Giải mã gene thực vật cùng PlantGPT

PlantGPT được thiết kế như một công cụ chuyên biệt ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn trong phân tích chức năng gene, dựa vào loài Arabidopsis thaliana, loài thực vật mô hình quen thuộc trong nghiên cứu sinh học. Nền tảng này được xây dựng trên cơ sở mô hình Llama3-8B, đồng thời được tinh chỉnh bằng một bộ dữ liệu chuyên sâu gồm hơn 60.000 bài báo khoa học, 13.933 kiểu hình và hơn 23.323 chức năng gene đã được công bố. Việc tích hợp lượng dữ liệu lớn và đặc thù như vậy giúp PlantGPT có khả năng đưa ra các phân tích có độ chính xác cao, phù hợp với yêu cầu chuyên môn trong nghiên cứu di truyền học thực vật.

Khác với các cơ sở dữ liệu sinh học truyền thống thường đòi hỏi người dùng có kiến thức chuyên sâu về lập trình và truy vấn, PlantGPT cho phép đặt câu hỏi và nhận phản hồi thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Đây là điểm đổi mới quan trọng, mở rộng khả năng tiếp cận dữ liệu khoa học đến nhiều đối tượng, từ sinh viên mới vào nghề cho đến các nhà khoa học giàu kinh nghiệm. PlantGPT vận hành dựa trên phương pháp tạo văn bản tăng cường truy xuất (retrieval-augmented generation - RAG), một kỹ thuật giúp mô hình truy cập trực tiếp vào kho dữ liệu đã được xác thực nhằm tăng độ chính xác và giảm thiểu sai lệch. Việc tích hợp với cơ sở dữ liệu Chroma giúp hệ thống có khả năng xác định nguồn gốc thông tin rõ ràng, đảm bảo tính minh bạch trong phản hồi.

PlantGPT có thể hiểu được các khái niệm chuyên sâu trong sinh học phân tử, nắm bắt được tính phức tạp và mối liên hệ dài hạn giữa các thông tin di truyền. Điều này giúp hệ thống làm rõ mối quan hệ giữa gene và kiểu hình, từ đó hỗ trợ hiệu quả cho việc giải mã hệ gene và đề xuất hướng đi trong các thí nghiệm di truyền học.

PlantGPT không chỉ là một công cụ tra cứu gene mà còn được định hướng như một nền tảng học thuật mở, có khả năng cập nhật liên tục và hoàn toàn miễn phí tại địa chỉ www.plantgpt.icu, với ba mục tiêu chính: phổ biến kiến thức về gene học thực vật một cách dễ hiểu và có hệ thống cho công chúng; hỗ trợ các nhà nghiên cứu trẻ tiếp cận và sử dụng hiệu quả cơ sở dữ liệu omics; cung cấp các gợi ý chuyên sâu cho các nhà khoa học trong việc xây dựng chiến lược thí nghiệm và lai tạo giống.

Ngoài ra, tiềm năng ứng dụng của PlantGPT không chỉ giới hạn trong lĩnh vực nông nghiệp truyền thống. Với sự phát triển của sinh học tổng hợp, nền tảng này có thể được tích hợp vào quá trình thiết kế mạch gene mới, phục vụ các mục tiêu tối ưu hóa hiệu suất cây trồng, từ hấp thu dinh dưỡng đến khả năng chống chịu với môi trường bất lợi. Đây là một hướng tiếp cận đầy tiềm năng, nhất là trong bối cảnh các phương pháp chọn giống truyền thống đang dần bộc lộ nhiều giới hạn.

Dù có nhiều triển vọng, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào nghiên cứu khoa học cũng đặt ra nhiều thách thức. Những vấn đề như thiên vị dữ liệu, đạo đức trong sử dụng AI, bảo vệ quyền riêng tư thông tin sinh học và nhu cầu xây dựng các quy chuẩn pháp lý phù hợp vẫn còn đang trong quá trình hoàn thiện. Để đáp ứng yêu cầu đó, nhóm phát triển PlantGPT lựa chọn cách tiếp cận minh bạch, mã nguồn mở và quy trình xác thực dữ liệu nghiêm ngặt nhằm đảm bảo hệ thống được sử dụng đúng mục đích, an toàn và có trách nhiệm.

PlantGPT đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu chức năng gene thực vật. Đây là minh chứng cho thấy trí tuệ nhân tạo, khi được phát triển và ứng dụng đúng cách, có thể trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực trong khoa học sự sống. Trong tương lai, các nền tảng như PlantGPT được kỳ vọng sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nông nghiệp phát triển, nâng cao năng lực nghiên cứu và góp phần đảm bảo an ninh lương thực toàn cầu.

Nguồn: Advanced Science