Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Машинное обучение выявило два новых гена риска ишемического инсульта
Команда ученых из ВШЭ и НИЦ «Курчатовский институт» применила методы машинного обучения для исследования генетической предрасположенности к инсульту. Анализ геномов более чем 5000 человек позволил выявить 131 ген, ассоциированный с риском ишемического инсульта. Для двух генов связь показали впервые.
Работа опубликована в PeerJ Computer Science. Ишемический инсульт — одна из главных причин смертности и инвалидности во всем мире. Это состояние возникает из-за нарушения кровоснабжения мозга, что приводит к гибели клеток и нарушает работу его отделов. Ученые давно изучают генетические факторы, влияющие на риск развития инсульта, но окончательного списка генов предрасположенности к нему пока нет. Надежды в этом вопросе возлагают на методы искусственного интеллекта.
Группа ученых факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Курчатовского института предложила использовать алгоритмы машинного обучения для анализа генетической предрасположенности к инсульту. Они проанализировали данные о геномах 5500 не состоящих в родстве человек старше 55 лет, среди которых были пережившие ишемический инсульт и их здоровые люди. Данные для исследования были собраны в 11 лабораториях Европы и 13 лабораториях Америки.
Анализ основывался на идее ранжирования через обучение. Сначала исследователи создали прогнозную модель, в которой главным параметром было наличие или отсутствие инсульта. В качестве признаков использовали однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) — различия в геноме на одинаковых участках. Затем они ранжировали эти признаки и выбрали самые значимые.
Анализ и отбор SNP производили несколькими методами, и это позволило по-новому проанализировать данные и выделить гены, которые ранее не были ассоциированы с ишемическим инсультом. Список «подозрительных» генетических маркеров, которые были общими для двух и более методов, позволил говорить о надежности результатов.
«Работа с таким массивом данных — почти 900 тысяч одиночных нуклеотидных полиморфизмов на пять с половиной тысяч участников — потребовала от нас отойти от чисто статистических методов анализа. Машинное обучение дало возможность это все обработать. В результате мы идентифицировали 131 ген, большая часть из них уже была ассоциирована с ишемическим инсультом. Но ассоциацию двух из них мы обнаружили впервые», — рассказал Дмитрий Игнатов, заведующий Научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики ФКН НИУ ВШЭ.
Ученые впервые обнаружили, что с инсультом связан ген ACOT11, который участвует в метаболизме жирных кислот и, как показали эксперименты на животных, может влиять на воспалительные процессы и уровень липидов в крови. Второй «новый» для ишемического инсульта ген, UBQLN1, участвует в работе механизмов защиты клеток от окислительного стресса. Есть данные о связи мутации в этом гене с нейродегенеративными заболеваниями.
Эти открытия могут помочь в создании мультигенных рисковых моделей, которые способны предсказывать предрасположенность к инсульту у конкретного человека. Также информация о выявленных генах может стать основой для разработки лекарств и методов терапии, направленных на уменьшение риска возникновения ишемического инсульта.
«Найти два новых ассоциированных с инсультом гена — отличный результат для любого метода. У нашего подхода с использованием машинного обучения явно хорошие перспективы для обнаружения генов, ассоциированных с заболеваниями, возникающими вследствие множества факторов», — комментирует Геннадий Хворых, главный специалист НИЦ «Курчатовский институт».
Предложенный подход к анализу генетических маркеров демонстрирует универсальность и может быть эффективно адаптирован для широкого спектра исследований, выходящих за рамки изучения ишемического инсульта. Методология применима к любым заболеваниям или признакам, для которых доступны данные в формате «образец — SNP — класс».
«Хотя первоначально мы разрабатывали этот инструмент для конкретной задачи, результаты показали его потенциал в более широком контексте. Возможность работать с разнообразными генетическими данными делает наш метод полезным для исследователей из различных областей биологии и медицины», — говорит Стефан Николич, выпускник ФКН и аспирантской школы по компьютерным наукам ВШЭ.
Telegram 
Дзен 
VK Коллектив российских ученых из МИРЭА — Российского технологического университета, Центра фотоники двумерных материалов МФТИ, Института металлургии и материаловедения им. А. А. Байкова РАН и ряда других ведущих научных центров провел глубокое исследование кристаллической структуры широко используемых пьезоэлектрических материалов на основе цирконата-титаната свинца. Используя метод рентгеноструктурного анализа, исследователи впервые смогли в деталях установить, как небольшие химические добавки кардинально меняют фазовый состав керамики и напрямую определяют ее электрофизические характеристики. Это открывает путь к целенаправленному дизайну «умных» материалов с заранее заданными свойствами для передовой электроники и сенсорики.
Современная экономика остро зависит от стабильности топливно-энергетического комплекса. Однако его основа, нефтедобыча, сталкивается с истощением легкодоступных запасов. Для оценки их потенциала инженеры используют геолого-гидродинамическое моделирование, позволяющее испытывать стратегии разработки в виртуальной среде и создавать цифровых двойников месторождений. Тем не менее, традиционные подходы к проектированию, основанные на двумерных картах, не дают точной информации о строении пластов. Это ведет к неоптимальной расстановке скважин и потере значительных объемов нефти. Ученые Пермского Политеха разработали методику генерирования множества 3D-моделей с возможностью выбора наиболее достоверных, описывающих реальное геологическое строение месторождений. Исследование позволяет существенно сократить неопределенность в оценке нефтяных запасов и уменьшить количество моделей для анализа.
Исследователи из Института искусственного интеллекта Московского государственного университета и «Яндекса» создали LORuGEC — первый открытый набор данных с примерами ошибок по сложным правилам русского языка. Они также разработали метод, помогающий обучить ИИ исправлять грамматические, пунктуационные и орфографические ошибки при генерации текстов. «Яндекс» рассказал о разработках на полях Конгресса молодых ученых.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Коллектив российских ученых из МИРЭА — Российского технологического университета, Центра фотоники двумерных материалов МФТИ, Института металлургии и материаловедения им. А. А. Байкова РАН и ряда других ведущих научных центров провел глубокое исследование кристаллической структуры широко используемых пьезоэлектрических материалов на основе цирконата-титаната свинца. Используя метод рентгеноструктурного анализа, исследователи впервые смогли в деталях установить, как небольшие химические добавки кардинально меняют фазовый состав керамики и напрямую определяют ее электрофизические характеристики. Это открывает путь к целенаправленному дизайну «умных» материалов с заранее заданными свойствами для передовой электроники и сенсорики.
Ученые разработали штамм цианобактерии, способный поглощать в три раза больше фосфора из сточных вод
Фосфор – элемент, играющий ключевую роль в росте растений. В сельском хозяйстве он используется в составе многих минеральных удобрений. В то же время фосфор, содержащийся в сточных водах — серьезный загрязнитель, который при попадании в водоемы нарушает баланс экосистем и вызывает цветение водорослей. Ученые Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» и Южного федерального университета предложили новый экологичный способ выделения фосфора из сточных вод с помощью фотосинтезирующих микроорганизмов.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно