Алгоритмы глубокого обучения для предсказания структуры белковых комплексов: магистерская диссертация / Антон Андреевич Новиков; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра математического моделирования и анализа данных; науч. рук. Тузиков А. В.

Abstract

Реферат Магистерская диссертация, 58 страниц, 18 рисунков, 25 источников, 95 формул Ключевые слова: БЕЛОК, ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ БЕЛКОВ, ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ, ПОЛНОСВЁРТОЧНЫЕ СЕТИ, МАТРИЦЫ КОСИНУСОВ, СВОРАЧИВАНИЕ БЕЛКА, ТЕОРИЯ ПОЛЯ, СПЕЦИАЛЬНАЯ ТЕОРИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОСТИ. Объектом исследования являются белковые молекулы и комплексы. Предметом исследования являются белок-белковые взаимодействия, способы их описания и методы предсказания. Целью работы является предсказание взаимодействия пар белковых молекул, заданных с помощью координат Cα-атомов углерода и последовательностей аминокислотных остатков. В ходе работыполучены новые типы матриц косинусов, исследованы их свойства. Предложена математическая модель для описания белок-белковых взаимодействий на основе теории поля, с использованием алгоритмов машинного обучения. Описан численный подход к приближению полей, заданных на всем пространстве. Описаны архитектуры нейронных сетей, применимых к данной задаче. Проведены вычислительные эксперименты. Полученные результаты работы могут быть использованы для реализации алгоритмов предсказания белок-белкового взаимодействия, а также для смежных задач.