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:
Исследователи НИУ ВШЭ ответят на вызовы развития городского транспорта
В НИУ ВШЭ стартовало масштабное исследование общественного транспорта российских городов в рамках стратегического технологического проекта «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». По итогам проекта будет сформирована динамическая база данных для четырех видов транспорта: метро, трамваев, троллейбусов и автобусов.
Стартует новый норматив технологической грамотности ТехноГТО «Искусственный интеллект»
Открыт новый норматив технологической грамотности ТехноГТО по направлению «Искусственный интеллект», разработанный совместно с Академией искусственного интеллекта для школьников Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее». Проект ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с президентской платформой «Россия — страна возможностей» и Движением Первых при поддержке НИУ ВШЭ и Росмолодежи.
НИУ ВШЭ начал разработку отечественных технологий связи 6G на базе субтерагерцовой микрорадиоэлектроники
В Высшей школе экономики стартовали масштабные научно-инженерные работы по созданию отечественных технологий для перспективных систем связи шестого поколения (6G). Работы ведутся командой стратегического технологического проекта «Комплекс технологий доверенных систем связи 6G», реализуемого в рамках программы «Приоритет-2030».
НИУ ВШЭ и компании-партнеры скоординировали подходы к подготовке специалистов топ-уровня в сфере ИИ
В НИУ ВШЭ прошла встреча с представителями Сбера, Яндекса и VK для согласования подходов к подготовке специалистов топ-уровня в сфере искусственного интеллекта. В частности, договорились о регулярном обновлении образовательных программ с учетом новейших решений и разработок компаний-партнеров. Участники встречи обсудили текущий статус проекта, содержание образовательных программ и механизмы взаимодействия для обеспечения достижения показателей эффективности созданного в университете Центра организации обучения студентов для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
Критика речистого разума: искусственный интеллект в восприятии математиков
Математики Вышки считают, что не стоит опасаться потери работы из-за массового использования ИИ, и одновременно предостерегают от некритического восприятия работ и проектов, подготовленных с его применением. При этом ИИ может быть полезным инструментом в исследованиях, создавая модели и обрабатывая большие массивы информации.
В Высшей школе экономики открылась межфакультетская Музейная лаборатория
Вышка запустила межфакультетскую Музейную лабораторию, которая станет устойчивым центром экспертной поддержки в сфере музейного дела. Ее миссия связана с изменением современных моделей восприятия культуры и трансформацией институциональной среды. Лаборатория специализируется на модернизации музейных практик и повышении престижа музеев, формируя пространство для профессионального диалога и внедрения инноваций.
Физики предложили новый механизм усиления сверхпроводимости с помощью «квантового клея»
Команда исследователей с участием сотрудников МИЭМ ВШЭ показала, что дефекты в материале могут не снижать, а, наоборот, усиливать сверхпроводимость. Это возможно благодаря взаимодействию дефектных и более чистых областей, которое образует «квантовый клей» — однородную компоненту, связывающую разрозненные сверхпроводящие участки в единую сеть. Расчеты подтвердили, что такой механизм может помочь в создании сверхпроводников, работающих при более высоких температурах. Исследование опубликовано в журнале Communications Physics.
Большие группы студентов эффективнее используют ИИ в обучении
Исследователи Института образования и факультета экономических наук НИУ ВШЭ узнали, от каких факторов зависит качество групповой работы студентов, когда они выполняют ее в сотрудничестве с ИИ. Оказалось, что, помимо уровня знаний команды, важен размер группы: чем она больше, тем эффективнее работа. Статья ученых опубликована в журнале Innovations in Education and Teaching International.
Завершила работу Первая Кавказская школа по экспериментальным исследованиям и когнитивным наукам
С 17 по 21 сентября на базе «Горная легенда» Адыгейского государственного университета прошла Первая Кавказская школа по экспериментальным исследованиям и когнитивным наукам. Организаторами мероприятия выступили Лаборатория экспериментальной лингвистики АГУ, Центр языка и мозга и Центр социокультурных и этноязыковых исследований НИУ ВШЭ. Школа собрала более 50 участников — студентов, аспирантов и молодых исследователей из разных регионов России, а также слушателей и спикеров из Франции, Сербии, Китая, Турции, Казахстана и Узбекистана.
Data Day в Ингушетии: Вышка помогает открыть мир больших данных для нового поколения
Благодаря инициативе студентов и выпускников Высшей школы экономики в столице Ингушетии Магасе прошел Data Day. Масштабный интенсив был организован Вайнахским клубом НИУ ВШЭ и Академией цифрового развития (образовательный проект, реализуемый при поддержке Правительства Республики Ингушетия). Событие объединило студентов и молодых специалистов, желающих построить карьеру в одной из самых востребованных сфер — анализе и обработке данных.