วิธีการทางวิศวกรรมความรู้เพื่อการรู้จำบริเวณกำหนดรหัสทางพันธุกรรม
ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ
นับตั้งแต่การประกาศเริ่มต้นโครงการจีโนมมนุษย์ในปี ค.ศ. 1990 จนกระทั่งการถอดรหัสโครโมโซมทั้งหมดเสร็จสมบูรณ์ในปี ค.ศ. 2003 ทำให้เกิดการถอดรหัสเซลล์ของสิ่งมีชีวิตและสร้างข้อมูลจีโนมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วมากในแต่ละปี แต่การตีความเพื่อใช้ประโยชน์ข้อมูลจีโนมเหล่านี้ทำได้ช้ามาก ทำให้เกิดงานด้านชีวสารสนเทศศาสตร์ ที่เน้นการนำเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์มาช่วยในการรู้จำรหัสพันธุกรรมและการชี้ตำแหน่งโครงสร้างหลักในสายดีเอ็นเอ เช่นการระบุตำแหน่งผู้ให้และผู้รับในสายดีเอ็นเอที่เป็นขั้นตอนเริ่มต้นของการสร้างโปรตีน ขั้นตอนวิธีที่มักจะใช้ในการรู้จำรหัสพันธุกรรมประกอบด้วยเทคนิคฮิดเดนมาร์คอฟโมเดล โครงข่ายแบบเบย์ส์ และกำหนดการพลวัต ในระยะหลังเริ่มมีการใช้เทคนิคอัจฉริยะเช่น โครงข่ายประสาทเทียม ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และจีเนติกอัลกอริทึม มาช่วยเพิ่มความแม่นยำของการรู้จำรหัสพันธุกรรม ในโครงการวิจัยนี้ผู้วิจัยกำหนดขอบเขตการศึกษาการรู้จำตำแหน่งพันธุกรรมในสายดีเอ็นเอที่เกี่ยวข้องกับการสังเคราะห์โปรตีนของสิ่งมีชีวิตชั้นสูง การรู้จำในงานวิจัยนี้เน้นการจำแนกตำแหน่งเชื่อมต่อระหว่างส่วนอินทรอนและเอ็กซอนในสายดีเอ็นเอขนาดสั้น เทคนิคการรู้จำเป็นการประยุกต์กระบวนการวิศวกรรมความรู้ร่วมกับขั้นตอนวิธีทางปัญญาประดิษฐ์ โดยในกระบวนการดังกล่าวจะรวมขั้นตอนการคัดเลือกฟีเจอร์ การสร้างโมเดล การประเมินความถูกต้องของโมเดล และการแปลงโมเดลเป็นกฎเพื่อแสดงผลลัพธ์ในลักษณะของฐานความรู้ การนำเสนอโมเดลในรูปแบบของฐานความรู้จะช่วยให้ผู้ใช้งานโปรแกรมทำความเข้าใจได้ง่าย นอกจากนี้ยังช่วยให้ปรับเปลี่ยนโมเดลได้สะดวกเมื่อข้อมูลในอนาคตมีการเปลี่ยนแปลง โปรแกรมที่ออกแบบยังสามารถทำงานในลักษณะยืดหยุ่นในกรณีที่ข้อมูลมีความไม่สมบูรณ์ทำให้โมเดลเป็นการค้นหาความรู้โดยประมาณ การพัฒนาโปรแกรมของงานวิจัยนี้ใช้ภาษาเออแลง และเขียนโปรแกรมให้ทำงานได้ทั้งในแบบการโปรแกรมแบบลำดับและการโปรแกรมแบบขนาน โปรแกรมทั้งสองแบบนี้เปิดเผยซอร์สโค้ดเพื่อให้นักวิจัยที่สนใจสามารถพัฒนาต่อยอดงานวิจัยได้