Мониторинг окружающей среды с помощью искусственного интеллекта
Микроорганизмы выполняют ключевые функции в экосистемах, а их разнообразие отражает здоровье среды. Однако они до сих пор мало используются в программах биомониторинга из-за сложности идентификации. Исследователи из Женевского университета (UNIGE) разработали подход, объединяющий две передовые технологии, чтобы заполнить этот пробел.
Использование последовательностей ДНК без их идентификации
Учёные использовали геномные инструменты для секвенирования ДНК микроорганизмов в образцах, а затем обработали эти большие данные с помощью искусственного интеллекта. Они создали прогностические модели, способные ставить диагноз здоровья экосистем в крупных масштабах, и выявили виды, выполняющие важные функции.
«Год назад мы смогли установить индекс качества воды, основанный исключительно на последовательностях ДНК одноклеточных водорослей в образцах, без визуальной идентификации каждого вида», — объясняет Ян Павловски, профессор UNIGE.
Геномные инструменты позволяют быстро и точно описать биологические сообщества в среде. Однако значительная часть данных не может быть использована для диагностики, так как многие последовательности ДНК не занесены в существующие базы данных, и виды с этими последовательностями неизвестны.
«Чтобы использовать все данные экологической геномики, то есть всё биоразнообразие образцов, мы применили алгоритм машинного обучения», — отмечает Тристан Кордье, первый автор исследования.
Биологи использовали образцы с разным известным статусом экологического качества — от хорошего до плохого — и секвенировали их ДНК. Комбинация этой информации позволила построить систему отсчёта.
«Затем с помощью этого алгоритма была разработана прогностическая модель на основе наших обучающих данных. Они включают данные эталонных диагнозов и данные секвенирования неизвестных видов», — говорит Ян Павловски.
Модель уточняется и проверяется со временем путём добавления новых эталонных образцов в обучающий набор данных.
Обнаружение новых биоиндикаторов
Сочетание этих двух технологий позволяет получать экологические значения для последовательностей ДНК без их идентификации. С помощью этого подхода можно обнаружить виды микроорганизмов — уже описанные или нет — выполняющие важные функции, а также новых биоиндикаторов.
«Наше исследование имеет сходство с изучением микробиома человека. Оба направлены на расшифровку микробных сообществ и поиск биомаркеров, которые можно использовать в качестве мощных диагностических инструментов для обнаружения загрязнения окружающей среды или болезней человека», — заключает Тристан Кордье.
Этот новый подход, описанный в журнале Trends in Microbiology, значительно увеличит возможности наблюдения за крупными экосистемами и сократит время анализа для эффективных программ рутинного биомониторинга.