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)
![]() |
|
![]() |
|
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. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() ![]() ![]() |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
|