الذكاء الاصطناعي يساعد علماء الأحياء على تصنيف المخلوقات الصغيرة في العالم
مع انخفاض التنوع البيولوجي في جميع أنحاء العالم ، يسعى الباحثون جاهدين لتصنيف جميع حشرات الأرض واللافقاريات الأخرى ، والتي تمثل 90٪ من 9 ملايين على مستوى الأنواع لم يتم تسميتها بعد.
للقيام بذلك ، يواجه العلماء عادةً ساعات طويلة في المختبر لفرز العينات التي جمعوها والتي تتكون من آلاف العينات الصغيرة. تتطلب تقنيات الفرز التقليدية معالجة يدوية قائمة على التشكل وهي بطيئة للغاية وكثيفة العمالة، باستخدامDiversityScanner - - يتضمن هذا النهج روبوتًا ، يقوم بانتزاع الحشرات الفردية والمخلوقات الصغيرة الأخرى واحدًا تلو الآخر من الصواني ويصورها. يستخدم الكمبيوتر بعد ذلك نوعًا من الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم التعلم الآلي يقدم فرز آليًا بالكامل لطول العينة وتقدير حجم الجسم وميزات أخرى بالعينات المعروفة. تفرض التقنية بعد ذلك رمزًا لونيًا أو خريطة حرارية فوق الصورة (انظر أعلاه).
كلما كان اللون الأحمر أكثر دفئًا، على سبيل المثال، زاد اعتماد برنامج الكمبيوتر على ذلك الجزء من الجسم لإجراء شبكة عصبية على نوع الحشرة .
ثم ينقل الروبوت كل حشرة إلى طبق به 96 بئراً صغيرة ، لتجهيز هذه العينات لتسلسل الحمض النووي. يتم ربط قطعة التسلسل التي تحدد الأنواع الناتجة "الرمز الشريطي للحمض النووي" في قاعدة بيانات لجميع العينات المفهرسة. على الرغم من أن هذا النهج ليس جيدًا مثل الخبير البشري ، إلا أنه يصنف الحشرات بدقة بنسبة 91.4٪ من الوقت ، كما أن مصممي تقرير التكنولوجيا في دراسة تم نشرها على خادم ما قبل الطباعة -bioRxiv- وأشاروا إلى أن هذه الدقة ستتحسن مع إضافة المزيد من العينات إلى قاعدة البيانات.
لقد جعل الباحثون البرنامج وخطط الطباعة ثلاثية الأبعاد للتقنية متاحة للجميع.
وكما وصف العلماء في نسخة أولية ، فقد قاموا بتبسيط خطوات التسلسل والبرمجيات بحيث يمكن للبلدان النامية والمنظمات الصغيرة الاستفادة منها .
نستنتج أن الجمع بين التنفيذ التلقائي والتعلم الآلي والتشفير الشريطي للحمض النووي لديه القدرة على معالجة تنوع اللافقاريات على نطاق غير مسبوق.
تعليقات
إرسال تعليق