Откриха срити генетични следи, които оспорват произхода на коронавируса

„Установяването на такива връзки между 865 859 CpG места е доста голямо предизвикателство, като вероятността за случайни корелации е по-малка от едно на десет милиона“, казва Жанг. „Въпреки това, когато се вземе предвид рядкостта на тези заболявания, вероятността да се открие значима връзка спада до само едно на сто милиона, което допълнително засилва валидността на тези резултати.“

Произходът на COVID-19 остава неясен, въпреки задълбочените изследвания.

Жанг подчертава, че макар идентифицирането на надеждни биомаркери да е от решаващо значение за научния прогрес, много генни маркери, идентифицирани в изолирани проучвания, не успяват да се наложат в други групи, което води до ниска или никаква междугрупова общност.

Макс-логистичната интелигентност вече е била демонстрирана в проучвания на биомаркери за рак. За разлика от традиционните алгоритми за изкуствен интелект или съвременните техники за машинно обучение, като например случайни гори, дълбоко обучение и машини с опорни вектори, макс-логистичната интелигентност предлага по-голяма интерпретируемост, последователност и устойчивост, което я прави особено полезна за установяване на причинно-следствени връзки, пише hicomm.bg.

Ново проучване, публикувано в Advances in Biomarker Sciences and Technology, използва подход, управляван от изкуствен интелект, за анализ на моделите на ДНК метилиране в 865 859 CpG места в кръвни проби от ранни пациенти с COVID-19.

Под ръководството на Женжън Жанг от катедрата по статистика на Университета на Уисконсин проучването използва максимален логически интелект, за да идентифицира силни генетични връзки.