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人体中的大多数细胞都具有以数十亿个碱基为中心的完整DNA拷贝。此外，人体的每个细胞都可以轻松地从外部轻松访问嵌入在蛋白质中的DNA的必要部分，并激活基因，使其成为具有各种功能的细胞，例如器官，血液和皮肤。
英伟达（Nvidia）和哈佛大学（Harvard University）的研究人员开发了一种AtacWorks，这是一种AI工具包，可以使研究样本数据中DNA可访问的部分变得更加容易，这在早期检测遗传性疾病（例如癌症）中很常见，即使样本数据。
该工具在NVIDIA Tensor Core GPU上运行称为ATAC-seq（具有高通量测序的转座酶可及染色质测定）的筛选方法，并在32核CPU上运行，以寻找基因组中健康和患病细胞的开放区域。该系统在30分钟内完成了全基因组推断，大约需要15个小时。
此外，ATAC-seq通常需要分析成千上万个单元，但是如果将AttackWorks应用于ATAC-seq，则通过深度学习训练的AI仅用几十个单元就可以获得相同的质量分析结果。例如，研究小组通过仅分析50个构成红细胞和白细胞的干细胞样本，就能够鉴定出每个生产中所涉及的DNA的各个部分。
通过减少基因组分析的时间和成本，AttackWorks可以帮助识别导致特定疾病的细胞病变和生物标记。此外，如果即使只用少量细胞也能进行基因组分析，则将有可能进行诸如鉴定稀有类型细胞中DNA差异的研究，从而降低数据整合的成本，并有望带来新的可能性，例如缩短开发机构在新药开发以及诊断领域。相关信息可以在这里找到。
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