Towards AI-designed genomes using a variational autoencoder
Notice bibliographique
Résumé
Genomes encode elaborate networks of genes whose products must seamlessly interact to support living organisms. Humans' capacity to understand these biological systems is limited by their sheer size and complexity. In this article, we develop a proof of concept framework for training a machine learning (ML) algorithm to model bacterial genome composition. To achieve this, we create simplified representations of genomes in the form of binary vectors that indicate the encoded genes, henceforth referred to as genome vectors. A denoising variational autoencoder was trained to accept corrupted genome vectors, in which most genes had been masked, and reconstruct the original. The resulting model, DeepGenomeVector, effectively captures complex dependencies in genomic networks, as evaluated by both qualitative and quantitative metrics. An in-depth functional analysis of a generated genome vector shows that its encoded pathways are interconnected, near complete, and ecologically cohesive. On the test set, where the model's ability to reconstruct uncorrupted genome vectors was evaluated, Area Under the Receiver Operating Curve (AUROC) and F1 scores of 0.98 and 0.83, respectively, support the model's strong performance. This article showcases the power of ML approaches for synthetic biology and highlights the possibility that artifical intelligence agents may one day be able to design genomes that animate carbon-based cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».