Завершен
2021 / 2022

1104 Разработка и исследование методов машинного обучения в задачах фолдинга белков
Старт
15.01.2022
Представление
28.01.2022
Постерная сессия
18.04.2022
Защита
13.05.2022
Паспорт проекта
Аннотация
Проблема предсказания пространственной структуры белка была поставлена в середине прошлого века и остаётся одной из важнейших задач вычислительной биологии.
В данном проекте предлагается исследовать и разработать метод предсказания матрицы контактов для белковых структур. Для предсказания будут использоваться различные современные архитектуры нейронных сетей: свёрточные нейронные сети (CNN), остаточные нейронные сети (ResNet) и другие. Не менее важной частью данного исследование является...
Отрасль
Информатика
Теги
Информатика
Цель
Целью проекта является исследование различных нейросетевых архитектур и признаков белков для решения одной из подзадач фолдинга белка - предсказание матрицы контактов в белке.
Ожидаемые результаты
- В результате данного проекта ожидается разработка программы для генерации признаков для обучения и программа для тестирования различных алгоритмов машинного обучения. На текущей момент в области предсказания пространственной структуры белка есть неоспоримое лидерство команды DeepMind с их программным комплексом AlphaFold. Однако, машинное обучение развивается и появляются более сложные и современные методы, которые могут продемонстрировать успешный результат в задаче предсказания матриц контактов. Сравнение и выбор наилучшей модели также является одним из предполагаемых результатов данного исследования, который будет оформлен в виде статьи в рецензируемом научном журнале или доложены на межднародной научной конференции.
Форма и способы промежуточного контроля
Заполнение доски Taiga
Форма представления результатов
Результаты будут представлены в виде отчётного материала, содержащего описание проделанной работы и итоговых вывод
Ресурсное обеспечение
Доступ к вычислительному кластеру НИУ ВШЭ
Имеющийся задел
На данный момент были протестированы базовый архитектуры сверточных нейронных сетей и несколько признаков, извлечённых из белка с помощью инструмента SCRATCH. Была разработана программа для генерации большего количества признаков, которые можно использовать для обучения и предсказания.
Заказчик
НИУ ВШЭ / ФКН НИУ ВШЭ