Padrões e fenômenos da natureza, em especial os dos seres vivos, têm fornecido uma série de inspirações para resolver problemas computacionais. No artigo, são apresentados três fenômenos biológicos e que soluções computacionais podem ser resolvidas com eles
Algoritmos de machine learning e inteligência artificial possuem uma vasta gama de aplicações nas áreas biológicas. Neste artigo, veja alguns dos principais algoritmos de IA e suas principais aplicações no campo da biologia.
As redes neurais apresentadas na pesquisa incorporam em sua estrutura o conhecimento sobre as redes de sinalização e regulação celular, o que permite que os parâmetros da rede sejam interpretáveis como dados sobre genes e proteínas, ampliando a aplicabilidade das redes não só para tarefas de predição, mas também para a descoberta científica.
O modelo desenvolvido usou a técnica de transfer learning para conseguir generalizar as propriedades físico-químicas das moléculas inibidoras a partir de um dataset pequeno, produzindo ao final 79 novas moléculas candidatas. O estudo foi validado confirmando o potencial dessas moléculas através de métodos tradicionais, mais complexos e dispendiosos.
As funções das proteínas são dependentes de sua estrutura tridimensional, e essa estrutura é determinada pela sequência de aminoácidos que lhe forma. A tradução entre sequência e estrutura não é óbvia, mas um modelo de self-attention, normalmente usado para tradução entre idiomas, conseguiu também fazer essa tradução entre domínios biológicos.
