name: Обучение генеративных вероятностных моделей для распознавания данных масс-спектрометрии
keyword_list: диверсифицирующая регуляризация, идентификация пептидов, калибровка рейтингов, масс-спектрометрия, Ограниченная машина Больцмана, функция скоринга
abstract: Объект исследования: Масс-спектры пептидов, полученные с помощью тандемной масс-спектрометрии.Цель работы: Разработка более точных методов идентификации масс-спектров.Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Методы машинного обучения; методы статистического анализа данных.Достигнутые результаты: 1. Был предложен ряд эвристик, позволяющих на практике обучить генеративную вероятностную модель BoltzMatch (на основе распределения Гиббса) на данных масс-спектрометрии для более точного скоринга экспериментальных и теоретических пептидов.2. Был разработан новый способ (Tailor) калибровки результатов скоринга для идентификации пептидов, использующий хвост эмпирического распределения.3. Было показано, что метод BoltzMatch не дает смещенную оценку.Новизна: Было доказано, что методы на основе машинного обучения могут неявно учиться различать настоящие и фиктивные пептиды, что в свою очередь приводит к смещению оценки FDR при валидации результатов скоринга. Было выявлено наличие корреляции между средним и стандартным отклонением для результатов скоринга экспериментального и теоретических пептидов.Внедрение: Результаты работы находятся в открытом доступе на Github, программный код может использоваться в научно-учебных лабораториях.Эффективность: Метод Tailor работает в 100 раз быстрее, чем методы на основе оценки exact p-value.Область применения: Идентификация пептидов по данным тандемной масс-спектрометрии.
chairman_dissertation_council.surname: Верещагин Н. К.
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.surname: Радаев В.В.
organization_supervisor.position: первый проректор
organization_supervisor.degree: Доктор экономических наук
rubrics.code: 27.47.23
rubrics.name: Математические проблемы искусственного интеллекта
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Кертес-Фаркаш Аттила
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: нет
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: нет
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения