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

IITP RAS, 2023.

В сборнике представлены тезисы работ участников 11-ой Московской конференции по вычислительной молекулярной биологии MCCMB'23. Работы посвящены актуальным вопросам анализа аминокислотных и нуклеотидных последовательностей, структур биополимеров, молекулярной эволюции, методов высокопроизводительного секвенирования, системной биологии и биоалгоритмов.

Главы книги

Regulatory potential of flipons revealed by deep learning.

Попцова М. С., Умеренков Д., Федоров А. Н. и др., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Добавлено: 30 ноября 2023 г.

Консервативные Z-флипоны и ассоциированные с ними омиксные факторы, в геномах мыши и человека.

Коновалов Д. Л., Бекназаров Н. С., Герберт А. и др., В кн.: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Разработанный нами ранее подход DeepZ [1], основанный на глубинных нейронных сетях и использующий как данные о последовательности, так и омиксные данные, был использован для генерации полногеномных аннотаций генома мыши и человека участками Z-ДНК. В данной работе мы использовали подход DeepZ для изучения консервативных Z-флипонов и консервативных транскрипционных факторов и гистоновых меток, которые обогащены Z-флипонами в обоих геномах. Мы отобрали более 500 ...

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Unsupervised domain adaptation methods for cross-species transfer of regulatory code signals

Pavel Latyshev, Fedor Pavlov, Herbert A. и др., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Analysis of Cell Interactions between Tumour and Microenvironment

Михайлова А. А., Попцова М. С., Herbert A., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Association of Z-RNA with QTL variants

Glimanova D., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Z-DNA and Z-RNA, or Z-flipons, have been shown to play an important role in many cellular processes. Recently the whole-genome map of Z-DNA was generated with Z-DNABERT based on transformer algorithm and trained on the experimental permanganate/S1 nuclease dataset [1]. It was demonstrated how predicted Z-flipons containing single nucleotide variants may affect Z-RNA formation and ...

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Глубинное обучение для выявления ассоциаций между функциональными геномными элементами

Цветкова А., В кн.: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Архитектура глубинного обучения, трансформер, отличается механизмом внимания, который позволяет проинтерпретировать вывод моделей. DNABERT – одна из таких моделей, она обучена на геноме человека, то есть в ней уже заложена информация о некоторых взаимосвязях в ДНК. Модель можно настроить для других задач путем дообучения на небольшом датасете. В ходе работы была поставлена цель – проинтерпретировать мотивы, выявленные при ...

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Полигенная оценка риска с помощью моделей глубинного обучения

Перелыгин В. Р., Попцова М. С., Камелин А. В. и др., В кн.: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

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. ...

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

High-throughput computational design of protein binders for complex targets using deep learning models

Алексеев К. И., Попцова М. С., Шайтан А. К., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Методы компьютерного проектирования белков изменили структурную биоинформатику, преодолев множество экспериментальных ограничений. Ранее для создания связывающих белков использовались экспериментальные методы, такие как направленная эволюция. Многие достижения в компьютерном дизайне белков позволили создавать связывающие вещества de novo исключительно на основе информации о целевой структуре и последовательности. Однако, несмотря на недавний прогресс, разработка белковых связующих de novo по-прежнему ...

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Detection of non-coding variants in regulatory elements in patients with early atherosclerosis based on whole genome sequencing data

Охрименко Г. С., Malko D., Zateyshchikov D. и др., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Программный комплекс для предсказания функциональных элементов генома методами глубинного обучения с использованием омиксных данных

Войтецкий А. А., Федоров А. Н., Боровков П. В. и др., В кн.: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Одной из важных задач геномики и молекулярной биологии состоит в предсказании расположения геномных функциональных элементов (ГФЭ), которые играют важную роль в работе и регуляции геномных и клеточных процессов, но для которых экспериментальные данных либо неполные, либо отсутствуют. Данная задача в настоящее время наиболее эффективно решается методами глубинного обучения на основе информации из доступных полногеномных экспериментов ...

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Biomarkers study to improve Machine Learning prediction of long-term risk of myocardial infarction, stroke, and cardiac death

K.M. Burkin, A.V. Kirdeev, Nikolaev K. Y. и др., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

Ключевые слова: bioinformatics, big data in biology and medicine, computational genomics, bioinformatics algorithms, GWAS