Научный семинар Марии Попцовой "Деконволюция автоэнкодеров для выучивания биологических регуляторных модулей из данных секвенирования мРНК одиночных клеток"
Семинар по современным приложениям машинного обучения к анализу геномных данных. Проводит семинар доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук, заведующий научно-учебной лабораторией биоинформатики Попцова Мария Сергеевна
Работа ученых Копенгагенского университета, Дания и Базельского университета, Швейцария (“Deconvolution of autoencoders to learn biological regulatory modules from single cell mRNA sequencing data”, Kinalis et al.). Публикация в журнале BMCBioinformatics, 2019 г. Авторы показали, что благодаря специализированному обучению автоэнкодер может не только обобщать данные, но и выделять биологически значимые модули, которые закодированы на уровне промежуточного слоя сети. Представленная модель способна по данным scRNA-seq определить биологические значимые модули, а также предоставить информацию о том, какие модули активны в каждой отдельной клетке. В перспективе модель совместно с методами кластеризации сможет определить подтип каждой одиночной клетки, а также ее значимые биологические функции.
Начало семинара в 19:40