Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Dự án Giải mã Gen Động vật có xương sống, do Eric Jarvis thuộc Đại học Rockefeller dẫn đầu, đang thực hiện nhiệm vụ đầy tham vọng là giải trình tự gen của tất cả các loài đã biết trên Trái đất, tập trung vào những loài có nguy cơ tuyệt chủng. Hợp tác với Dự án Sinh học Gen Trái đất, dự án được hỗ trợ bởi nguồn tài trợ và các công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến từ các công ty công nghệ hàng đầu. Dự án hướng đến việc bảo tồn thông tin di truyền của 13 loài có nguy cơ tuyệt chủng thuộc nhiều lớp khác nhau, bao gồm động vật có vú và lưỡng cư, với kế hoạch mở rộng sang nhiều loài hơn trong tương lai.

Các loài được hưởng lợi từ dự án bao gồm khỉ đuôi bông Colombia đang có nguy cơ tuyệt chủng nghiêm trọng, ếch vàng nhỏ bé Madagascar và ngựa vằn Grévy, những loài có quần thể bị suy giảm nghiêm trọng. Công việc cũng đang được mở rộng sang dê rừng Nubia đang có nguy cơ tuyệt chủng, rùa chân dài đang có nguy cơ tuyệt chủng, hươu lợn rừng và hươu El, cũng như khỉ sư tử vàng và chim cánh cụt châu Phi đang có nguy cơ tuyệt chủng nghiêm trọng. Dữ liệu di truyền của các loài này đang được cung cấp miễn phí cho các nhà nghiên cứu bảo tồn.

Tầm quan trọng của việc hiểu rõ bộ gen của một loài được thể hiện rõ qua sự thành công của loài vẹt kakapo, một loài vẹt không biết bay và hoạt động về đêm. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Otago đã sử dụng phương pháp giải trình tự gen để phát triển kế hoạch nhân giống và bảo tồn, giúp cứu loài vẹt kakapo khỏi nguy cơ tuyệt chủng. Giải trình tự gen cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách các loài thích nghi với môi trường sống và lịch sử sự sống trên Trái đất, điều này rất quan trọng đối với công tác bảo tồn, nông nghiệp và sức khỏe toàn cầu.

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) của Google đã đóng góp đáng kể vào những tiến bộ trong giải trình tự gen, giảm thời gian và chi phí của các dự án giải trình tự hiện tại từ 3 tỷ đô la và 13 năm cần thiết để giải trình tự bộ gen người đầu tiên xuống chỉ còn vài ngày và vài nghìn đô la. Các công cụ như DeepPolisher, DeepVariant và DeepConsensus đang cải thiện độ chính xác và hiệu quả. Quỹ AI vì Khoa học của công ty công nghệ này gần đây đã chọn Đại học Rockefeller làm đơn vị thụ hưởng, với mục tiêu giải trình tự thêm 150 loài và chia sẻ những phát hiện của mình với cộng đồng khoa học và công chúng.