Я - инженер (СГУ им.Н.Г.Чернышевского). Переучилась на программиста (2022 - kaggle (США)). Последнее место работы - программист-разработчик. Александр - инженер (СГТУ). Нам нравится заниматься сложными разработками мирового уровня. Работу выполняем самостоятельно, так как имеем научный потенциал для выполнения подобных тематик.

Наша модель способна прогнозировать значение изоэлектрической точки и константы диссоциации карбоксильных групп аминокислот в зависимости от строения молекулы.

Команда DeepMind, подразделение Google, создали нейросеть, которая по последовательностям аминокислот, показывает трехмерную структуру белка.

Ученые Массачусетского технологического института создали модель машинного обучения для прогнозирования комплекса, образуемого из двух белков.

Наша команда создала модель машинного обучения, способную прогнозировать значение изоэлектрической точки (pI) с высокой точностью. Как известно, для нахождения изоэлектрической точки, необходимо знать константы диссоциации кислотных и основных групп. НО НЕ ВСЕГДА ЭТО ВОЗМОЖНО СДЕЛАТЬ БЫСТРО!

Уникальность нашей разработки в том, что на вход подается только структура молекулы. На выходе:

1.Значение изоэлектрической точки;

2. значение константы диссоциации карбоксильных групп аминокислот

На страницу проекта