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        使用全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)通過(guò)性狀預(yù)測(cè)鑒定個(gè)體
        
			
        
				2019-05-29 10:02:40
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			  來(lái)源：
			
        
		
        
				
		
        
			
        Human Longevity，Inc。(HLI)的研究人員發(fā)表了一項(xiàng)研究，其中使用全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)了個(gè)體面部和其他身體特征。這項(xiàng)工作來(lái)自第一作者Christoph Lippert，博士。高級(jí)作者J. Craig Venter博士發(fā)表在“美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊”(PNAS)上。
        

        使用全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)通過(guò)性狀預(yù)測(cè)鑒定個(gè)體
        

        作者認(rèn)為，雖然該研究為取證提供了新方法，但該工作對(duì)數(shù)據(jù)隱私，去除識(shí)別和充分知情同意具有嚴(yán)重影響。該團(tuán)隊(duì)得出結(jié)論認(rèn)為，隨著越來(lái)越多的基因組被生成并放置在公共數(shù)據(jù)庫(kù)中，需要進(jìn)行更多的公眾審議。
        

        對(duì)于IRB批準(zhǔn)的研究，1,061名年齡在18至82歲之間的不同種族的人參與其基因組測(cè)序至平均深度至少30倍。研究人員還以三維面部圖像，聲音樣本，眼睛和皮膚顏色，年齡，身高和體重的形式收集表型數(shù)據(jù)。
        

        該團(tuán)隊(duì)高精度地預(yù)測(cè)了眼睛的顏色，膚色和性別，但其他更復(fù)雜的遺傳特征證明更加困難。該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為他們的預(yù)測(cè)模型是合理的，但需要大量的人才來(lái)使預(yù)測(cè)更加穩(wěn)健。該團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一種稱為最大熵算法的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法具有新穎性，因?yàn)樗业搅怂蓄A(yù)測(cè)模型的最佳組合，以匹配全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)與表型和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并且能夠正確識(shí)別平均值， 10個(gè)不同種族的參與者中有8個(gè)，非洲裔美國(guó)人或歐洲參與者中有5個(gè)參與者。
        

        HLI的聯(lián)合創(chuàng)始人，執(zhí)行主席兼科學(xué)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人Venter評(píng)論說(shuō)：“我們開始做這項(xiàng)研究，以證明你的基因組編碼所有使你成為你的東西。這顯然是一個(gè)有限隊(duì)列的概念證明但我們相信，隨著我們將本研究和HLI數(shù)據(jù)庫(kù)中的人數(shù)增加到數(shù)十萬(wàn)，我們將能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)所有可以從個(gè)體基因組中預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)。
        

        他補(bǔ)充說(shuō)：“我們還擔(dān)心公眾和研究界沒有充分關(guān)注基因組學(xué)時(shí)代對(duì)個(gè)人隱私的更好保障和政策的需求，并且正在敦促更多的分析，更好的技術(shù)解決方案和持續(xù)的討論。 “
        

        HLI的數(shù)據(jù)科學(xué)家Lippert補(bǔ)充說(shuō)：“這項(xiàng)研究顯示了成像技術(shù)在篩選大量個(gè)體特征方面的潛力。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)全自動(dòng)數(shù)據(jù)解釋，并在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中起著至關(guān)重要的作用。”
        
			

			
          
        
			
        
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