Российские исследователи применили систему генеративного искусственного интеллекта для создания алгоритма, способного определять расположение большого количества генов внутри нитей ДНК по неполному набору известных расстояний между ними. Это ускорит разработку лекарств и методов диагностики генетических заболеваний, сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу «Сколтеха». «Если узнать расстояния между достаточным количеством пар генов, поиск расстояний между остальными парами, для которых нет экспериментальных данных, […]

Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Об исследовании сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ. Традиционные методы оценки генетического риска, основанные на линейной регрессии, не учитывают сложные взаимодействия генов, влияющие […]

Ученые ВНИИ сельскохозяйственной биотехнологии (ВНИИСБ) разработали программный комплекс StatFaRmer, позволяющий работать с большими данными о растениях, в частности, в одном из самых трудозатратных для селекционеров и биотехнологов направлений – индивидуальными фенотипическими признаками растений, обусловленными генотипом, наследственностью и адаптацией к окружающей среде. «Фенотипические исследования обычно требуют определения того, есть ли разница в каком-либо признаке между растениями с разными генами или в разных условиях их выращивания. […]