• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Применение генеративно-состязательных сетей к задачам распознавания вторичных структур ДНК

ФИО студента: Казаков Никита Павлович

Руководитель: Попцова Мария Сергеевна

Кампус/факультет: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Программа: Прикладная математика (Бакалавриат)

Год защиты: 2021

ДНК – одна из важнейших макромолекул любого организма. Она состоит из последовательностей нуклеотидов и отвечает за хранение информации, передачи ее из поколения в поколение, а также за многие другие функции в клетках живых организмов. Активное изучение ДНК началось еще в конце 19 столетия [1] и по настоящее время проблема не теряет своей актуальности. Особый интерес для исследователей имеют вторичные структуры ДНК, которые представляют собой расположение молекулы ДНК в пространстве, определяющее и саму структуру ДНК и её функции. У структуры Z-ДНК, в отличие от самых распространённых структур А и В, спираль закручена влево. Точные закономерности построения данной структуры в настоящий момент неизвестны, а количество экспериментально полученных данных мало, что мешает корректно обучать некоторые модели машинного обучения. Именно поэтому распознавание и генерация Z-ДНК при помощи нейронных сетей является важной задачей в исследовании данной структуры. Работа посвящена применению генеративно-состязательных нейронных сетей к задачам распознавания вторичных структур ДНК, в частности Z-ДНК. Задача распознавания Z-ДНК это одна из важнейших задач, поскольку ее решение позволяет определять является ли данная последовательность нуклеотидов закрученной влево спиралью ДНК или нет. Задача генерации – создать последовательности нуклеотидов, при которых ДНК имело бы структуру Z-ДНК. Созданные последовательности можно использовать с целью улучшения качества других моделей, которые, например, требуют большой массив данных. В результате данной работы были протестированы и улучшены некоторые структуры нейронных сетей, которые в дальнейшем распознают Z-ДНК с точностью до 1.0, и генерируют последовательности, которые распознаются CNN с точностью до 1. Дополнительно, перед распознаванием и генерацией Z-ДНК разработанные нейронные сети были протестированы на промоторных областях ДНК человека. Данная работа является одной из первых работ по использованию нейронных сетей в задачах генерации и распознавания Z-ДНК.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