في عصر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبح تحليل تسلسل النوكلوتيدات (Nucleotide Sequence) من الأدوات الأساسية في مجالات مثل علم الجينوميات التنظيمية (Regulatory Genomics) وعلم الأحياء التطوري (Evolutionary Biology) وتوقع الصفات الظاهرة (Phenotype Prediction). تُعتبر الأساليب التقليدية في المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics) محدودة من حيث المرونة في استخراج خصائص تسلسل قابلة للتفسير، مثل النمط (Motifs) وتركيب الكي مر (K-mer Composition).

لكن الآن، يظهر كل من أساليب التعلم العميق (Deep Learning) كقوة جديدة، حيث تستطيع هذه النماذج تعلم تمثيلات تنبؤية مباشرة من التسلسلات الخام، رغم أن آليات قرارها تمثل تحدياً في الفهم والمراجعة. هنا يأتي دور التعلم الآلي القابل للتفسير (Interpretable Machine Learning)، مثل النماذج الخطية الرفيعة (Sparse Linear Models) وأشجار القرار (Decision Trees)، حيث تقدم تمثيلات مفهومة للعلاقات التنبؤية، لكن لم تُصمم لتعمل بشكل مباشر على تسلسلات النوكلوتيدات.

اليوم، نقدم لكم SeqMaestro، إطار عمل للتعلم الآلي يطرح فرضيات بيولوجية من تسلسلات النوكلوتيدات باستخدام نماذج قابلة للتفسير. يركز هذا الحل على واجهة ثنائية الطبقات تتصل بتسلسلات النوكلوتيدات مع النظام البيئي الأوسع للتعلم الآلي القابل للتفسير.

يستخدم SeqMaestro هذه الواجهة لملاءمة مجموعات متنوعة من النماذج القابلة للتفسير، وتصورات الخصائص، واستراتيجيات الاستخراج، مستفيدًا من التباين عبر النماذج الشفافة لتحديد إشارات بيولوجية قوية وعلاقات تنبؤية أغنى مما يمكن أن توفره أهمية الخصائص فقط. يتيح النظام أيضًا تحويل البيانات وتنظيفها، وملاءمة النماذج، وضبط المعلمات، وتحليل الموثوقية، وتجميع النتائج في تقرير مكتوب سياقي.

من خلال توفير هذه القدرات عبر مسار عمل بدون شيفرة (No-Code Workflow)، تم تصميم SeqMaestro لجعل تحليل التسلسلات القابلة للتفسير متاحًا للباحثين من دون الحاجة إلى خبرة في البرمجة أو التعلم الآلي. وبالتالي، تقدم SeqMaestro طريقاً سهلاً من تسلسلات النوكلوتيدات إلى فرضيات بيولوجية.