Моделирование пространственной структуры РНК (проект) — различия между версиями
(→Темы вводных занятий) |
(→Направления развития) |
||
| Строка 35: | Строка 35: | ||
=== Направления развития === | === Направления развития === | ||
| − | + | * Использовать возможности Nvidia CUDA для работы с линейной алгеброй | |
| − | + | * Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО. | |
| − | + | * Опубликовать статью о веб-сервисе в рецензируемом англоязычном журнале. | |
| − | + | * Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных. | |
| − | + | * Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот. | |
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
Версия 14:34, 30 ноября 2014
| Ментор | Залевский Артур |
| Учебный семестр | Весна 2015 |
| Учебный курс | 1-й курс |
Что это за проект?
Мы сформулировали и применили свой подход к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о вторичной структуре и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали веб-сервис, реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.
Чему вы научитесь?
- Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
- Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.
- Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.
Какие начальные требования?
- Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
- Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
- Базовые знания ОС GNU/Linux.
- Базовые знания Shell, Perl, Python.
Какие будут использоваться технологии?
Темы вводных занятий
- Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.
Направления развития
- Использовать возможности Nvidia CUDA для работы с линейной алгеброй
- Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО.
- Опубликовать статью о веб-сервисе в рецензируемом англоязычном журнале.
- Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных.
- Принять участие в конкурсе по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот.
Критерии оценки
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда, реализовать минимальный фронтэнд.
6-7 Реализовать полноценные бэк- и фронтэнды, задокументировать код.
8-10 Опубликовать исходные коды под одной из лицензий для СПО. uuПринять участие в подготовке статьи к публикации.
