AI技术在生物学领域的应用前景广泛
发布时间：2021-07-28 19:34:48 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：以往的考古研究认为，人类的祖先主要是尼安德特人和丹尼索瓦人。而通过对现代人类DNA计算分析显示，新发现的人类祖先是尼安德特人和丹尼索瓦人的混血儿。这一发现可以解释，去年夏天在丹尼索瓦的洞穴中发现的尼安德特人和丹尼索瓦人的后代，并不是一个孤立的
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以往的考古研究认为，人类的祖先主要是尼安德特人和丹尼索瓦人。而通过对现代人类DNA计算分析显示，新发现的人类祖先是尼安德特人和丹尼索瓦人的混血儿。这一发现可以解释，去年夏天在丹尼索瓦的洞穴中发现的尼安德特人和丹尼索瓦人的后代，并不是一个孤立的案例，而是一个更为普遍的一部分。
这是首次利用人工智能深度学习来解释人类的进化，这为人工智能在生物学、基因组学和进化领域的其他问题的应用铺平了道路。
进化生物学研究所(IBE)、基因组调控中心(CNAG-CRG)和塔尔图大学的研究人员使用深度学习算法来识别一种新的、迄今未知的人类祖先，这些祖先可能在数万年前就已经与现代人类杂交了。“大约八万年前，所谓的”走出非洲“的事件发生了，当时已经由现代人组成的部分人口抛弃了非洲大陆，迁移到了其他大陆，形成了目前的所有人口。”
IBE的首席调查员兼联合爱国阵线的部门主任Jaume Bertranpet解释说：“我们知道，从那时起，除了非洲以外，现代人类与所有大陆的尼安德特人杂交，与大洋洲的丹尼索瓦人杂交，很可能也与东南亚的德尼索瓦人杂交，尽管与第三个灭绝物种杂交的证据还没有得到任何确切的证实。”
人工智能深度学习是破解远古DNA中人类进化的钥匙。到目前为止，第三祖先的存在只是一个理论，可以解释当前人类基因组中某些片段的起源(参与这项研究的团队的一部分已经在先前的一项研究中提出了灭绝的原始人的存在)。
然而，深度学习使我们能够从DNA过渡到祖先的人口结构。调查人员必须面对的问题是，他们所分析的人口模型比迄今所认为的任何其他模型都要复杂得多，而且没有任何统计工具可供分析。
CNAG-CRG首席研究员、模拟专家说，深度学习“是一种模仿哺乳动物神经系统工作方式的算法，不同的人工神经元专门研究和学习在数据中检测对执行某项任务很重要的模式。”“我们利用这一特性，利用通过数十万次模拟获得的基因组来学习预测人类人口统计学。每当我们进行模拟时，我们都在沿着人类历史上的一条可能的道路前进。在所有的模拟中，深入学习可以让我们观察是什么让祖先的谜团合二为一。”
深入学习分析显示，灭绝的人类很可能是尼安德特人和丹尼索瓦人的后裔。今年夏天发现的具有这些特征的化石似乎支持了这项研究发现，巩固了与现代人类共存并与之交配的第三个物种或种群的假设。塔尔图大学研究员、IBE前研究员Mayukh Mondal说:“我们的理论与最近在丹尼索瓦发现的混合标本是一致的，尽管我们还不能排除其他可能性。”
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