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Seminario de Jennifer Listgarten: Aprendizaje automático: de la genética (Epi) a la edición de genes y la optimización de proteínas
Biología molecular, genética y proteína La ingeniería se ha ido transformando lentamente en ciencias a gran escala basadas en datos que pueden aprovechar el aprendizaje automático y las estadísticas aplicadas. Mi charla será un recorrido rápido por varios proyectos en esta intersección. Comenzaré explicando algunos desafíos de modelado para encontrar los fundamentos genéticos de la enfermedad: genoma, y epigenomaLas asociaciones generales, en las que se escanean sistemáticamente los marcadores genéticos individuales o conjuntos de (epi) para determinar su asociación con una enfermedad, son una ventana a los procesos patológicos. Ingenuamente, estas asociaciones se pueden encontrar mediante el uso de una simple prueba estadística. Sin embargo, una amplia variedad de estructuras y factores de confusión se esconden en los datos, como (SCD por sus siglas en inglés), heterogeneidad de tipo y estructura de la población, lo que lleva a asociaciones falsas y no válidas si no se abordan adecuadamente. Una vez que descubrimos las causas genéticas, edición del genoma basado en CRISPR que algún día arreglemos el genoma a medida. Describiré cómo desarrollamos enfoques de aprendizaje automático de vanguardia para CRISPR diseño de guías. Finalmente, cerraré con un adelanto de algunos de nuestros nuevos trabajos en optimización de proteínas basada en aprendizaje automático, en los que buscamos encontrar, por ejemplo, la secuencia de promotor / codón que nos dará la proteína deseada. expresión.
Aprendizaje automático:
De la genética (Epi) a la edición de genes y la optimización de proteínas
Profesor, Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática
Universidad de California, Berkeley
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