표지 기사： 유전자 지니(Genie)

50년 이상 동안 과학자들은 유전자 조절 진화의 원리를 해독하기 위하여 DNA 서열, 유전자 발현 표현형 및 적응 사이의 관계를 이해하려고 노력해 왔다. 이번 주 호에서 Eeshit Dhaval Vaishnav, Carl de Boer, Aviv Regev 및 연구진들은 이 목표를 달성하기 위한 첫 걸음으로 조절 DNA 서열을 이해하고 엔지니어링하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 연구진들은 프로모터 DNA 서열이 주어지면 유전자 발현을 예측하는 심층 신경망 모델을 사용하여 개발한 '오라클(Oracle)'을 중심으로 이 프레임워크를 구축하였다. 신경망은 수천만 개의 프로모터 서열에 대한 발현 측정을 사용하여 훈련되었다. 그 결과, 합성 생물학 응용을 위한 조절 DNA 서열을 설계할 뿐만 아니라 조절 DNA 서열의 진화 역사와 미래 진화 가능성을 연구하기에 충분할 정도로 서열로부터 발현을 충분히 예측하는 AI 오라클이 탄생하였다. 표지 이미지는 진화 가능성 스펙트럼의 극단에서 시퀀스의 진화 속성을 시각적으로 보여주고 있다. 표지 이미지: Martin Krzywinski.