Методы моделирования пространственной структуры протеинов. мАДБМ (2020-2021)
Содержание
О курсе
Необходимые ссылки
Преподаватели
| Преподаватель | Контакты |
|---|---|
| Посыпкин Михаил Анатольевич | Telegram, Почта |
| Игнатов Андрей Дмитриевич | Telegram, Почта |
| Маминов Артем Дмитриевич | Telegram, Почта |
| Горчаков Андрей Юрьевич | --- |
Материалы курса
13.10.2020 (Силовые поля, Потенциалы)
Материалы для практического занятия доступны здесь.
06.10.2020 (Боковые цепочки: геометрия и предсказание)
Необходимо выполнить задание в тетрадке. Дедлайн - 23.10.2020.
29.09.2020
4) Для завершения работы по предсказанию матрицы контактов вам нужно использовать сгенерированные выборки признаков и матриц контактов, дозаполненные нулями (zero-padding) до выбранной вами максимальной длины. Затем вам нужно создать нейронную сеть, обучить её и протестировать. Напоминаю, что т.к. матрица контактов симметрична можно предсказывать только её половину. Рекомендую ознакомиться с дипломной работой, сделанной по этой теме. Там же можно посмотреть варианты архитектур нейронныйх сетей.
В результате вы должны получить полный цикл предсказания матрицы контактов. В данном работе будет оцениваться то, насколько вам удалось построить все составные части программы и удалось ли вам получить итоговый результат. Качество предсказания оцениваться не будет. Дедлайн будет за два дня до экзамена (17-22 октября), т.к в зависимости от результатов домашних работ будет решаться вопрос о сдаче вами экзамена и разумеется потребуется время на её проверку и возможную доработку домашнего задания вами.
22.09.2020
Задание: 1) Извлечь признаки для обучения из файлов train.acc (доступность растворителя), train.ss (вторичная структура), train.pssm (матрица PSSM), train.fasta (FASTA последовательность, также можно извлечь из train.pssm) и длину белка (длина FASTA цепочки) (features.zip ). Стоит ограничиться белками длиной от 15 до 45 (40, 35, 30) аминокислот в зависимости от производительности вашей системы. One-hot-encode категориальные признаки (вместо одного класса вы получаете вектор длинной num_classes, где все значения нули, кроме индекса соответствующего класса). В итоге вы должны получить трёхмерную матрицу NxMx45 для каждого белка, где N - кол-во белков, M - длина белка, 45 - количество признаков (20 - One-hot-encoded аминокислот, 20 - PSSM, 3 - вторичная структура, 1 - доступность растворителя и 1 - длина белка)
2) Сохранить имена выбранных pdb (например в файл pdb_short)
3) Скачать все белки pdb_short из базы pdb, посчитать для них матрицы контактов, сохранить в файл, в итоге у вас получится матрица NxMxM. Ноутбук для расчёта матрицы контактов и матрицы расстояний белка, а также их визуализация, вам достаточно будет использовать функцию get_contact_matrix на всех белках из pdb_short
15.09.2020: Белковая геометрия
Необходимо выполнить задания в тетрадке: ДЗ
Для выполнения задания 5 требуется загрузить следующий файл и положить его в ту же директорию, где находится тетрадка: geometry.py
