查尔莫斯理工大学的克里斯蒂安·博格 利用人工智能和超级计算机，研究人员发现了四个分子构件A、C、G和T的重复模式和组合，称为“基序”，将它们与基因表达(即产生的蛋白质的平均量)联系起来
学分:皮克斯拜/查尔莫斯理工大学 我们的遗传密码不仅控制着我们细胞产生的蛋白质，而且在很大程度上还控制着蛋白质的数量
这一突破性的发现适用于所有生物，是由瑞典查尔莫斯理工大学的系统生物学家利用超级计算机和人工智能最近做出的
他们的研究也可能为癌症之谜带来新的曙光，最近发表在科学杂志《自然通讯》上
脱氧核糖核酸分子包含细胞生产蛋白质的指令
自上世纪中叶双螺旋被认为是生命的信息载体以来，这一点就为人所知
但是决定某种蛋白质产量的因素还不清楚
测量表明，一个单细胞可以包含某一特定蛋白质的几个分子中的任何东西，最多可达数万个
有了这项新的研究，对这一过程背后的机制，即基因表达的理解向前迈出了一大步
查尔莫斯科学家小组已经表明，大多数数量调节的信息也嵌入在DNA代码本身中
他们已经证明，这些信息可以在超级计算机和人工智能的帮助下读取
堪比管弦乐配乐 查尔莫斯生物和生物工程系的助理教授亚历山大·泽列兹尼亚克领导着这项发现的研究小组
“你可以把它比作管弦乐配乐
音符描述了不同乐器应该演奏的音高
但是光是音符并不能说明音乐听起来怎么样，”他解释道
例如，还需要音乐的节奏和动态信息
但是，遗传学的语言将这些信息传播到了大面积的脱氧核糖核酸分子上，而不是像快板或强音这样的书面说明
“以前，我们可以读音符，但不能读音乐应该如何演奏
现在，我们两者都可以做到，”亚历山大·泽列兹尼亚克说
“另一个比较可能是，现在我们已经找到了遗传语言的语法规则，而在此之前，我们可能只知道词汇
" 但是决定基因表达量的语法是什么呢？根据泽列兹尼亚克的说法，它采取了遗传学四个“音符”的重复模式和组合的形式——被称为A、C、G和T的分子构件
这些图案和组合被称为图案
关键因素是这些基序之间的关系——它们重复的频率以及它们出现在脱氧核糖核酸代码中的确切位置
“我们发现这些信息分布在脱氧核糖核酸的编码和非编码部分——也就是说，它也存在于以前被称为垃圾脱氧核糖核酸的区域
" 利用人工智能方法，研究人员发现了一些调控规则，这些规则定义了基因上哪些脱氧核糖核酸基序必须一起存在，以及在哪些位置调控基因表达的水平从低到高不等
以前的研究只关注单个调控区中的单个基序(标记为“原始基序”)，而在这里，他们将视角扩展到多个调控区和多个基序(标记为“附加基序”)
学分:Jan Zrimec/Chalmers理工大学 适用于所有生物的发现 虽然还有其他因素也影响基因表达，但根据这项研究，嵌入遗传密码的信息占了这个过程的80%
研究人员在包括酵母、细菌、果蝇、小鼠和人类在内的七种模式生物中测试了这种方法，发现其机制是相同的
他们的发现是普遍的，对所有生物都有效
根据泽列兹尼亚克的说法，如果没有先进的超级计算机和人工智能，这一发现是不可能的
该研究小组在查尔莫斯理工大学和瑞典的其他设施进行了大型计算机模拟
“这个工具允许我们同时观察数千个位置，创造了一种自动化的DNA检查
这对于从如此大量的数据中识别模式是至关重要的
" 查尔莫斯研究小组的博士后研究员、该研究的第一作者简·斯瑞姆克说:“利用以前的技术，研究人员必须告诉系统在DNA代码中搜索哪些基序
但是多亏了人工智能，该系统现在可以自己学习，识别与基因表达相关的不同基序和基序组合
" 他补充说，这一发现也是因为他们在一次扫描中检查了比以前更大部分的脱氧核糖核酸
在制药行业的应用 阿列克谢·泽列兹尼亚克认为，这一发现将在研究界引起极大兴趣，这种方法可能成为若干研究领域的重要工具，包括遗传学和进化研究、系统生物学、医学和生物技术
新的知识也使得更好地理解突变如何影响细胞中的基因表达成为可能，从而最终理解癌症是如何发生和发挥作用的
对于更广泛的公众来说，最有意义的应用是制药行业
“可以想象，这种方法可能有助于改善微生物的基因改造，这些微生物如今已经被用作‘生物工厂’，从而更快、更便宜地开发和生产新药，”他推测道
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