Исследователи Института ИИ и цифровых наук 💻💻💻 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 длиннее эти генетически схожие участки, тем ближе люди по происхождению. Вершины в модели соответствуют человеку, а рёбра отражают степень родства.
«Предложенный метод открывает новые перспективы для более точного определения популяционной истории людей и может применяться в генеалогических исследованиях и антропологии»,— отметил Владимир Щур, один из авторов работы, заведующий международной лабораторией статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН ВШЭ.
В дальнейшем планируется научить нейросеть предсказывать процентное соотношение различных популяций в геноме.
Исследователи зарегистрировали свою разработку под названием AncestryGNN — «Нейросетевое предсказание популяционной принадлежности по общим сегментам генома» ✏️