利用人工智慧監控環境
利用人工智慧監控環境
微生物在生態系統中發揮著重要作用，其多樣性反映了其生存環境的健康狀況。然而，在目前的生物監測專案中，由於難以識別它們，它們仍在很大程度上未得到充分利用。來自瑞士日內瓦大學(UNIGE)的研究人員最近開發了一種結合兩種前沿技術的方法來填補這一空白。他們使用基因組工具對樣品中的微生物DNA進行測序，然後利用人工智慧利用這些數量可觀的資料。它們建立預測模型，能夠對生態系統的健康狀況進行大規模的診斷，並識別出具有重要功能的物種。這項發表在《微生物學趨勢》(Trends in Microbiology)雜誌上的新方法將顯著提高大型生態系統的觀察能力，並減少非常有效的常規生物監測程式的分析時間。
在可持續發展和人類對環境的壓力日益增加的情況下，監測生態系統的健康狀況至關重要。不同種類的微生物對環境變化敏感，可作為監測環境質量的生物指標。然而，它們的形態識別需要大量的時間和專業知識。“一年前，我們能夠僅根據樣本中單細胞藻類的DNA序列建立水質指數，而不需要直觀地識別每一種藻類，”UNIGE科學學院遺傳與進化系教授Jan Pawlowski解釋說。
使用DNA序列而無需識別它們
基因組工具使快速和非常準確地描述居住在環境中的生物群落成為可能。然而，由於許多DNA序列在現有的資料庫中沒有被引用，因此大部分資料不能用於環境健康診斷。因此，擁有這些序列的物種及其生態作用都是未知的。“為了利用所有環境基因組資料，即樣本的所有生物多樣性，我們使用了一種機器學習演算法，”日內瓦小組成員、該研究的第一作者特里斯坦·科迪爾(Tristan Cordier)指出。
生物學家使用了已知的不同生態質量狀態的樣本，從好的到壞的，從這些樣本中他們對DNA進行了測序。這些資訊的組合使他們能夠利用每個樣本的資料構建一個參考系統。“然後，基於我們的訓練資料，用這種演算法開發了一個預測模型。”這些資料包括參考診斷資料和未知物種測序資料，”Jan Pawlowski說。通過將新的參考樣本包含到現有的訓練資料集，可以對該模型進行改進和驗證。
發現新的生物指示器