【佳学基因检测】基因解码手指纹路，无影画像精细度再次升级

 

基因检测导读：

人体的个体特异是由人体多方面的特征共同描绘的。在长期的生活实践中，人类开发出了人体的指纹识别特征、人体巩膜识别特征。除了这两个最精确方便的人体独特性标识以外，人们还有声谱、行为谱、疾病谱、手高、长相、脚掌纹等来记录和匹配个体的特异性。佳学基因做为一个基因信息的分析解码专业机构，致力于建立人体特征与基因序列关系联系，从而实现人体的无影画像。人体无影画像的准确度、特征覆盖度的进一步提高将极大的拓展人类认知自我、发民自我的能力，是人工智能和人类自我进化交互的界面。

什么是指纹？

根据佳学基因的人类表型组的定义，指纹是存在人的手指、脚趾指腹区域的凹凸纹路。由于在人类的重复率极小，大约为150亿分之一，这种凹凸纹路长期以来成为世界通用的“人体身份证”。指纹与人体的基因序列的关系，长期以来是佳学基因”无影画像“项目组的工作重点。

指纹与手诊手相的关系、将会有新的突破

指纹是人人都有的皮肤特征，那它与我们的身体发育及健康状况有什么联系吗？日前由“人类表型组”国际大科学计划首次揭示出这个奥秘，确认了人类指纹和肢体发育有高度的基因关联，国际顶级生物学期刊《细胞》杂志2022年第一期上首次揭示了指纹与身体发育基因关联。 自2018年发起“人类表型组”计划，对各种人类生命特征进行更加深入的遗传学研究。进行指纹基因解码的研究团队联合国内外十多家科研机构，采集到多种族群体的指纹花纹，分析了近百万遗传位点，最终确认是肢体发育相关基因在指纹花纹表型的形成中发挥了主导作用。筛选到指纹发育相关的43个基因座，并且他们之间还是有非常强的规律性，同时指向肢体发育。科学界也发现了不同的指纹、掌纹表型与先天性遗传疾病的关联，这一研究方向与临床研究的结合，将为“手相”或者是”手诊“应用于新生儿先天性疾病的早期筛查中。

基因信息分析的人工智能将大幅度提高无影画像的精确度与准确度

佳学基因采用深度人工智能开发了大量的算法，并建立一系自主演化的方式。AI是基因解码、基因检测发展的加速器。基因信息领域已经进入大数据时代，新医改与生命健康新基建推动基因检测行业进入智能化行业，基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发,推进医药监管智能化。因此，基因测序的智能化生产体系是必然趋势，有助于基因数据生产的流程规范化、数据的全程质控以及测序成本和时间的控制。目前人工神经网络是大部分人工智能的技术路径，机器学习是目前人工智能的核心，它能够通过对大量非结构化数据进行学习和整合，挖掘并计算其中的关联。通过对已有文献和新增文献的持续挖掘，人工智能可以持续不断地挖掘并更新突变位点和疾病的潜在联系。 对所有的人工智能应用而言，智能的前提都是大量的数据训练。放在基因检测领域，大量数据训练的前提则是有大量数据产生，这意味着需要测序技术的大规模覆盖。随着基因组数据的迅速增加和所需要分析解读的突变类型日益复杂，表型和医疗数据也不断丰富，对算法与算力提出了更高的要求。 AI好比指南针和加速器，它让基因技术能够以更精准的角度、更快的速度进入市场并普及。佳学基因的目标就是有一天，基因检测会成为心电图检测一样普遍的临床工具，人工智能可以解决对人体绝大部分数据的解读、分析过程，远程医疗将全面普及。在基因技术和人工智能以及其他技术的帮助下，阿尔兹海默病的秘密终将被解开，佳学基因是这一历史必然进程的推动者。

什么是佳学基因无影画像项目？

在佳学基因推出无影画像项目之前，所有生物体包括人体图像的形成是需要借助光影才能成像的。无影画像是指在没有见过被画的人，仅仅凭借被画者的基因信息就可以再现一个人的影像特征。

无影画像不仅可以描绘一个人的形态特征，还可以清楚提指出一个人生理特性、天赋潜能。

 

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