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: Bilgis

  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 boyutl