Искусственный интеллект в биоинформатике
Задачи проекта:
Предсказание кода функциональных геномных элементов методами глубинного обучения на основе омиксных данных молекулярной биологии
- Разработка эффективных и точных моделей машинного обучения для нахождения вторичных структур ДНК и для выявления значимых ассоциаций с элементами эпигенетического кода.
- Тестирование эффективности работы моделей на основе других архитектур глубинного обучения – трансформеров.
Уточнение предсказания формы антител и определение эпитопов методами глубинного обучения
- Компьютерное моделирование взаимодействия антител с антигеном для выборки антител с целью их дальнейшего синтезирования.
- Разработка алгоритмов, предсказывающих не только неизменяемые части антитела, но и его вариабельные части.
Машинное обучение для решения задач популяционной генетики
- Изучение механизмов адаптации и естественного отбора как с чисто научной точки зрения, так и в прикладных задачах эпидемиологии, персонализированной медицины и других.
Команда проекта
Попцова Мария Сергеевна
Руководитель проекта
Артамонова Ирена Игоревна
Научный сотрудник
Шайтан Алексей Константинович
Научный работник
Глызин Дмитрий Сергеевич
Научный работник
Щур Владимир Львович
Научный работник
Збировская Елена Павловна
Проектный менеджер
Шикота Светлана Каликстовна
Проектный менеджер
Алексеев Кирилл Игоревич
Стажер-исследователь
Войтецкий Артем Александрович
Стажер-исследователь
Коновалов Дмитрий Львович
Стажер-исследователь
Латышев Павел Васильевич
Стажер-исследователь
Шмелев Алексей Валерьевич
Стажер-исследователь