算法演算，大數(shù)據(jù)分析細(xì)菌抗藥性。

我們都知道的一個(gè)常識(shí)就是，一種藥一旦服用的次數(shù)多了或是時(shí)間長了，細(xì)菌或是病毒就會(huì)產(chǎn)生抗藥性，那么效果就會(huì)大大減少，甚至都沒有，特別是世界重大的病毒災(zāi)害。比如以前的非典、HINI等等，這種癥狀尤為嚴(yán)峻，因?yàn)殡S時(shí)都有可能剛剛研發(fā)出來的藥物，用不了多久細(xì)菌、病毒就會(huì)產(chǎn)生抗藥性。因此就需要花費(fèi)大量的人力物力不斷進(jìn)行新藥品的研發(fā)，治療和控制病情的過程也會(huì)顯得異常地艱難。

但是，如果告訴你機(jī)器說不定可以解決這件事，你是不是會(huì)異常詫異？但是，沒錯(cuò)，真的有！

據(jù)外媒報(bào)道，賓夕法尼亞大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)目前正在研究機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，讓機(jī)器能夠解決如何消滅抗藥性極強(qiáng)的細(xì)菌問題。目前該項(xiàng)目已經(jīng)取得了突破性進(jìn)展，能夠深度剖析細(xì)菌的抗藥性，并且最終找出最合適的治療方法。

這種研究算法叫做“去噪編碼”，一開始的時(shí)候被設(shè)計(jì)出來是用于找出大型數(shù)據(jù)集中的特定模式或是特定規(guī)律。該技術(shù)也早就已經(jīng)被用于其他的研究當(dāng)中，比如分析隨機(jī)出現(xiàn)的YouTube圖像，找出常見的趨勢或是特征等等，人們還特別發(fā)現(xiàn)關(guān)于貓的視頻能夠引起更多的人關(guān)注。

現(xiàn)在，人們正打算將這一算法用到生物科學(xué)技術(shù)當(dāng)中，為了發(fā)現(xiàn)新的生物和他們的基因信息。具體說就是，使用特殊設(shè)計(jì)的分析系統(tǒng)來研究一種叫做綠膿桿菌的細(xì)菌，它是一種和囊性纖維化和其他慢性肺部疾病有關(guān)的細(xì)菌。研究人員發(fā)現(xiàn)，這是一種很有趣的生物體，因?yàn)樗哂蟹浅?qiáng)的抗藥性。

在此次研究當(dāng)中，實(shí)驗(yàn)人員使用了109個(gè)相互獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫作為信息庫，展示了5000多個(gè)具備省份特征的基因，不同的試驗(yàn)當(dāng)中基因表達(dá)水平都不相同。因此這個(gè)研究的目的就在于找出該算法如何在基因表達(dá)中可以精確的進(jìn)行定位，以及模式在不同的情況下會(huì)發(fā)生怎么樣的變化。

該算法不僅可以識(shí)別出在同一環(huán)境下的基因集，還可以分辨出病人身上綠膿桿菌和那些在實(shí)驗(yàn)室里生長的綠膿桿菌有什么樣的差異。

從這些早期的研究成果當(dāng)中，研究人員相信未來，該系統(tǒng)一定可以用于尋找有效消滅囊性纖維化肺感染的新療法。如果可以在更大的范圍中使用這種算法系統(tǒng)的話，說不定就可以引發(fā)醫(yī)療界的重大突破啊，現(xiàn)在看來這是非常有可能發(fā)生的事。

無疑，大數(shù)據(jù)時(shí)代給我們提供了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的好時(shí)機(jī)，運(yùn)用算法，甚至于都不用設(shè)定方向就可以在生物學(xué)界中有了意想不到的收獲。

無數(shù)的案列已經(jīng)證實(shí)了這一點(diǎn)，任何事物都可以被拿來分析，只有你想不到，沒有數(shù)據(jù)做不到。

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