从“罕见变异“中发现“易患病个体“：AI精确预测基因变异的致病性

近年来，人工智能在医学领域的应用日益广泛，特别是在基因研究和疾病预测方面取得了令人瞩目的成果。最近，一项名为"AI精确预测基因变异的致病性"的研究引起了人们的关注。研究通过分析罕见基因变异，并找出易患病个体，为个性化医疗提供了新的可能性。本文将详细介绍这项研究的背景、方法和结果，并提供相应的源代码。

背景

人类基因组中存在各种各样的变异，其中一些变异与特定疾病的发生有关。然而，鉴定哪些基因变异是致病性的并非易事。传统的遗传学研究需要大量的人力和时间，而且效率较低。因此，研究人员开始探索利用人工智能技术来解决这个问题。

方法

该研究使用了深度学习算法，结合了大规模的基因数据和临床信息。下面是一个简化的示例代码，展示了如何使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个基因变异的致病性预测模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow