【佳學基因檢測】基因解碼手指紋路，無影畫像精細度再次升級

基因檢測導讀：

人體的個體特異是由人體多方面的特征共同描繪的。在長期的生活實踐中，人類開發(fā)出了人體的指紋識別特征、人體鞏膜識別特征。除了這兩個賊正確方便的人體獨特性標識以外，人們還有聲譜、行為譜、疾病譜、手高、長相、腳掌紋等來記錄和匹配個體的特異性。佳學基因做為一個基因信息的分析解碼專業(yè)機構(gòu)，致力于建立人體特征與基因序列關(guān)系聯(lián)系，從而實現(xiàn)人體的無影畫像。人體無影畫像的正確度、特征覆蓋度的進一步提高將極大的拓展人類認知自我、發(fā)民自我的能力，是人工智能和人類自我進化交互的界面。

什么是指紋？

根據(jù)佳學基因的人類表型組的定義，指紋是存在人的手指、腳趾指腹區(qū)域的凹凸紋路。由于在人類的重復率極小，大約為150億分之一，這種凹凸紋路長期以來成為世界通用的“人體身份證”。指紋與人體的基因序列的關(guān)系，長期以來是佳學基因”無影畫像“項目組的工作重點。

指紋與手診手相的關(guān)系、將會有新的突破

指紋是人人都有的皮膚特征，那它與我們的身體發(fā)育及健康狀況有什么聯(lián)系嗎？日前由“人類表型組”國際大科學計劃新穎揭示出這個奧秘，確認了人類指紋和肢體發(fā)育有高度的基因關(guān)聯(lián)，國際先進生物學期刊《細胞》雜志2022年先進期上新穎揭示了指紋與身體發(fā)育基因關(guān)聯(lián)。 自2018年發(fā)起“人類表型組”計劃，對各種人類生命特征進行更加深入的遺傳學研究。進行指紋基因解碼的研究團隊聯(lián)合國內(nèi)外十多家科研機構(gòu)，采集到多種族群體的指紋花紋，分析了近百萬遺傳位點，賊終確認是肢體發(fā)育相關(guān)基因在指紋花紋表型的形成中發(fā)揮了主導作用。篩選到指紋發(fā)育相關(guān)的43個基因座，并且他們之間還是有非常強的規(guī)律性，同時指向肢體發(fā)育?？茖W界也發(fā)現(xiàn)了不同的指紋、掌紋表型與先天性遺傳疾病的關(guān)聯(lián)，這一研究方向與臨床研究的結(jié)合，將為“手相”或者是”手診“應用于新生兒先天性疾病的早期篩查中。

基因信息分析的人工智能將大幅度提高無影畫像的正確度與正確度

佳學基因采用深度人工智能開發(fā)了大量的算法，并建立一系自主演化的方式。AI是基因解碼、基因檢測發(fā)展的加速器?；蛐畔㈩I(lǐng)域已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，新醫(yī)改與生命健康新基建推動基因檢測行業(yè)進入智能化行業(yè)，基于人工智能開展大規(guī)?；蚪M識別、蛋白組學、代謝組學等研究和新藥研發(fā),推進醫(yī)藥監(jiān)管智能化。因此，基因測序的智能化生產(chǎn)體系是必然趨勢，有助于基因數(shù)據(jù)生產(chǎn)的流程規(guī)范化、數(shù)據(jù)的全程質(zhì)控以及測序成本和時間的控制。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大部分人工智能的技術(shù)路徑，機器學習是目前人工智能的核心，它能夠通過對大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行學習和整合，挖掘并計算其中的關(guān)聯(lián)。通過對已有文獻和新增文獻的持續(xù)挖掘，人工智能可以持續(xù)不斷地挖掘并更新突變位點和疾病的潛在聯(lián)系。 對所有的人工智能應用而言，智能的前提都是大量的數(shù)據(jù)訓練。放在基因檢測領(lǐng)域，大量數(shù)據(jù)訓練的前提則是有大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生，這意味著需要測序技術(shù)的大規(guī)模覆蓋。隨著基因組數(shù)據(jù)的迅速增加和所需要分析解讀的突變類型日益復雜，表型和醫(yī)療數(shù)據(jù)也不斷豐富，對算法與算力提出了更高的要求。 AI好比指南針和加速器，它讓基因技術(shù)能夠以更正確的角度、更快的速度進入市場并普及。佳學基因的目標就是有一天，基因檢測會成為心電圖檢測一樣普遍的臨床工具，人工智能可以解有效人體絕大部分數(shù)據(jù)的解讀、分析過程，遠程醫(yī)療將全面普及。在基因技術(shù)和人工智能以及其他技術(shù)的幫助下，阿爾茲海默病的秘密終將被解開，佳學基因是這一歷史必然進程的推動者。

什么是佳學基因無影畫像項目？

在佳學基因推出無影畫像項目之前，所有生物體包括人體圖像的形成是需要借助光影才能成像的。無影畫像是指在沒有見過被畫的人，僅僅憑借被畫者的基因信息就可以再現(xiàn)一個人的影像特征。

無影畫像不僅可以描繪一個人的形態(tài)特征，還可以清楚提指出一個人生理特性、天賦潛能。