Предсказание эпитопов T-клеток (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Темы вводных занятий)
(Критерии оценки)
Строка 33: Строка 33:
  
 
=== Критерии оценки ===
 
=== Критерии оценки ===
4-5 - реализовать алгоритм предсказания антигенного сайта для любой случайной последовательности белка на основе существующх баз данных
+
4-5 - реализовать алгоритм предсказания антигенного сайта для любой случайной последовательности белка на основе существующх баз данных<br />
6-7 - учесть биолого-химические особенности эпитопов
+
6-7 - учесть биолого-химические особенности эпитопов<br />
 
8-10 - реализовать комбинированный алгоритм, имплементировать веб-интерфейс
 
8-10 - реализовать комбинированный алгоритм, имплементировать веб-интерфейс

Версия 01:26, 28 ноября 2014

Ментор Степанова Вита
Учебный семестр Весна 2015
Учебный курс 1-й курс



Что это за проект?

Задача распознавания антигенных участков белков (эпитопов) является ключевой при создании синтетических вакцин, иммунодиагностических тестов и производстве антител. Экспериментальное решение этой задачи требует большого колчества финансовых и временных ресурсов. Биоинформатическое предсказание эпитопов в таком случае является мощным инструментом для биологов и медиков. В настоящее время существует достаточное количество белков с размеченными известными эпитопами, чтобы применить накопленные знания для создания программ-предсказателей. Итогом этой проектной работы станет программа по предсказанию антигенного участка в последовательности любого случайного белка.

Чему вы научитесь?

Основы молекулярной биологии и иммунологии
Знакомство с биоинформатическими базами данных
Применение методов машинного обучения для решения биологических задач

Какие начальные требования?

Знание Python или другого языка программирования
Понимание основных методов машинного обучения
Базовые знания молекулярной биологии и иммунологии или желание изучить биологию

Какие будут использоваться технологии?

В процессе работы над проектом студенты позакомятся с устройством баз данных T-клеточных эпитопов (IEDB, AntiJen, SYFPEITHI и др.), научатся использовать программы выравнивания белков (muscle, mafft и др.).

Темы вводных занятий

Биолого-химические особенности эпитопов
Существующие способы предсказания эпитопов

Направления развития

Для удобства учёных и врачей решение может быть реализовано с удобным, понятным интерфейсом, результат работы программы может быть визаулизирован и нанесён на первичную и третичную структуру белка. Продвинутые студенты могут применить и адаптировать программу к решению задач поиска B-клеточных эпитопов.

Критерии оценки

4-5 - реализовать алгоритм предсказания антигенного сайта для любой случайной последовательности белка на основе существующх баз данных
6-7 - учесть биолого-химические особенности эпитопов
8-10 - реализовать комбинированный алгоритм, имплементировать веб-интерфейс