Логотип МИЭМ НИУ ВШЭ
Завершен
Логотип типа проекта Научно-исследовательская работа
Научно-исследовательская работа
2021 / 2022
Логотип проекта Разработка и исследование методов машинного обучения в задачах фолдинга белков

    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