◆ 발표의 포인트

• 우리는 토마토의 전체 게놈 서열 정보에 AI를 적용하여 유전자 발현 (유전자 "운동")을 예측하는 기술을 개발했습니다.
• 우리는 과일이 "찢어 질 때"유전자 발현의 핵심 인 DNA 서열을 예측할 수있었습니다.
• AI에 의해 예측 된 주요 DNA 서열을 자유롭게 수정함으로써 마카오 슬롯 머신 잭팟 익을 수있는 메커니즘의 상세한 설계를 만들 수있을 것으로 예상된다.

과일 색상, 단맛 및 아로마와 같은 특성은 각 작물의 게놈에 존재하는 특정 유전자의 발현 (유전자 "운동")에 의해 결정됩니다. 그러나, 이들 유전자의 발현 패턴은 게놈 내의 복잡한 원소의 조합에 의해 결정되기 때문에, 전체 게놈 서열 정보가 밝혀 지더라도 예측하기가 어려웠다. Akagi Tsuyoshi 교수, Masuda Kanae (D3) 및 환경 생명 과학 대학원 (Agriculture), 슬롯사이트 University, National Institute of Agriculture and Food Industry and Technology의 공동 작업자, Life and Environmental Sciences 대학원, Tsukuba 대학, Kyushu 대학원, Kyushu 대학원, Kyushu는 변화를 개발했습니다. 딥 러닝을 적용하여 "숙성"과정에서 중요한 유전자, 이미지, 비디오 및 사진과 같은 언어에 일반적으로 사용되는 AI 기술, 토마토의 전체 게놈 정보에. 또한, "설명 가능한 AI (X-AI)"라는 기술을 활용함으로써, 우리는 AI에 의해 예측 된 과일의 유전자 발현에 중요한 주요 DNA 서열을 식별 할 수 있었다. 앞으로, AI와의 추가 "협력"은 인간이 판단하기 어려운 방대한 양의 전체 게놈 정보 내에서 메커니즘을 풀고 주요 DNA 서열을 자유롭게 수정하여 과일의 다양한 특성에 관한 상세한 설계를 허용합니다.
이 연구 결과는 3 월 8 일 일본 시간 (미국 동부 표준 시간 : 3 월 8 일 오전 7시) 및 미국 과학 저널 "식물 세포"온라인 고급 버전에 실 릴 것입니다.

◆ 연구원의 단어

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■ 종이 정보
이론 이름 : Cistrome 데이터 및 설명 가능한 딥 러닝을 사용하여 토마토의 발현 설계를위한 게놈 전체 CIS 디코딩
게시 된 논문 :식물 세포
저자 : Takashi Akagi^*, Kanae Masuda^*, Eriko Kuwada^*(^*동등하게 기여), Kouki Takeshita, Taiji Kawakatsu, Tohru Ariizumi, Yasutaka Kubo, Koichiro Ushijima, Seiichi Uchida
d o i : 10.1093/plcell/koac079

<세부 연구 내용>
토마토 게놈의 AI 피어 : 과일 유전자의 움직임 감지 - 과일이 "익은" -


<연락처>
마카오 슬롯 머신 잭팟, 환경 생명 과학 분야의 학업 연구 학부
연구 교수 Akagi Takashi
(전화 번호) 086-251-8337