Семинары 2023

16.01.2023 [online] Графовые нейронные сети для предсказания вторичных структур ДНК

Zoom

Докладчик: Войтецкий Артем, стажер-исследователь

В докладе было представлено три модуля, осуществляющих обучение, тестирование различных графовых сетей на основе подготовленных данных, а также отрисовывает дополнительные графики (ROC-, PR- и F1 score кривые). 

20.02.2023 [online] Пайплайн обучения для предсказания участков Z-ДНК

Zoom

Докладчик: Данилова Анна,  стажер исследователь

Доклад был посвещен программе, которая представляет собой пайплайн для обучения и запуска модели Трансформер, которая предсказывает участки Z-ДНК.

13.03.2023 [online] Инвертированные повторы в геноме эукариот: структура и функции

Zoom

Докладчик: Федоров Александр Николаевич, младший научный сотрудник

Значительную, а часто и подавляющую часть эукариотических геномов занимают повторяющиеся последовательности. ДНК повторы крайне разнообразны по своей природе и часто не имеют определенной биологической функции. Среди всего разнообразия репетомов эукариот отдельно выделяются инвертированные повторы (IR). На основе ряда экспериментов, мы знаем, что некоторые из них склонны образовывать крестообразные структуры в ДНК (cruciforms), которые участвуют в репликации, регуляции транскрипции и организации хроматина. Также при транскрипции IR могут образовывать длинные сегменты двухцепочечной РНК, которые являются ключевыми для врожденного иммунного ответа и могут далее процессироваться в малые интерферирующие РНК с различными функциями. Эти и другие детали биологии IR будут обсуждены в ходе доклада.

11.04.2023 Исследование метода доменной адаптации DANN для предсказания G-квадруплексов

Покровский бульвар 10, Аудитория D504

Докладчики: Б.В. Чернышев - Руководитель Центра нейрокогнитивных исследований (МЭГ-центра) МГППУ,  Е.В. Орехова - Ведущий научный сотрудник МЭГ-центра

В докладе представлен уникальный метод, который позволяет изучать процессы в мозге в реальном времени и с хорошим пространственным разрешением. В МЭГ-центре исследуют нейрофизиологические механизмы обучения и памяти, восприятия, принятия решения, а также нарушения, связанные с аутизмом и нейропсихиатрическими заболеваниями. 

17.04.2023 [online] Некооперативная основа совместных действий: обобщенная программа Нэша

Покровский бульвар 10, Аудитория R406

Докладчик: Дмитрий Левандо, кандидат экономических наук

Мы демонстрируем, как строить коалиционные структуры с любым количеством коалиций из некоалиционных действий отдельных агентов. Подход расширяет традиционную некооперативную игру Нэша на область формирования некооперативной коалиции. Предлагаемая игра включает в себя механизм формирования коалиционной структуры и имеет два исхода: распределение игроков по коалициям и выигрыши для каждого игрока. Индивидуальная стратегия – это кортеж, коалиционная структура и стратегия для нее. У игрока есть набор стратегий для каждой коалиционной структуры. Коалиционные структуры описываются диаграммами Юнга. (Социальный) механизм преобразует набор всех индивидуальных стратегий в некую окончательную с явным распределением игроков по коалициям. Этот механизм имеет принудительную силу для устранения конфликтов индивидуального выбора. Окончательная структура коалиции имеет набор индивидуальных выплат. Как обычно, в каждой игре есть равновесие в смешанных стратегиях, что отличается от результатов теории кооперативных игр. Игра Нэша является частным случаем представленной модели. Мы демонстрируем, как построить критерий некооперативной устойчивости для сильного равновесия Нэша.

17.05.2023 [online] Использование Kas-seq для определения флипонов

Zoom

Докладчик: Коновалов Дмитрий, стажер-исследователь

В докладе рассматриваются результаты анализа эксперимента Kas-seq выполненного для нескольких клеточных линий человека и мыши. Этот метод позволяет, используя кетоксал, выявить  участков однонитевой ДНК. Такие участки образуются  часто сигнализируют о наличии флипонов. Отдельное внимание было уделено участкам в промотерных регионах. Результаты вычислительных экспериментов показывают, что Kas-seq согласуется с другими экспериментальными данными и предсказаниями моделей машинного обучения для определения флипонов.

21.06.2023 [online] Разработка пайплайна для исследования Z-РНК

Zoom

Докладчик: Данилова Анна, стажер-исследователь

При исследовании роли Z-РНК в функционировании генома требуется анализировать вторичную структуру РНК. Интерес представляет как сама структура, так и значение ZH-score. Поскольку необходимо рассматривать различные структуры, то ручной перебор с использованием готовых решений (например, RNA-Fold) является времязатратным. Кроме того, существующие пакеты не позволяют вычислять ZH-score. В связи с этим появилась необходимость разработать свой пайплайн, который позволит находить различные вторичные структуры для заданных входных последовательностей, вычислять ZH-score получаемых структур и визуализировать их. В ходе доклада была продемонстрирована работа разработанного пайплайна.

19.07.2023 [online] Сигнатура генов, связанная с плазматическими Б-клетками, предсказывает лучший ответ на иммунотерапию при метастатических, но не при первичных опухолях меланомы

Zoom

Докладчик: Пузанов Григорий, научный сотрудник

В последние годы ряд исследований указывают на роль Б-клеток в предсказании ответа на иммунотерапию. Тем не менее, эта роль варьируется в зависимости от типа опухоли. В докладе рассказывается о сигнатуре плазматических Б-клеток, найденных с помощью анализа данных секвенирования отдельных клеток метастазов в мозг для различных типов опухолей (меланома, рак легкого, рак молочной железы, рак яичников). Для каждого образца, в котором присутствовали Б-клетки, обнаружился подтип клеток со специфической экспрессия генов ZBP1, DERL3 и TNFRSF17. Далее на данных TCGA подтверждается связь экспрессии этих генов с плазматическими клетками и обнаруживается связь с лучшей выживаемостью для метастазов меланомы.

23.08.2023 [online] Математическое моделирование пространственной структуры белковых молекул

Zoom

Докладчик: Игнатов Андрей Дмитриевич 

Моделирование пространственной структуры белка является вычислительно сложной задачей, связанной с большим числом степеней свободы, а значит, и большим числом переменных. Для упрощения этой задачи были предложены крупноблочные модели, упрощающие геометрию белковой молекулы. В докладе будет рассмотрена крупноблочная HP-модель, основанная на гидрофобности и полярности боковых цепочек белка. С помощью нее удается свести задачу предсказания белковой конформации к задаче комбинаторной оптимизации, в которой целевой функцией является число контактов между H-мономерами белковой цепочки.

Предложен ряд техник, ускоряющих предсказание пространственной структуры белка в HP-модели. Разработан новый точный алгоритм, позволяющий создавать как максимально плотные гидрофобные ядра, так и ядра с ограничением на максимальное число контактов между H-мономерами. Помимо этого, предложены способы фильтрации гидрофобных ядер и наборы ограничений для размещения белка в смоделированном гидрофобном ядре.

20.09.2023 [online] Применение машинного обучения для анализа исходов лечения коронарного синдрома

Zoom

Докладчик: Кирдеев Александр, стажер-исследователь

В докладе представляется исследование, направленное на анализ эффективности лечения коронарного синдрома с использованием различных методов импутации данных. Одним из основных аспектов работы является сравнение методов импутации данных, таких как IterativeImputer, Missforest, KNN, Mean imputation, в контексте обработки недостающих данных в медицинских наборах. Рассматриваются применение и результаты каждого метода с целью выявления оптимального подхода к обработке пропущенных значений. Дополнительно, в работе проводится анализ качества обучения с использованием Optuna в качестве оптимизатора подбора гиперпараметров. Этот подход направлен на повышение эффективности модели и точности предсказаний в контексте лечения коронарного синдрома.

20.10.2023 [onine] Исследование биомаркеров для улучшения прогнозирования долгосрочного риска инфаркта миокарда, инсульта и сердечной смерти с помощью машинного обучения

Zoom

Докладчик: Буркин Константин, стажер-исследователь

В настоящее время сердечно-сосудистые заболевания занимают 1 место по количеству смертей на душу населения. Снижение данного показателя возможно достичь с помощью преждевременной диагностики пациентов. Улучшение такой диагностики является важной задачей и осуществимо благодаря использованию данных о биомаркерах. В докладе продемонстрировано сравнение ряда биомаркеров и показано, что использование биомаркера PCSK9 позволяет оценивать риск пациента с высокой точностью.

13.12.2023 [online] Исследование биомаркеров в диагностике и прогнозе исходов лечения коронарного синдрома

Zoom

Докладчик: Кирдеев Александр, стажер-исследователь

В рамках исследования проводится глубокий анализ важности биомаркеров, включая NtProBnP и PCSK9, с целью выявления их роли в прогнозировании исходов лечения. Также рассматривается влияние интегральной шкалы GRACE 2 на прогнозирование и оценку тяжести коронарного синдрома в российской популяции. Доклад подчеркивает не только важность биомаркеров в медицинских исследованиях, но и предоставляет сравнительный анализ современных Automl решений, выделяя уникальные черты нашего пайплайна разработки, адаптированного под особенности анализа биомаркеров в контексте коронарного синдрома.