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:
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.
Ростех и Вышка стали партнерами в сфере инженерной подготовки и научных исследований
Госкорпорация Ростех и Высшая школа экономики заключили соглашение о стратегическом партнерстве в сфере науки и образования. Документ направлен на проведение совместных исследований, подготовку высококвалифицированных кадров и формирование научно-технического задела в интересах высокотехнологичных отраслей России. Кроме того, совместно с московской школой № 58 будет вестись профориентация школьников по направлениям инженерии, ИТ и кибербезопасности.
НИУ ВШЭ укрепляет отношения с Пекинским университетом
21 июля в Высшей школе экономики побывала делегация Пекинского университета в составе сорока человек — студентов, преподавателей, административных сотрудников во главе с исполнительным проректором Пекинского университета, директором Высшей школы Пекинского университета в Шэньчжэне Чжан Цзинем. Руководители двух университетов обсудили направления дальнейшего сотрудничества, а представители трех факультетов НИУ ВШЭ провели рабочие встречи с китайскими студентами.
НИУ ВШЭ объединил ученых на международной школе по ИИ в Шанхае
В начале июля в Шанхае проходил Международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Инобром НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом. Более 50 молодых исследователей и ключевых спикеров из девяти стран — от России и Китая до Канады и Сингапура — собрались, чтобы обменяться последними результатами своей работы и построить новые международные партнерства.
«Мы близки к практическому применению системы бесстимульного картирования головного мозга»
Созданные учеными Вышки совместно с медиками нейроинтерфейсы позволяют установить контакт с головным мозгом и декодировать его сигналы. Их применение создает возможности для стимуляции мозговой активности, восстановления и нормализации мышечного контроля пациентов, перенесших инсульт, инфаркт или страдающих иными неврологическими заболеваниями, а также способствует реабилитации людей с черепно-мозговыми травмами и потерей конечностей. О работе Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ рассказывает его директор Алексей Осадчий.
Исследователи НИУ ВШЭ представили новую архитектуру нейронных сетей, понимающую симметрии мира
Сотрудники Лаборатории геометрической алгебры и приложений НИУ ВШЭ разработали новую архитектуру нейронных сетей, которая может ускорить и упростить анализ данных в физике, биологии и инженерии. Свое решение ученые представили 16 июля в Ванкувере на ведущей международной конференции по машинному обучению ICML 2025. Текст статьи и исходный код выложены в открытый доступ.
Вышка представила «Умный ортез» на форуме «Надежда на технологии»
С 10 по 11 июля в Москве прошел юбилейный, X Национальный форум «Надежда на технологии». Мероприятие было нацелено на обсуждение инновационных достижений в сфере реабилитационной индустрии. Студенческое конструкторское бюро (СКБ) МИЭМ в сотрудничестве с Институтом когнитивных нейронаук (ИКН) ВШЭ представило «Умный ортез», который был разработан на основе запроса медиков-ортопедов.