Новость

Программы для компьютеров будут писать биологи

Создатели компьютерных алгоритмов могут многому научиться у генетиков. Уже сейчас активно развиваются «эволюционные вычисления», которые реализуют цифровую модель преобразования наследственной информации в живых клетках. Как отмечают исследователи, подобный поход помогает решать нестандартные вычислительные задачи, особенно в биологических дисциплинах.
Программы для компьютеров будут писать биологи
Иллюстрация www.media.mit.edu /
1 минута
Создатели компьютерных алгоритмов могут многому научиться у генетиков. Уже сейчас активно развиваются «эволюционные вычисления», которые реализуют цифровую модель преобразования наследственной информации в живых клетках. Как отмечают исследователи, подобный поход помогает решать нестандартные вычислительные задачи, особенно в биологических дисциплинах.

В подобных вычислениях информацию представляют как линии единиц и нулей, которые взаимодействуют по эволюционным принципам. Даже терминология тут сугубо биологическая: ученые оперируют словами «ген», «хромосома» и «мутация». Такие алгоритмы нашли достаточно широкое применение, в особенности для моделирования работы биологических объектов.

На прошедшей в Нью-Йорке на прошлой неделе Конференции по генетическим и эволюционным вычислениям, в частности, был представлен удачный пример использование подсмотренных у природы методов для построения филогенетических схем, которые содержат информацию о происхождении одних биологических видов от других. Эволюционные вычисления оказались весьма кстати.

Руководителем этого исследования является Клэр Бейтс Конгдон (Clare Bates Congdon) из колледжа Колби (Colby). Она модифицировала широко используемую для построения филогенетических схем программу Phylip (PHYLogeny Inference Package), добавив модуль, основанный на эволюционных вычислениях. Полученный алгоритм Gaphyl был успешно испытан при анализе наследственности растений.

Если при анализе информации на 49 видов растений по 61 признаку традиционный Phylip выдал 74 филогенетических схемы за 24 часа работы, то алгоритм Gaphyl за то же время вычислил 250 вариантов, в которые были включены и все те, что нашел Phylip. За следующие 36 часов последний смог добавить к списку лишь еще 95 вариантов, что подтверждает преимущество эволюционных алгоритмов.

Подобный поход был успешно использован и другими исследователями, например, для поиска повторяющихся участков в структуре белков или оценка влияния освещения на биохимические параметры фотосинтеза. Вообще председательствующие, обращаясь к участникам конференции, большинство из которых – специалисты по компьютерам, рекомендовали больше общаться с биологами.

5 признаков меланомы: зачем зимой проверять родинки Здоровье 5 признаков меланомы: зачем зимой проверять родинки
Для тех, кто часть зимы проводит на морях или только что вернулся из отпуска, этот текст может оказаться весьма кстати