研究人员训练他们为自动学习系统提供大量基因组数据，并预测非编码序列的作用。根据大自然的说法，在预测过程中，使用AYE programss.s的近期开发的人工智能模型（AI）。这意味着科学家可以预测突变的影响。 DeepMind研究人员使用藻类瘤来分析先前研究中发现的白血病患者的不同突变。该模型预测，非编码区域的突变将间接激活附近的基因，这是该癌症的常见驱动力。然而，藻类瘤已经接受了人类和小鼠基因组以及其他相关的实验数据的培训，并且没有证明其在其他生物体中的有效性。此外，还有可以提高藻类瘤预测的准确性的空间。例如，此模型很难识别超过100,000个碱基对以外的基因序列。 ALP说哈格正如彼得·库（Peter Koo）所述，在细胞特性中的s和类似模型会影响DNA序列的功能。由于这些模型只能在固定的环境中预测，因此细胞是动态的，蛋白质水平，DNA的化学标签和其他条件可能会根据细胞的时间或类型而变化，并且可以改变相同序列的工作方式。 （Xu Rui）
