AI Для Всех
12.8K subscribers
1.17K photos
152 videos
10 files
1.37K links
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами

Главный редактор и по рекламе: @crimeacs

Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Download Telegram
#cnn #biology #dilation #ResNet #ScientificML

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(18)31629-5

Отличная статья на биологическую тему - предсказание сайтов сплайсинга.
Коротко - у человека ген, кодирующий белок, не весь кодирует последовательность этого белка. Есть кодирующие его части - экзоны и некодирующие,регуляторные и просто мусорные части - интроны. Отвечает за вырезание из всей последовательности мРНК только нужных экзонов процесс, называемый сплайсинг.
Одной из важных задач является предсказание по последовательности гена экзонов и интронов - соответственно участков, в которых будет происходить вырезание.
В данной работе авторы это делают при помощи resnet-like архитектуры.

Более того - на самом деле некоторые участки в зависимости от условий/великого корейского рандома могут то трактоваться сплайсингом как интроны, то как экзоны. И скоры, которые выдает модель для сайтов сплайсинга коррелируют с вероятностью участка быть экзоном/интроном. Что тоже круто.

Ну и конечно, модель умеет в insilico-скрининг - мутируем последовательность интересующего нас гена и смотрим, изменится ли предсказание модели. Если изменилось, то поменялось то, как спласинг нарезает наш ген. Это часто приводит к чему-то нехорошему - наследственные болезни, опухоли и тд.

Модель хорошая и повсеместно используется. Можно вставлять в примеры архитектур CNN. Более того - она приятна еще и тем, что в ней активно используются dilation конволюции, примеров применения которых у нас в лекциях сейчас мало