Сравнительный анализ методов глубинного обучения для задач распознавания функциональных элементов генома

G-квадруплексы - участки с неканонической формой ДНК. На данный момент до конца не известны их функции в геноме, но известно, что они могут быть связаны с различными заболеваниями, в первую очередь онкологическими и неврологическими. Поэтому изучение квадруплексов может быть очень полезно для создания лекарств. Целью данной работы является изучение нейросетевых методов распознавания G-квадруплексов в ДНК. В частности рассматривается применение сверточных и рекуррентных нейронных сетей в качестве базового подхода к задаче, а также недавно появившейся архитектуре нейросетей - трансформеров. Было показано, что они могут выучить сложные зависимости и вернуть хорошие результаты не только на текстах, но и на нуклеотидных последовательностях. Работа содержит 29 страниц, 4 главы, 11 рисунков, 1 таблица, 24 источника, 1 приложение. Ключевые слова: G-квадруплексы, машинное обучение, нейронные сети, ДНК, трансформеры.