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需要我儘可能多的基因組資料。2年前你跑到我公司揪下來的我的頭髮,還有沒有?”

盧赫轉了轉眼珠,“沒了,不過我可能還有測序結果,在我家裡放著。”

“放哪裡了,我讓人去取一下。”對方語氣驚喜。

“沒必要。”盧赫回憶起往事,“我當初從你頭髮裡提了三組基因,分別寄給三個公司測序,其中就有你們公司。你調下資料就行。”

“找過了,沒有。可能大停電的時候,損失了。”

盧赫無奈道:“我能先問下你們目前是什麼思路嗎?你要搞機器學習?那種不可解釋的黑箱,有用嗎?”

對方點頭認可,“沒錯,我們就是要做機器學習,而且是具備可解釋性的小樣本機器學習。至於你說的黑箱,就算有些方法是黑箱,但好用就行了。

你們之前用的cRISpR脫靶分析軟體,其實就用了這種技術。那是巨硬亞洲研究院前幾年的成果。

他們建立了一個大型的資料集,記錄了與給定的嚮導RNA有一項核苷酸不匹配的所有可能的標靶區域裡發生的脫靶活動。

然後把資料餵給了一個兩個隱藏層的神經網路,訓練出了一個可以輸出所有潛在脫靶位點的模型。這是一個生成模型,可以得到每個脫靶位點的機率,據此計算脫靶評分。”

“太普通了,這只是實現了一個二線工具,還有沒有更驚豔的?”盧赫追問。

“有。

非同源末端連線機制還記得吧?剪刀剪完基因序列後,不管三七二十一直接把斷裂的基因給粘起來。

這種方式並不常用,一般都是用同源模板修復。一方面是剪的時候可能剪了不止一個地方,粘的時候卻可能只粘了其中一個。另一方面是細胞不樂意了直接就不粘了。

但有團隊利用機器學習演算法準確地預測到了細胞容易修復的基因位點,並用cRISpR和非同源末端連線治了病。

為了探索具有代表性的人類基因組序列的修復產物,他們設計了一千多個目標位點,特徵是嚮導RNA和靶標基因,標籤是非同源末端連線最終起了修復作用位點。

資料餵給了一個看起來結構很複雜的模型,訓練結果很是喜人,模型對11%的嚮導RNA的修復位點的預測準確率在50%以上。

意味著這些嚮導RNA和相應靶標基因所對應的疾病,可以用這種方式來治療。

最終他們治癒了赫曼斯基-普德拉克綜合徵,一種能凝血不足

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