Makine öğrenimi ( Machine Learning, ML ), modern bilim ve teknoloji dünyasında devrim yaratmaya devam eden bir alan olarak karşımıza çıkıyor. Moleküler biyoloji ve genetik gibi karmaşık veri yükünü barındıran disiplinlerde, makine öğrenimi algoritmaları büyük bir potansiyel sunuyor. Bu yazı serisinin ilk bölümünde, makine öğreniminin temel kavramlarına ve moleküler biyoloji ile genetikteki uygulamalarına odaklanacağız. Makine Öğrenimi Nedir? Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin insanlar tarafından açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka alt dalıdır. Geleneksel yazılım modelleri, kesin kurallar üzerine kurulur ve belli durumlarda sabit çıktılar üretir. Buna karşın, makine öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenerek yeni durumlar için tahminler yapabilir. Bu özellik, biyolojik ve genetik verilerin karmaşıklığı ile başa çıkmak için son derece faydalıdır. Temel Kavramlar Makine öğrenimi algoritmaları genelde üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli...

  Biyoloji, moleküler düzeydeki karmaşıklığı ve geniş veri kümeleri nedeniyle geleneksel analiz yöntemlerinin ötesine geçiyor. Bu noktada, makine öğrenimi, biyolojideki veri işleme ve analiz süreçlerine devrim niteliğinde katkılar sunuyor. Son yıllarda biyolojide elde edilen verilerin artmasıyla, bu büyük ve karmaşık verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarına ihtiyaç arttı. Makine Öğrenimi Nedir? Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların deneyimlerden öğrenerek performansını artırmasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Bilgisayarlar, kendilerine sunulan büyük veri kümelerinden belirli kalıpları ve ilişkileri öğrenir ve bu bilgileri kullanarak tahminlerde bulunur. Biyolojide, özellikle genomik, proteomik ve biyomedikal alanlarda çok büyük veri kümeleri üretilir, bu verileri analiz etmek ve anlamlı sonuçlar çıkarmak için makine öğrenimi yöntemleri kullanılır. Makine öğrenimi temelde üç ana kategoride incelenir: Denetimli Öğrenme: Bi...

  2024 Nobel Kimya Ödülü, biyolojinin temel yapı taşlarından biri olan proteinlerin anlaşılması ve yeni proteinler tasarlanması üzerine yapılan öncü çalışmalarla David Baker, Demis Hassabis ve John Jumper’a verildi. Bu üç bilim insanı, protein biliminin hem teori hem de uygulama alanlarında devrim yaratan çalışmalar yaparak, kimya, biyoloji ve yapay zeka arasındaki sınırları bulanıklaştırarak bilim dünyasında yeni bir çağ başlattılar. Protein Bilimi Neden Önemli? Proteinler, hücresel süreçlerin işleyişinde merkezi bir rol oynayan ve yaşamın devamlılığını sağlayan biyolojik moleküllerdir. Hormonal işaretlerden metabolik reaksiyonlara, bağışıklık yanıtlarından hücre yapısının korunmasına kadar pek çok işlev proteinler tarafından yürütülür. Ancak proteinlerin işlevlerini doğru bir şekilde yerine getirebilmeleri, üç boyutlu yapılarının doğru şekilde katlanmasına bağlıdır. Bu katlanma süreci, amino asit dizilimi ile belirlenir. Ancak bu dizilimden yola çıkarak proteinlerin nihai üç bo...