Ich verweise auf meinen bisherigen Textbeitrag mit KI Modul "Detektion GC- Basenpaar Anhäufung".
Die Entwicklung einer KI, die Gentherapie gegen Krebs findet, ist ein komplexes und fortgeschrittenes Thema, das weit über die Möglichkeiten eines einfachen Python-Skripts (höhere Computer Programmiersprache) hinausgeht. Es erfordert Kenntnisse in den Bereichen Bioinformatik, Genomik, Maschinelles Lernen und mehr.
Hier ist jedoch ein einfaches Beispiel für ein Python-Skript, das einen Entscheidungsbaum-Klassifikator aus der sklearn-Bibliothek verwendet, um hypothetische genetische Daten zu klassifizieren. Bitte beachten Sie, dass dies nur eine sehr vereinfachte Darstellung dessen ist, was eine echte KI zur Genom-Analyse tun würde.
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
# Laden Sie einen Datensatz
# In der Realität würden Sie hier genetische Daten verwenden
cancer = datasets.load_breast_cancer()
# Aufteilen der Daten in Trainings- und Testsets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, test_size=0.3, random_state=1)
# Erstellen Sie den Klassifikator
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
# Trainieren Sie den Klassifikator mit den Trainingsdaten
clf = clf.fit(X_train, y_train)
# Verwenden Sie den trainierten Klassifikator, um Vorhersagen auf dem Testset zu treffen
predictions = clf.predict(X_test)
print(predictions)
Dieses Skript lädt einen Brustkrebs-Datensatz, teilt ihn in Trainings- und Testdaten auf, erstellt einen Entscheidungsbaum-Klassifikator, trainiert ihn mit den Trainingsdaten und macht dann Vorhersagen auf den Testdaten. Bitte beachten Sie, dass dies nur ein einfaches Beispiel ist und die tatsächliche Anwendung von KI in der Genomforschung viel komplexer ist. Es wird empfohlen, sich an Fachleute oder Forschungseinrichtungen zu wenden, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.