Дослідники з Единбурзького університету представили GelGenie, інструмент штучного інтелекту з відкритим кодом, розроблений для значного прискорення та підвищення точності аналізу даних гель-електрофорезу [2, 7]. Гель-електрофорез є широко використовуваним методом у біологічних науках для аналізу біомолекул, але ручний аналіз отриманих гелевих зображень може займати багато часу та бути схильним до упереджень [3, 9].
GelGenie автоматизує ідентифікацію та кількісне визначення смуг на гелевих зображеннях, усуваючи суб'єктивні інтерпретації [2, 4]. Модель штучного інтелекту була навчена з використанням понад 500 гелевих зображень, позначених вручну, і може точно ідентифікувати смуги незалежно від якості зображення або фонового шуму [2, 3, 9]. Команда, до якої входять дослідники з Гарвардського університету та Інституту раку Дана-Фарбер, випустила інструмент у вересні 2024 року разом із набором даних і ваговими коефіцієнтами моделі, щоб заохотити подальший розвиток і співпрацю [7, 8].
Ця інновація обіцяє оптимізувати дослідницькі робочі процеси, зменшити кількість людських помилок і прискорити відкриття в різних галузях, які покладаються на гель-електрофорез [5, 6, 14]. GelGenie привносить передові можливості штучного інтелекту в фундаментальну лабораторну техніку, що знаменує собою значний крок вперед в обробці даних для біологічних досліджень [3, 7, 9].