Alfabet życia: zrozumieć język amyloidów dzięki uczeniu maszynowemu

Białka to podstawowe elementy strukturalne organizmów żywych. Są zaangażowane we wszystkie procesy życiowe, począwszy od podziału komórki a kończąc na jej śmierci. Wszystkie białka zbudowane są z długich łańcuchów aminokwasów, związków o zróżnicowanych właściwościach fizykochemicznych. O wykonywanej przez białko funkcji decyduje właśnie ułożenie aminokwasów w jego sekwencji. Metody uczenia maszynowego pozwalają na podstawie sekwencji aminokwasów przewidywać własności białek. Krótkie ciągi aminokwasów mogą być interpretowane jako słowa zawierające informację na temat funkcji danego białka. Podczas mojego zaprezentuję jak dzięki takiemu podejściu opracowałem nowe narzędzie, AmyloGram, do przewidywania amyloidów, zróżnicowanej grupy białek związanych z chorobami neurodegeneratywnymi (np. choroba Alzheimera, Parkinsona, Creutzfeldta-Jakoba). Ponieważ nawet najdokładniejsze analizy bez wdrożenia pozostają tylko teorią, pokażę również jak biolodzy wykorzystali AmyloGram w swoich pracach laboratoryjnych.

Informacje o prowadzącym
Michał Burdukiewicz
Bioinformatyk, zawodowo związany z Wydziałem Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej oraz Brandenburg University of Technology Cottbus-Senftenberg. W swojej pracy naukowej Michał zajmuje się zastosowaniami uczenia maszynowego w bioinformatyce, szczególnie analizą funkcjonalną białek. W czasie wolnym Michał promuje R, darmowe środowisko do analizy danych, poprzez prace na rzecz fundacji Why R? oraz Stowarzyszenia Wrocławskich Użytkowników R (STWUR).