Все выпуски

Изоформный состав гена CD44 тесно связан с прогрессированием злокачественных опухолей и формированием раковых стволовых клеток. Хотя механизм альтернативного сплайсинга обеспечивает выборочное включение вариабельных экзонов этого гена, общий регуляторный ландшафт данного процесса до сих пор остается малоизученным.

В настоящей работе предложен новый вычислительный подход к анализу регуляции сплайсинга, основанный на моделировании долей экспрессии транскриптов с помощью аппарата бета-регрессии. Автор реализовал математическую модель в виде глубокого нейросетевого регрессора, который совместно оценивает параметры вероятностного распределения и применяет регуляризацию методом эластичной сети для отбора наиболее значимых биологических признаков. Разработанный метод успешно применен для идентификации рибонуклеиново-связывающих белков, выполняющих роль факторов сплайсинга и напрямую управляющих выбором сайтов сборки гена CD44 в клетках колоректального рака. В построенных регрессионных моделях целевыми переменными выступают строго нормированные доли экспрессии изоформ, а в качестве признаков используются уровни экспрессии потенциальных регуляторов.

В ходе исследования детально сопоставлены две схемы постановки задачи машинного обучения. Первая схема реализует классический подход «один против всех», предполагающий построение отдельной изолированной модели для каждой рассматриваемой изоформы. Второй подход представляет собой метод дерева изоформ, базирующийся на последовательном иерархическом разбиении транскриптов по наличию вариабельных экзонов с независимым подбором регуляторных белков на каждом этапе алгоритма. Вычислительная корректность программной реализации была предварительно подтверждена на искусственно сгенерированных данных: модель продемонстрировала высокую точность восстановления параметров при полном отсутствии систематического смещения оценок. Последующий сравнительный анализ на клинических данных выявил явное преимущество схемы «один против всех» с точки зрения итогового качества и стабильности предсказаний.

Биологический анализ результатов не только подтвердил участие известных регуляторов гена CD44, но и позволил выявить новые потенциальные факторы регуляции, среди которых выделяются белки ACO1, NUDT21 и AGO2. Для фактора ACO1 автор сформулировал оригинальную гипотезу, напрямую связывающую внутриклеточный метаболизм железа и регуляцию изоформного состава гена CD44. Полученные выводы существенно расширяют текущее понимание молекулярных механизмов онкогенеза.

Надежная диагностика болезней растений компьютерным зрением требует не только высокой точности классификации, но и стабильной обобщающей способности и интерпретируемого принятия решений. При этом механизмы внимания безусловно полезны для моделей глубокого обучения, но эффективность решения задачи зависит от места и способа интеграции этих механизмов в архитектуру нейронной сети. В данном исследовании представлен классификатор на базе оптимизированной архитектуры YOLOv11m, а также результаты анализа результатов диагностики болезней растений в зависимости от сверточных блоков CBAM (Convolutional Block Attention Module), внедренных на разных уровнях архитектуры. Выполнен сравнительный анализ трех архитектурных вариантов модели: базовой архитектуры YOLO11m-Cls без механизма внимания, варианта с добавлением CBAM только в магистральную часть backbone и гибридной архитектуры, сочетающей сокращенное внимание в магистральной части backbone с дополнительным блоком CBAM на уровне классификационного слоя head. Все модели были обучены и протестированы в одинаковых экспериментальных условиях с использованием обширного набора данных, содержащего около 90 тысяч изображений 38 типов болезней растений. Экспериментальные результаты ясно показывают, что равномерное внедрение CBAM в магистральную часть backbone снижает устойчивость модели и ухудшает ее способность к обобщению, что проявляется в повышении валидационной функции потерь и понижении точности (Top-1 ≈ 90,5%) по сравнению с базовой архитектурой. Напротив, гибридная архитектура обеспечивает баланс между устойчивостью и способностью детектировать с повышением параметров точности Top-1 до 99,71% и Top-5 до 99,99% на этапе валидации, близким по значениям к параметрам базовой модели. Анализ интерпретируемости на основе метода Grad-CAM также положительно характеризует гибридную модель, которая формирует улучшенные и биологически обоснованные карты активации, четко фокусирующиеся именно на признаках заболевания и практически исключающие отвлечение внимания на фоновые элементы изображения. Важно отметить, что целью данной работы является не достижение наилучшей производительности среди всех классификаторов, а предоставление доказательств на уровне архитектурного проектирования относительно того, каким образом размещение механизма внимания влияет на устойчивость и интерпретируемость в классификационных моделях на базе YOLO. Полученные результаты предоставляют практические рекомендации по проектированию надежных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта для агропромышленного сектора.

