生物信息学中的人工智能
项目目标：
通过基于分子生物学全息数据的深度学习方法对功能基因组元素进行代码预测
- 开发高效、准确的机器学习模型，用于寻找 DNA 二级结构，并确定与表观遗传代码元素之间有意义的关联
- 测试基于其他深度学习架构--转换器--的模型的性能
利用深度学习方法完善抗体形状预测和表位检测
- 建立抗体-抗原相互作用的计算机模型，以选择进一步合成的抗体。
- 开发不仅能预测抗体不变部分，还能预测其可变部分的算法
解决群体遗传学问题的机器学习
- 从纯粹科学的角度以及在流行病学、个性化医疗等应用任务中研究适应和自然选择机制
项目团队
Dmitry Glyzin
Elena Pavlovna Zbirovskaya
Vladislav Perelygin
Aleksandr Fedorov