Cеминар "Методы машинного обучения в биоинформатике": Первое прочтение эпигенетического кода человека
На факультете компьютерных наук состоится очередной семинар*, посвященный методам машинного обучения в биоинформатике. Руководит семинаром Мария Попцова, доцент департамента больших данных и информационного поиска.
Методы машинного обучения уже нашли широкое применение в областях генетики и геномики. Они оказались наиболее полезны для интерпретации больших наборов геномных данных и аннотации большого числа элементов генома. Методы машинного обучения были успешно применены для распознавания сайтов старта транскрипции, сплайс-сайтов, альтернативного сплайсинга, промотеров, энхансеров, расположения нуклеосом. После революции в технологиях секвенирования накопление экспериментальных данных происходит быстрее, чем построение моделей, объясняющих функционирование генома. Необходима как разработка новых подходов, методов и алгоритмов, так и освоение технологий работы с системами больших данных геномики. На научном семинаре мы будем знакомиться с современными исследованиями в области применения методов машинного обучения к анализу геномных данных ведущих университетов мира, таких как Harvard, MIT, Cambridge, Sorbonne, EMBL-EBI и др.
Третий семинар состоится 27 ноября в 18:10, аудитория 205, по адресу Кочновский пр-д, д.3.
Первое прочтение эпигенетического кода человека
Результаты данной работы подтверждают ключевую роль эпигенетической информации для понимания регуляции генов, дифференциации клеток и заболеваний человека. Работа консорциума The Roadmap Epigenomics и 95 авторов из 57 институтов и университетов США, Канады, Австралии, Норвегии и Китая. Публикация в Nature 2015. Integrative analysis of 111 reference human epigenomes.
Последний автор — Manolis Kellis — руководитель лаборатории Вычислительной биологии в MIT http://compbio.mit.edu/. Выступление Манолиса Келиса на TEDxCambridge 2013: Decoding a Genomic Revolution.
*Семинар проходит по понедельникам (каждые две недели), 18:10 – 19:30. Даты на 2017 год: 30 октября, 13 ноября, 27 ноября, 11 декабря.