Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
Генетический анализ — услуга, ставшая популярной в последние 10–15 лет не только как инструмент медицинской диагностики, но и как возможность узнать больше о своем происхождении. Анализ ДНК позволяет оценить этнический состав, определить, где жили и куда переселялись предки, найти количество мутаций неандертальца в геноме.
Это стало доступно благодаря развитию современных технологий — генотипирования, систем хранения и обработки данных, машинного обучения — и значительного снижения их стоимости. Но при этом существующие методы тестирования не позволяют разделить генетически близкие, родственные популяции, которые долгое время жили на смежных территориях.
Исследователи Института ИИ и цифровых наук НИУ ВШЭ разработали метод, позволяющий различать происхождение людей из близкородственных популяций. В основе технологии — графовые нейронные сети. Алгоритм опирается не на саму последовательность ДНК, а на графы, которые обозначают генетические связи между людьми с общими участками генома. Такие участки отражают степень родства между людьми и указывают на то, сколько поколений назад у них были общие предки. Чем больше совпадений, тем ближе люди по происхождению. Вершины в модели соответствуют человеку, а ребра отражают степень родства.
Метод протестировали на данных из разных регионов. Особенно интересными оказались результаты по населению Восточно-Европейской равнины, по которым уже собрана большая база данных. Графовая нейросеть смогла точно определить популяционную принадлежность представителей генетически очень близких народов.
Алексей Шмелев
«Существующие методы генетического анализа решают иную задачу: они определяют принадлежность к крупным изолированным популяциям, например определяют, у кого в роду были французы, у кого немцы, у кого англичане. Наш метод позволяет работать с близкородственными популяциями, что особенно актуально для России, исторически многонациональной страны», — говорит Алексей Шмелев, один из авторов работы, стажер-исследователь Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
В дальнейшем исследователи планируют научить нейросеть предсказывать процентное соотношение различных популяций в геноме.
Исследователи зарегистрировали свою разработку под названием AncestryGNN — «Нейросетевое предсказание популяционной принадлежности по общим сегментам генома».
Владимир Щур
Как отметил заведующий Международной лабораторией статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ Владимир Щур, предложенный метод открывает новые перспективы для более точного определения популяционной истории людей и может применяться в генеалогических исследованиях и антропологии.
Работы выполнены по гранту Правительства Российской Федерации в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».
Вам также может быть интересно:
Вышка доверит ИИ рутинную работу по созданию программ ДПО
НИУ ВШЭ совместно с EdTech-компанией CDO Global запускает AI-конструкторы для оптимизации разработки курсов дополнительного профессионального образования (ДПО). Новый сервис позволит автоматизировать подготовку учебных материалов и оценочных средств, значительно сократив время и ресурсы, затрачиваемые преподавателями и методистами.
ВШЭ и Московский аналитический центр объединят усилия в сфере ИИ
НИУ ВШЭ подписал соглашение о сотрудничестве с ГБУ «Московский аналитический центр». Документ закрепил намерение сторон развивать совместные исследования и внедрять технологии искусственного интеллекта в управление городским хозяйством.
Руководители «Билайна» прокачивают навыки работы с ИИ на базе НИУ ВШЭ
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ стартовала программа повышения квалификации для руководителей компании «Вымпелком» «Лаборатория ИИ: Вместе быстрее». В ее работе примут участие сотрудники компании из разных городов страны, которые будут повышать компетенции по внедрению ИИ в бизнес-процессы.
Студенты и аспиранты НИУ ВШЭ приняли участие в Международной летней школе Пекинского университета
В июле в Пекинском университете проходила ежегодная летняя школа по квантовой молекулярной динамике, которая в этом года перешла на международный уровень. Ее первыми иностранными гостями стали студенты и аспиранты МИЭМ НИУ ВШЭ. У них была обширная образовательная программа, им также удалось посетить лабораторию оптоэлектронных материалов и энергетических приборов.
В НИУ ВШЭ стартовал СТП «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования»
Стратегический технологический проект нацелен на создание и внедрение технологий системного анализа и прогнозирования в интересах государства, бизнеса и общества для обеспечения технологического лидерства, суверенитета и безопасности России.
Вузы разделились на шесть лагерей в отношении к искусственному интеллекту
Каким должно быть образование в эпоху ИИ? Чтобы разобраться, какие есть точки зрения и какие решения уже формируются, команда Института образования ВШЭ весной 2025 года провела серию интервью с проректорами российских университетов. Об итогах этого исследования рассказывает директор института Евгений Терентьев.
НИУ ВШЭ стал абсолютным лидером рейтинга вузов по подготовке кадров для ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал обновленный рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ. В него вошли 203 российских университета из 68 регионов. Высшая школа экономики первой получила наивысшую категорию А++.
ВШЭ и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей
НИУ ВШЭ и компания МТС Web Services (MWS) объявили о запуске серии совместных исследовательских работ в области технологий искусственного интеллекта, направленных на развитие инновационных решений в сфере кибербезопасности, мультимодальной генерации контента и анализа больших данных. Основным исполнителем проекта является Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ при общей координации Центра искусственного интеллекта ВШЭ.
В НИУ ВШЭ запущены стратегические технологические проекты
Стратегические технологические проекты Высшей школы экономики реализуются в интересах достижения целевой модели развития университета и предусматривают формирование пула инновационных продуктов и услуг. Они сформированы по трем направлениям: социально-экономическое и научно-технологическое прогнозирование, технологии связи 6G и искусственный интеллект.
11 вузов России стали участниками проекта ВШЭ и «Яндекса» по применению ИИ при подготовке дипломных работ
Эксперты «Яндекс Образования» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ научили студентов и научных руководителей использовать нейросеть YandexGPT в трудоемких задачах — для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломов.