Leveraging Informative Embeddings for Protein-Metabolite Interaction Prediction

Выступление слушателя группы НС263 Екатерины Юрьевны Безпалой на конкурсе курсовых работ для шестого потока Тема курсовой работы: “Leveraging Informative Embeddings for Protein-Metabolite Interaction Prediction“ Исследование выполнено при участии научного консультанта курса “Нейронные сети и их применение в научных исследованиях“ Антона Александровича Ганичева Дата: 18 июня 2024 года 00:00 Заставка 00:19 Определение взаимодействий между белком и лигандом-ключевая задача при изучении клеточной регуляции и при поиске лекарств 01:23 Подходы к предсказанию взаимодействий 02:54 STITCH - одна из самых обширных баз данных взаимодействий 03:16 Фильтрация и генерация отдельных экземпляров 05:31 Получение репрезентаций 06:22 Архитектуры моделей 07:02 Метрики на тестовых данных 08:51 Сравнение метрик 09:22 Замена MolecularTransformer эмбеддингов на Morgan fingerprints 10:09 Сравнение метрик моделей, обученных на ProtT5 и AF2 12:30 Выводы 13:38 Ответы на вопросы Код: Презентация: Сайт: VK: Телеграм-канал: #MSU_AI #Фонд_Интеллект #neuralnetworks