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:
«ИИ позволяет людям без опыта разработки прототипировать решения, упрощающие их деятельность»
28 октября завершилось обучение в рамках третьего потока программы «Искусственный интеллект в социальной сфере». Слушатели представили и защитили свои проекты. В рамках освоенного курса преподаватели помогли им найти перспективные области применения ИИ для эффективной работы в социальной сфере и обучили практическому применению инструментов ИИ.
Исчезнувший сигнал: как солнечная активность заглушила радиоголос Земли
Исследователи из НИУ ВШЭ и ИКИ РАН проанализировали данные спутника ERG (Arase) за семь лет и впервые подробно описали новое радиоизлучение Земли — гектометровый континуум, открытый в 2017 году. Выяснилось, что это излучение возникает спустя несколько часов после заката и исчезает через 1–3 часа после восхода Солнца. Чаще всего его фиксировали в летние месяцы, реже — весной и осенью. Однако к середине 2022 года, когда Солнце вошло в фазу повышенной активности, излучение полностью исчезло, но ученые предполагают, что сигнал может вернуться. Исследованиео публиковано в журнале Journal of Geophysical Research: Space Physics.
Физики из ВШЭ рассказали, как управлять вихрями в двумерной турбулентности
Как поведение турбулентных потоков меняется под действием внешнего воздействия, выяснили исследователи Института теоретической физики имени Л.Д. Ландау РАН и факультета физики НИУ ВШЭ. Они показали, что даже небольшое подкручивание извне может стабилизировать систему, продлевая жизнь крупных вихрей. Такие результаты помогут точнее моделировать атмосферные и океанические потоки. Работа опубликована в журнале Physics of Fluids.
Всероссийский лекторий РНФ стартовал в НИУ ВШЭ
С 20 по 24 октября Российский научный фонд проводит ежегодный всероссийский лекторий, в рамках которого его грантополучатели выступают с открытыми лекциями в научных и образовательных организациях по всей стране. Первое мероприятие лектория состоялось в Высшей школе экономики и было посвящено грантовой поддержке университетов: междисциплинарным исследованиям и кооперации с индустриальными партнерами.
«Союз аграриев и айтишников не просто возможен, но чрезвычайно продуктивен»
В Московском институте электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ завершился студенческий хакатон “Technoforge: AgroTECH”, организованный совместно с группой компаний «ЭкоНива». В течение 15 дней студенты из 32 ведущих вузов работали над технологическими прототипами для решения реальных задач агропромышленного комплекса.
Российские ученые изучили различия в объеме поражений мозга после инсульта у детей разного возраста
Команда российских ученых и медиков при участии Софьи Куликовой из НИУ ВШЭ в Перми сравнила объем и характер поражений мозга у детей, перенесших инсульт в первые четыре недели жизни и в возрасте до двух лет. Выяснилось, что чем младше ребенок, тем обширнее зоны поражения мозга, особенно в лобных и теменных долях, отвечающих за движение, речь и мышление. Исследование, опубликованное в журнале Neuroscience and Behavioral Physiology, помогает понять, как возраст влияет на характер и масштаб поражений, и закладывает основу для разработки персонализированных программ реабилитации после инсульта в раннем детстве.
«Искусственный интеллект» — лидер по итогам приема на онлайн-программы НИУ ВШЭ
Онлайн-магистратура «Искусственный интеллект» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ показала рекордные результаты. В этом году на нее подали документы 987 абитуриентов — это абсолютный максимум среди всех магистерских программ Вышки. К обучению приступил 351 первокурсник, что обеспечило программе лидирующую позицию по общему объему приема среди онлайн-магистратур университета.
Магистратура объединяет: вышел сборник исследований студентов ВШЭ, Университета Кампинаса и Университета Цинхуа
Студенты магистерской программы ИСИЭЗ ВШЭ «Управление в сфере науки, технологий и инноваций» совместно с Университетом Кампинаса (Бразилия) и Университетом Цинхуа (Китай) выпустили сборник исследований “Being Innovative or Being on the Safe Side — Managing the Risk of Failure”. Авторы проанализировали восприятие рисков и готовность к инновациям в организациях с учетом культурного контекста.
Исследуя разум: ученые ВШЭ рассказали о когнитивных технологиях будущего
Почему мы принимаем нерациональные решения, как мозг реагирует на фейки и могут ли нейросети мыслить — об этом рассказали молодые ученые НИУ ВШЭ в рамках фестиваля «Наука 0+». Мероприятие собрало студентов и специалистов разных областей, объединенных важной идеей — разобраться в работе человеческого мозга и когнитивных технологий.
«Fall into ML прочно утвердилась в календаре знаковых событий российской ИИ-сцены»
24–25 октября в Центре культур НИУ ВШЭ Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук организует четвертую ежегодную конференцию Fall into ML 2025. Мероприятие традиционно поддерживает генеральный партнер — Сбербанк. В фокусе — прорывные исследования и будущее фундаментального ИИ.