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遺伝子操作されたシーケンスは、どのラボがそれを作成したかを決定できます!

Covidを引き起こすウイルスであるSARS-CoV-2は、将来を生物学的病原体に対して脆弱にしました。次のパンデミックを防ぐために私たちにできることは重大な懸念事項です。 Covidの世界への出現は、動物から人間への自然なジャンプ、または実験室での事故の結果でした。米国の諜報機関は現在、ウイルスはおそらく遺伝子操作されていないとの意見です。

 

多くの専門家は、病原性の脅威に対処するために、利用可能なものよりもはるかに大きなツールキットの必要性を示唆しています。遺伝子操作された生物のDNAまたはRNAの特徴的なパターンの痕跡は、多くの場合、生物工学によって残されます。これらは、合成生物学に入る多数の設計上の決定の産物です。

 

ツールを開発する努力により、科学者は遺伝子操作されたシーケンスを調べて、どのラボがそれを作成したかを判断できます。今年の初めに、著名な国際コンテストが研究者の間で開催されました。コンテストは、テクノロジーが科学者の手の届くところにあることを示しました。

 

世界をリードするバイオリサーチラボのいくつかは、コンテストGenetic Engineering AttributionChallengeを後援しました。コンセプトは、遺伝子工学の帰属における技術を開発するようにチームに挑戦することでした。完了で最も成功した参加者は、80%以上の精度で機械学習を使用して、どのラボが特定の遺伝子配列を生成したかを予測できました。

 

生物兵器の研究開発を妨げる理由の1つは、加害者が隠れたままになる可能性があり、キラーウイルスの発生源を見つけるのが難しいことです。このようなツールは、操作されたウイルスが誤って拡散した場合に、どこから漏洩したかを特定するのに役立ちます。また、適切な安全手順なしでラボが行っている遺伝子工学の作業を知ることも役立ちます。

 

何百ものデザインの選択肢が遺伝子工学に入ります。どの遺伝子が使用され、どの酵素がそれらを接続するために使用され、どのソフトウェアがそれらの決定を行うために使用されますか?人間がDNAを切断するために使用する酵素は、さまざまなパターンとエラープロファイルで切断されます。データは、他のラボで作成された60,000を超える遺伝子配列で機能するようにトレーニングされたアルゴリズムに送られます。なじみのないシーケンスが提供された場合、ラボが作成した可能性のあるアルゴリズムによって予測できます。

 

機械学習システムの助けを借りて、研究者は遺伝子操作で使用される特定のプラスミドまたは特定のDNA鎖を構築した研究室を見つけることができます。どの実験室が生物兵器を生産したかを知ることにより、3つの方法で人間を保護することができます–

 

誰が責任を負ったのかを知ることで、能力と動機に光を当てることができ、その結果を減らすことができます。

これにより、世界は国際法に違反して政府や研究所が生産する生物兵器を阻止することができます。

これらの機能が広く知られている場合、そもそも生物兵器の使用はそれほど魅力的ではありません。

過去1年半、人間はパンデミックの壊滅的な病気がどれほど壊滅的なものになるかを考えさせられました。研究所や政府による予防策は、次のパンデミックを防ぐのに十分です。 2021年8月、米国インテリジェンスレポートは、「ほとんどの機関は…SARS-CoV-2がおそらく遺伝子操作されていないことを低い確信で評価しています」と結論付けました。

Rishabh

私は時間の経過とともに自分自身のより良いバージョンになることを目指している人です。 MS Excel、コミュニケーション、人前で話す、ソーシャルメディアマーケティングに熟練していることに加えて、マーケティングは私が楽しみにしているものであり、さまざまな個人にデジタルおよび非デジタルでのマーケティングに関するさまざまなヒントやコツを与えてきました。 また、私は音楽が大好きで、私も上手に歌えると言われています。 [email protected]
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