Yeni bir araştırma, yapay zeka destekli bir modelin bitkilerin genetik “dilini” çözebileceğini ortaya koydu.
Plant RNA-FM olarak adlandırılan bu model, bitkilerin ribonükleik asidi ya da RNA’sı ile eğitim aldı ve bu alanda türünün ilk örneği olma özelliği taşıyor.
RNA, canlı organizmalar ve virüslerin çoğunda bulunan, DNA ile benzer özellikler gösteren büyük bir moleküldür. Bitkilerde, hücreler RNA aracılığıyla iletişim kurarak büyümeyi koordine eder ve büyüme yerlerini belirler.
Bu bölüm, konuyla ilgili referans noktalarını içerir. (Related Nodes field)
Model, dünya genelinde 1124 farklı bitki türünden elde edilen 54 milyar RNA parçası içeren bir veri seti kullanarak “genetik alfabe” oluşturdu. Araştırmacılar, bu modelin, OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT’nin insan dillerine yanıt verebilmesine benzer bir şekilde RNA’nın gramerini ve mantığını anladığını belirtti.
İngiltere’deki John Innes Merkezi’nde doktora sonrası araştırmacı olarak çalışan Dr. Haopeng Yu, RNA dizilerinin insan gözüne karmaşık görünmesine karşın, yapay zeka modelinin içindeki kalıpları çözmeyi başardığını ifade etti.
İngiltere’deki John Innes Merkezi’nin hazırladığı grafik, Bitki RNA-FM adıyla bilinen yapay zeka modelini göstermektedir. Modelin, bitki biliminde ve muhtemelen omurgasızlar ile bakterilere yönelik araştırmalarda yenilik sağlayacağı umuluyor. (John Innes Merkezi)
Yu, Exeter Üniversitesi’nden bilgisayar bilimcileri ile birlikte, Nature Machine Intelligence adlı akademik dergide yayımlanan araştırmanın ortak yazarlarından birisidir. Ayrıca, Çin’den Kuzeydoğu Normal Üniversitesi ve Çin Bilimler Akademisi ile işbirliği yapıldı.
Araştırma ekibi, RNA’nın işlevleri hakkında tahminler yürütmenin yanı sıra, organizmanın tüm molekülleri arasında RNA yapısının belli kalıplarını saptamak için yeni modeli kullandı. Bu kalıplar, bitki stresini ve büyümesini etkileyen karmaşık yapıları da içeren “anahtar dil” özellikleri taşımaktadır.
John Innes Merkezi, yapılan tahminlerin deneyler ile doğrulandığını bildirdi ve modelin tanımladığı RNA yapıların, genetik bilginin proteine dönüşümündeki verimliliği etkileyebileceğini belirtti. Bu dönüşüm, hücrelerde RNA bazlı modeller kullanılarak protein üretimini ifade etmektedir. Proteinler, kimyasal reaksiyonları başlatarak hücresel süreçlerde kritik bir rol üstlenir.
Yazarlar, elde ettikleri bulgular sayesinde modelin bitki bilimi ve belki de omurgasızlar ile bakterilere dair yenilikler sunabileceğini ifade etti. Ayrıca, RNA ve DNA’nın dillerini daha iyi anlamak adına kapsamlı yaklaşımlar geliştirme hedefindedirler.
Projeye liderlik eden Profesör Yiliang Ding, “Bu keşif, bitkileri daha iyi anlamak ve potansiyel olarak programlamak için yeni fırsatlar sunuyor. Bunun, mahsul iyileştirme ve yeni nesil yapay zeka destekli gen tasarımına önemli etkileri olabilir” şeklinde açıklamada bulundu.
0 Comments