Исследовательская группа

Агентные системы и обучение с подкреплением

Методы машинного обучения в функциональной геномике

October 26

Геном представляет собой сложную систему взаимодействий функциональных элементов разных уровней организации - самой последовательности ДНК, мотивов, трехмерной структуры, элементов эпигенетического кода и кода вторичных структур ДНК. С помощью методов нейросетевого глубинного обучения стало возможным агрегирование информации о функциональных элементах разных уровней клеточной организации - геномики, эпигеномики, протеомики, метаболомики - и других “омик”, с целью предсказания функциональных элементов, для которых эксперименты либо не достигли нужного качества, либо отсутствуют.

В докладе будет рассказано о методах глубинного обучения, разрабатываемых в международной лаборатории биоинформатики для предсказания вторичных структур ДНК. Были разработаны модели на основе сверточных (CNN), рекуррентных (RNN),  генеративно-состязательных (GAN) сетей, а также методы переноса обучения с доменной адаптацией для задач предсказания квадруплексов и Z-ДНК. Также будут представлены разрабатываемые в лаборатории подходы из области объяснительного искусственного интеллекта (XAI) для определения значимых паттернов ассоциации эпигенетического кода и кода вторичных структур ДНК.

Язык встречи: Русский

Докладчик: Мария Попцова, заведующий международной лабораторией биоинформатики НИУ ВШЭ

Ссылка на встречу: https://us02web.zoom.us/j/430117051?pwd=TzdKNGRaUCsyMUZBL1UwWTlsOW8yZz09

Meeting ID: 430 117 051
Passcode: 025987