Courtesy of QuantaMagazine
DNA sering dibandingkan dengan bahasa tertulis karena susunannya yang mirip dengan huruf-huruf dalam alfabet. Molekul-molekul dalam DNA, seperti A, T, C, dan G, disusun dalam urutan tertentu yang menyimpan informasi penting bagi setiap makhluk hidup. Namun, manusia kesulitan untuk memahami urutan DNA ini. Untuk membantu memahami DNA, seorang ilmuwan bernama Brian Hie menciptakan model bahasa besar bernama Evo, yang berfungsi seperti ChatGPT tetapi untuk DNA. Evo dilatih dengan data dari 2,7 juta genom bakteri, arkea, dan virus, sehingga dapat memprediksi bagaimana perubahan dalam DNA dapat mempengaruhi fungsi protein dan RNA.
Evo tidak hanya membantu memahami DNA, tetapi juga dapat menghasilkan urutan DNA baru yang dapat berfungsi dengan baik, seperti dalam sistem CRISPR-Cas yang digunakan untuk mengedit gen. Meskipun Evo masih memiliki keterbatasan dan dapat membuat kesalahan, model ini menunjukkan potensi besar dalam desain biologis dan penemuan ilmiah. Dengan kemampuan untuk menganalisis dan menghasilkan urutan DNA, Evo dapat membantu ilmuwan dalam menciptakan alat biologis yang lebih baik untuk meningkatkan kesehatan dan lingkungan.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa itu model Evo yang dikembangkan oleh Brian Hie?A
Model Evo adalah model bahasa genomik yang dirancang untuk menganalisis dan memprediksi fungsi sekuens DNA.Q
Bagaimana Evo membantu dalam memahami sekuens DNA?A
Evo membantu dengan mengidentifikasi pola dalam sekuens DNA yang tidak dapat dilihat oleh manusia, sehingga mempercepat pemahaman tentang kode kehidupan.Q
Apa peran CRISPR-Cas dalam bioteknologi?A
CRISPR-Cas digunakan untuk mengedit genom dengan presisi tinggi, memungkinkan ilmuwan untuk memotong DNA di lokasi tertentu.Q
Mengapa penting untuk melatih model bahasa pada sekuens DNA?A
Melatih model bahasa pada sekuens DNA penting untuk memahami bagaimana DNA mengkodekan protein dan fungsi biologis lainnya.Q
Apa tantangan yang dihadapi dalam desain biologis saat ini?A
Tantangan dalam desain biologis saat ini termasuk tingkat keberhasilan yang rendah dan pendekatan yang masih bersifat acak.