С помощью компьютерной модели, основанной на методах многочастичного прямого моделирования и броуновской динамики, изучается кинетика образования комплекса между компонентами фотосинтетической электронтранспортной цепи — белком флаводоксином и мембранным комплексом фотосистемы 1. Моделируется броуновское движение нескольких сотен молекул флаводоксина, учитываются электростатические взаимодействия и сложная форма молекул. С помощью данной модели удалось воспроизвести экспериментальную немонотонную зависимость константы связывания флаводоксина с фотосистемой 1. Это говорит о том, что для описания такого вида зависимости достаточно учета только электростатических взаимодействий.

В данной работе при помощи методов молекулярной динамики и квантовой химии изучается механизм инициирования альфа-спирализации пептидных последовательностей. Показано, что ключевой вклад в запуск этого процесса вносят кислые аминокислотные остатки, расположенные на N-конце пептидной цепи. Полученные результаты не противоречат известным экспериментальным и статистическим данным и существенно дополняют имеющиеся в настоящее время представления о процессах, происходящих на ранних стадиях сворачивания пептидов и белков.

Ранее нами был предложен и развит метод исследования ДНК, основанный на расщеплении двунитевых фрагментов ДНК под действием ультразвука. Были получены относительные частоты расщепления фосфодиэфирной связи во всех 16 динуклеотидах. Увеличение базы проанализированных данных до 20 тысяч нуклеотидов позволил получить относительные частоты расщепления для 256 тетрануклеотидов. Эти величины количественно характеризуют влияние последовательности нуклеотидов на конформационную динамику сахарофосфатного остова. Сейчас известны определённые типы гетерогенности сахарофосфатного остова ДНК, связанные с расщеплением ДНК различными химическими агентами или ДНКазой 1. Гетерогенность свойств молекулы ДНК может быть использована для физического картирования генома, то есть определения участков, отвечающих за регуляцию генетический экспрессии.

В работе предлагается численная модель седиментации и фильтрования суспензии, основанная на динамическом варианте метода дискретных элементов. Эта модель отражает поведение частиц на микро- и мезоуровне: образование пор, арок, хлопьев. Кроме того, предложенная модель качественно воспроизводит макроэффекты: осаждение слоя частиц, медленные процессы усадки этого слоя, уплотнения слоя под действием собственного веса частиц и приложенной извне силы.

Разработана двумерная математическая модель для оценки напряжений в сварных соединениях, формируемых при многопроходной сварке многослойных сталей. Основой модели является система уравнений, которая включает вариационное уравнение Лагранжа инкрементальной теории пластичности и вариационное уравнение теплопроводности, выражающее принцип М. Био. Вариационно-разностным методом решается задача теплопроводности для расчета нестационарного температурного поля, а затем на каждом шаге по времени – квазистатическая задача термопластичности. Разностная схема построена на треугольных сетках, что дает некоторое повышение точности при описании положения границ раздела структурных элементов.

В статье рассмотрены примеры анализа спектров экспериментальных данных для выявления характерных структур процессов, формирующих турбулентность в плазме. Основу метода составляет использование оригинального алгоритма, идеологически близкого к бутстреппроцедуре для одновыборочной задачи. В качестве базовой модели для описания тонкой структуры стохастических процессов предлагаются конечные сдвиг-масштабные смеси нормальных законов. Для отыскания статистических оценок (максимального правдоподобия) предполагается использование широко известного EM-алгоритма. Для нескольких серий спектров, полученных для разных режимов низкочастотной плазменной турбулентности, демонстрируется эффективность использования предложенного метода исследования.

Проведено компьютерное моделирование пластической деформации нанокристалла ГЦК меди в процессе одноосного растяжения в направлении [001] с использованием методов молекулярной динамики и статической релаксации. Показано, что за пластическую деформацию ответственно термоупругое мартенситное превращение, решетка ГЦК перестраивается в решетку ГПУ. Установлены ориентационные соотношения контактирующих фаз.

Апробирован метод расчета границ классов качества вод для целей экологической диагностики и нормирования по данным Рыбинского водохранилища. В целях биоиндикации использованы показатели интенсивности флуоресценции фитопланктона и показатели содержания пигментов фитопланктона. Коэффициент существенности Чеснокова оказался наиболее предпочтительной мерой связи для анализа влияния факторов среды на индикаторы. Выявлены существенные для экологического состояния факторы окружающей среды. Проведено сравнение полученных границ классов качества, разделяющих «допустимые» и «недопустимые» значения факторов с границами из других классификаторов качества вод.