Исследователи из Эдинбургского университета представили GelGenie, инструмент с открытым исходным кодом на основе ИИ, предназначенный для значительного ускорения и повышения точности анализа данных гель-электрофореза [2, 7]. Гель-электрофорез является широко используемым методом в биологических науках для анализа биомолекул, но ручной анализ полученных изображений геля может быть трудоемким и подверженным предвзятости [3, 9].
GelGenie автоматизирует идентификацию и количественную оценку полос на изображениях геля, устраняя субъективные интерпретации [2, 4]. Модель ИИ была обучена с использованием более 500 вручную помеченных изображений геля и может точно идентифицировать полосы независимо от качества изображения или фонового шума [2, 3, 9]. Команда, в которую входят исследователи из Гарвардского университета и Института рака Дана-Фарбер, выпустила инструмент в сентябре 2024 года вместе с набором данных и весами модели, чтобы стимулировать дальнейшее развитие и сотрудничество [7, 8].
Это нововведение обещает оптимизировать рабочие процессы исследований, уменьшить количество человеческих ошибок и ускорить открытия в различных областях, которые полагаются на гель-электрофорез [5, 6, 14]. GelGenie привносит передовые возможности ИИ в фундаментальный лабораторный метод, что знаменует собой значительный шаг вперед в обработке данных для биологических исследований [3, 7, 9].