nhiên đối với mắt người, mô hình AI của chúng tôi có thể giải mã các ẩn của các mô hình bên trong chúng".

 

Sự hợp tác thành công này cũng nhận được sự hỗ trợ từ các nhà khoa học từ Đại học Sư phạm Đông Bắc và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc đã đóng góp cho quá trình này.

 

Giáo sư Ding cho biết: “PlantRNA-FM của chúng tôi chỉ là khởi đầu. Chúng tôi đang hợp tác chặt chẽ với nhóm của tiến sỹ Li để phát triển các phương pháp AI tiên tiến hơn nhằm tìm hiểu ngôn ngữ DNA và RNA ẩn trong tự nhiên. Bước đột phá này mở ra những khả năng mới để hiểu và có khả năng lập trình thực vật, có thể có ý nghĩa sâu sắc để cải thiện việc trồng cây và thiết kế thế hệ tiếp theo dựa trên AI. AI ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà khoa học thực sự giải quyết các vấn đề, từ việc nuôi sống dân số toàn cầu đến phát triển các loại cây trồng có thể phát triển mạnh trong điều kiện khí hậu thay đổi”.

 

Mô hình nền tảng RNA có thể diễn giải để khám phá các chức năng RNA được xuất bản trên tạp chí Nature Machine Intelligence.

 

Nguyễn Thị Quỳnh Thuận theo Trung tâm John Innes.

Trở lại      In      Số lần xem: 108

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cây lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD