Regisztráció és bejelentkezés

Gépi szabálytanulás alkalmazása biomarkerek felismerésére biológiai hálózatokban

A biológiai kutatások folyamán elterjedt módszer a sejtek működésének megismeréséhez számítógépes modell alkotása.

Egy-egy sejt működése, belső folyamatai jól reprezentálhatók hálózatokként, ahol minden csúcspont egy fehérjének, az azokat összekötő élek a köztük lévő interakcióknak felelnek meg. Ezeknek a hálózatoknak a kiértékelése azonban elég számításigényes feladat tud lenni, azok méretének növekedésével. Egy gyakori probléma, ami a méret növekedésével exponenciálisan bonyolultabb lesz az, amikor ezekben a hálózatokban gyógyszerek viselkedése szempontjából érdekes célpontokat, úgynevezett biomarkereket keresünk, ugyanis ebben az esetben vizsgálnunk kell, hogy a hálózatban az adott fehérjék aktivitásának megváltoztatására hogyan reagál a hálózat.

A dolgozatomban egy gépi szabálytanuló algoritmust (LCS) fogok implementálni és bemutatni, aminek a segítségével biológiai hálózatokban az összes lehetséges fehérje aktivitás változtatásnak, és azok kombinációinak leszimulálása helyett csak egy részleges felderítéssel is lehetséges biomarkereket kinyerni.

szerző

  • Nyéki Hunor
    Egészségügyi mérnök szak, mesterképzés
    mesterképzés (MA/MSc)

konzulens

  • Dr. Szalay Kristóf Zsolt
    technológiai igazgató, Turbine Kft. (külső)