Предсказание эпитопов T-клеток (проект) — различия между версиями
(Новая страница, с помощью формы Новый_проект) |
|||
Строка 13: | Строка 13: | ||
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
− | Основы молекулярной биологии и иммунологии | + | Основы молекулярной биологии и иммунологии<br /> |
− | Знакомство с биоинформатическими базами данных | + | |
+ | Знакомство с биоинформатическими базами данных<br /> | ||
+ | |||
Применение методов машинного обучения для решения биологических задач | Применение методов машинного обучения для решения биологических задач | ||
Версия 01:25, 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