Полигенная оценка риска с помощью моделей глубинного обучения

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

18 мая 2026 г.

В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского

Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.

15 мая 2026 г.

В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций

Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

15 мая 2026 г.

Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ

В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Полигенная оценка риска с помощью моделей глубинного обучения

Перелыгин В. Р., Попцова М. С., Камелин А. В., Ракитько А. С.

В данной работы было показано, что использование нелинейных моделей, в частности методов глубинного обучения, может заметно улучшить полигенную оценку риска некоторых видов заболеваний, в первую очередь высоко ассоциированных с эпистазом.

Язык: русский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Машинное обучение в Биоинформатике Биоинформатика и медицина

В книге

Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23

IITP RAS, 2023.

GENA-LM: a family of open-source foundational DNA language models for long sequences

Fishman V., Kuratov Y., Шмелев А. В. и др., Nucleic Acids Research 2025 Vol. 53 No. 2 Article gkae1310

Добавлено: 1 августа 2025 г.

Параллельные вычислительные технологии – XVII всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2023, г. Санкт-Петербург, 28–30 марта 2023 г. Короткие статьи и описания плакатов

Издательский центр ЮУрГУ, 2023.

Данный сборник содержит статьи, включенные в программу всероссийской научной конференции с международным участием «Параллельные вычислительные технологии 2023». Конференция проходила 28–30 марта 2023 года в Университете ИТМО (г. СанктПетербург). Подробную информацию о конференции можно найти в сети Интернет по адресу http://agora.guru.ru/pavt. Отпечатано с авторских оригиналов. ...

Добавлено: 27 ноября 2023 г.

Randomness in Cancer Breakpoint Prediction

Челошкина К. С., Bzhikhatlov I., Попцова М. С., Journal of Computational Biology 2021 Vol. 28 No. 7 P. 716–731

Cancer genomes are susceptible to multiple rearrangements by deleting, inserting, and translocating genomic regions. Recently, the problem of finding determinants of breakpoint formations was approached with machine learning methods; however, unlike cancer point mutations, breakpoint prediction appeared to be a more difficult task, and various machine learning models did not achieve high prediction power often ...

Добавлено: 10 сентября 2021 г.

ColocML: machine learning quantifies co-localization between mass spectrometry images

Ovchinnikova K., Lachlan S., Rakhlin A. и др., Bioinformatics 2020 P. 1–10

Добавлено: 15 марта 2020 г.