Edinburgh Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, jel elektroforezi veri analizini önemli ölçüde hızlandırmak ve doğruluğunu artırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir yapay zeka aracı olan GelGenie'yi tanıttı [2, 7]. Jel elektroforezi, biyolojik bilimlerde biyomolekülleri analiz etmek için yaygın olarak kullanılan bir tekniktir, ancak elde edilen jel görüntülerinin manuel analizi zaman alıcı ve önyargıya açık olabilir [3, 9].
GelGenie, jel görüntülerindeki bantların tanımlanmasını ve ölçülmesini otomatikleştirerek öznel yorumları ortadan kaldırır [2, 4]. Yapay zeka modeli, 500'den fazla manuel olarak etiketlenmiş jel görüntüsü kullanılarak eğitildi ve görüntü kalitesi veya arka plan gürültüsünden bağımsız olarak bantları doğru bir şekilde tanımlayabilir [2, 3, 9]. Harvard Üniversitesi ve Dana-Farber Kanser Enstitüsü'nden araştırmacıların da dahil olduğu ekip, daha fazla geliştirme ve işbirliğini teşvik etmek için aracı Eylül 2024'te veri seti ve model ağırlıklarıyla birlikte yayınladı [7, 8].
Bu yenilik, araştırma iş akışlarını kolaylaştırmayı, insan hatasını azaltmayı ve jel elektroforezine dayanan çeşitli alanlardaki keşifleri hızlandırmayı vaat ediyor [5, 6, 14]. GelGenie, temel bir laboratuvar tekniğine gelişmiş yapay zeka yetenekleri getirerek, biyolojik araştırmalar için veri işlemede önemli bir adım atılmasını sağlıyor [3, 7, 9].