Программный комплекс "Обучение и оценка вложений биологических последовательностей"
Вложение биологических последовательностей Word2Vec Doc2Vec RAAA Оценка вложений
Программа позволяет обучать вложения биологических последовательностей (белковых, нуклеотидных) в пространство действительных векторов. Вложение может быть обучено с помощью одного из 3 методов Word2Vec: Skip-Gram, CBOW, AWE и одного из 2 методов Doc2Vec: PV-DM, DBOW. Для обучения может быть использован CPU и GPU. Белковые последовательности могут быть закодированы одним из 40 сокращённых алфавитов аминокислот, также возможно добавление новых алфавитов с помощью простого редактирования программного модуля. После кодирования одинаковые последовательности могут быть удалены. Последовательности могут быть разбиты на n-граммы. Программа позволяет добавить нелинейную функцию активации для моделей Word2Vec. В процессе обучения сохраняются значения целевой функции и веса моделей с заданным шагом эпох. После обучения вложений, программный комплекс позволяет выбрать эпохи с минимальным значением целевой функции, для которых были сохранены веса моделей и построить графики изменения целевой функции. Для оценки качества вложений биологические последовательности (например, участок последовательности белка штаммов вируса гриппа) с его помощью вкладываются в пространство действительных векторов и между ними вычисляются расстояния (Евклидово или косинусное). Для последовательностей также вычисляются расстояния с помощью биологических моделей, которые не входят в данный комплекс. С помощью метрик Worst case distortion, Average case distortion, k-local distortion и функции потерь из метода SNE с различной перплексией вычисляется оценка вложений, результаты сохраняются в отсортированной таблице. Оценка может быть вычислена параллельно, для чего необходимо указать количество потоков.
Моделирование эволюции вирусов, научная визуализация, классификация и кластеризация биологических последовательностей, моделирование белков
Владимир
Васин
Васильевич
Главный научный сотрудник
Доктор физико-математических наук
Член-корреспондент РАН
L-5347-2017
55667072600
2161
0000-0003-0093-1756
РОССИЯ
Николай
Лукоянов
Юрьевич
директор
РОССИЯ
27.35.43
Математические модели биологии
27.47.23
Математические проблемы искусственного интеллекта
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Артём
Фирстков
Леонидович
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Петр
Мордовской
Григорьевич
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ИММ УрО РАН
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт математики и механики им. Н.Н. Красовского Уральского отделения Российской академии наук
1026604965177
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения