【やってみた】Chat型AIでできるお手軽バイオインフォマティクス
バイオシークエンスはゲノムの大量なデータであるので
当然、ChatGPT にピッタリだ。
一部転載：
on Torrent次世代シーケンサは弊社で販売中のNGS（次世代シーケンサ）で、シーケンサから遺伝子の変異や発現量などの情報が得られます。シーケンサからの情報では、リファレンスやコントロールとの差異を確認できますが、変化の重要性の判断ができません。
そのため、シーケンサから得られた情報に対して研究者自身がデータベースの検索、実験結果の解析や作図を行う必要があります。今回はそれらの課題解決のために、OpenAI社のChatGPT™、DALL.E™、OpenAI™ APIの3つのサービスのうち、OpenAI APIを使用した事例をご紹介します。Chat型AIのOpenAI APIは、研究者自身がデータベースの検索や実験結果の解析と作図を行う必要がなく、欲しい情報をOpenAI APIに伝えるだけで解決できます。特にOpenAI APIは、異なるソフトウエア間で情報を共有しやすいことが強みです。これにより、複雑な外部ツールやバイオインフォマティクスの技術、煩雑な実験結果の解析や作図の負担を削減できます。
本ブログでは、OpenAI APIの概要を説明しながら、弊社NGSから得られたデータに対して、発現量の比較と作図を行います。
そのため、シーケンサから得られた情報に対して研究者自身がデータベースの検索、実験結果の解析や作図を行う必要があります。今回はそれらの課題解決のために、OpenAI社のChatGPT™、DALL.E™、OpenAI™ APIの3つのサービスのうち、OpenAI APIを使用した事例をご紹介します。Chat型AIのOpenAI APIは、研究者自身がデータベースの検索や実験結果の解析と作図を行う必要がなく、欲しい情報をOpenAI APIに伝えるだけで解決できます。特にOpenAI APIは、異なるソフトウエア間で情報を共有しやすいことが強みです。これにより、複雑な外部ツールやバイオインフォマティクスの技術、煩雑な実験結果の解析や作図の負担を削減できます。
本ブログでは、OpenAI APIの概要を説明しながら、弊社NGSから得られたデータに対して、発現量の比較と作図を行います。
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