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 представил новый инструмент для оценки потенциальных рисков для территорий
В Высшей школе экономики прошла презентация доклада по финансовым решениям для климатической адаптации в России. Учитывая, что, по оценкам, каждый градус повышения среднегодовой температуры может привести к негативному эффекту в размере до 3 трлн рублей ежегодно, меры по адаптации сейчас необходимы, считают эксперты. На презентации ученые НИУ ВШЭ представили цифровой инструмент, который позволяет построить климатический риск-профиль территорий.
«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.
НИУ ВШЭ представил рейтинг регионов России по необходимости адаптации к изменению климата
В докладе Высшей школы экономики оценены шесть ключевых климатических рисков для страны: деградация вечной мерзлоты, лесные пожары, засухи, волны тепла, экстремальные осадки и водный стресс. Рейтинг позволяет оценить риски для каждого конкретного региона и скорректировать планы адаптации.
Ошибки, которые всё объясняют: ученые обсудили будущее психолингвистики
Мировая лингвистика сегодня переживает «многоязычную революцию»: эпоха англоязычного доминирования в когнитивных науках подходит к концу, все чаще исследователи изучают многообразие языков мира. Более того, мультилингвизм из экзотики становится нормой, что кардинально меняет представления о когнитивных возможностях человека. В Вышке обсудили будущее развитие экспериментальной лингвистики.
Ученые НИУ ВШЭ создали среду для моделирования подключенного и беспилотного транспорта
Разработка группы исследователей и студентов во главе с преподавателем департамента компьютерной инженерии МИЭМ ВШЭ Виталием Степанянцем, реализуемая в Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ под руководством Александра Романова и Александра Американова, впервые в мире позволяет одновременно учитывать детальное моделирование восприятия окружающей среды беспилотным транспортом и распространения сигналов подключенного транспорта. На сегодняшний день среда не имеет аналогов среди программ такого рода с открытым кодом.
«Развернуть обсуждение политики в области высшего образования в доказательное русло»
29 октября в НИУ ВШЭ открылась XVI Международная конференция исследователей высшего образования (ИВО) на тему «Высшее образование: между частным и общественным благом». Для участия в конференции зарегистрировались более 600 человек из 32 регионов России и семи зарубежных стран, поступило рекордное число заявок на выступления с докладами — 242, из которых было принято 88.
Облака ближе, чем кажется: итоги форсайт-сессии iFORA
Интеллектуализация управления, синергия с ИИ и переход к микрооблакам — такими будут главные тренды цифровой экономики в ближайшее десятилетие. На форсайт-сессии в НИУ ВШЭ ведущие эксперты в сфере облачных технологий обсудили их эволюцию до 2040 года — от интеллектуализации процессов до идей о переносе хранилищ в космос, чтобы минимизировать экологический ущерб планете.
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.
«Практика и опыт взаимодействия с профессионалами помогут подготовить будущего продюсера»
У магистерской программы двух дипломов «Продюсер в музыкальной индустрии», реализуемой Высшей школой экономики совместно с Российской академией музыки имени Гнесиных, появился индустриальный партнер — музыкальный лейбл KOALA MUSIC. Компания примет участие в разработке учебных дисциплин и привлечении экспертов из индустрии к подготовке студентов.
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.