710 Применение вариационного автокодировщика для генетического популяционного анализа

Vladimir Shchur

руководитель проекта

Старт

10.11.2020

Паспорт проекта

Аннотация

Метод главных компонент (PCA) является одним из наиболее используемых интсрументов качественного анализа и визуализации генетических данных в популяционной генетике. Вариационные автокодировщики - подход из глубокго машинного обучения, позволяющий проводить нелинейный анализ данных аналогично методу главных компонент. В рамках проекта будет изучена возможность и целесообразность использования такого подхода к практическим задачам.

Отрасль

Информатика

Цель

Разработать и применить вариационный автокодировщик (VAE) для анализа популяционной структуры данных.

Ожидаемые результаты

- Будет разработан вариационный автокодировщик для генетических данных.
- Будет изучена возможность извлечения структуры из генетических данных, полученных при помощи компьютерного моделированием.
- Сравнение нового метода с методом главных компонент.
- Применение разработанного метода к экспериментальным данным.