БИОЛОГИЯЛЫҚ BIG DATA ТАЛДАУДА ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІНІҢ ИННОВАЦИЯЛЫҚ МҮМКІНДІКТЕРІ

Abstract

2010-жылдардың соңынан бастап жасанды интеллект (ЖИ), оның ішінде машиналық оқыту технологиялары өмір туралы ғылымдар саласындағы зерттеулерді түбегейлі өзгертіп келеді. ЖИ биологиялық үдерістерді есептік талдауда, табиғи қосылыстарды анықтауда және экожүйелер динамикасын зерттеуде маңызды құралдардың біріне айналды. Осы шолуда жоғары өнімді жүйелі молекулалық деректер деректерді жинаудың жедел өсуі өмір туралы ғылымдарда ЖИ-ге негізделген талдау әдістерінің қажеттілігін арттырғаны қарастырылады. Жүйелі молекулалық деректер (omics data) - бұл биологиялық жүйелерді толық әрі жан-жақты зерттеуге арналған жоғары өнімді молекулалық деңгейдегі деректер жиынтығы. Олар жасушадағы барлық молекулалардың (гендер, РНҚ, ақуыздар, метаболиттер және т.б.) тұтас жиынтығын қамтиды. Негізгі назар ботаника және микробиология салаларындағы қолданбалы мүмкіндіктерге аударылған. Біз жүйелік биологияда жүйелі молекулалық деректерге негізделген болжау модельдерінің рөлін және күрделі биологиялық жүйелерді тереңірек түсінуге мүмкіндік беретін ЖИ-ге негізделген инновациялық аналитикалық тәсілдерді атап өтеміз. Сонымен қатар, жүйелі молекулалық деректердің FAIR принциптеріне (деректерді оңай табу мүмкіндігі, қолжетімділік, үйлесімділік және қайта пайдалану мүмкіндігі) сәйкестігін қамтамасыз етудің маңыздылығы талқыланады.