基于人工智能的算法，我科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)了首個(gè)人類植入前胚胎譜系機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測分析平臺(tái)（以下簡稱分析平臺(tái)），通過增量特征選擇算法來預(yù)測人類植入前胚胎的“秘密”。與此同時(shí)，科研團(tuán)隊(duì)還研發(fā)出造血干細(xì)胞（HSC）分化發(fā)育階段預(yù)測器，可幫助臨床醫(yī)學(xué)人員更好地理解HSC在發(fā)育過程中的分化命運(yùn)。

　　了解人類早期發(fā)育的遺傳基礎(chǔ)不僅對(duì)哺乳動(dòng)物胚胎發(fā)育機(jī)理和干細(xì)胞生物學(xué)研究具有重要意義，而且對(duì)再生醫(yī)學(xué)、不孕癥治療以及更好地了解先天性疾病的原因也具有重要指導(dǎo)作用。

　　近年來，高通量測序、單細(xì)胞組學(xué)和基因組編輯等前沿生物技術(shù)的快速發(fā)展以及早期人類胚胎新型干細(xì)胞模型的構(gòu)建，使得利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)方法，直接在人類細(xì)胞和胚胎中進(jìn)行功能基因組相關(guān)的生物信息學(xué)研究變得可行。

　　內(nèi)蒙古大學(xué)該科研團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人左永春教授介紹，他們創(chuàng)建的分析平臺(tái)將前沿生物技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，集成了三種特征選擇方法，即主成分分析、F-score算法和方差平方系數(shù)；以及四種不同組合的經(jīng)典人工智能算法，并通過增量特征選擇算法來預(yù)測人類植入前胚胎譜系細(xì)胞。使用該平臺(tái)預(yù)測的因子能夠分類不同的胚胎譜系及其發(fā)育軌跡，并對(duì)候選譜系特異性基因進(jìn)行詳細(xì)討論，以探索胚胎異質(zhì)性的轉(zhuǎn)變。因此，該工具可以快速有效地揭示潛在的譜系特異性和階段依賴性生物標(biāo)志物，并為發(fā)育生物學(xué)研究提供新的見解。