Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: Численные методы обучения по прецедентам ([[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. С...) |
м |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| - | Численные методы обучения по прецедентам ([[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)|программа курса]]) | + | * Численные методы обучения по прецедентам ([[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)|программа курса]]) |
| - | Автоматизация и стандартизация научных исследований ([[Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)|программа курса]]) | + | * Автоматизация и стандартизация научных исследований ([[Автоматизация и стандартизация научных исследований (практика, В.В. Стрижов)|программа курса]]) |
== Задачи == | == Задачи == | ||
Версия 15:52, 29 июня 2010
- Численные методы обучения по прецедентам (программа курса)
- Автоматизация и стандартизация научных исследований (программа курса)
Задачи
| Название задачи | Работу выполняет | Работу рецензируют | Задачу предложил | Результат |
|---|---|---|---|---|
| Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример) | И.Ю. Торшин |
Предлагается использовать базу данных "ASTRAL SCOP Genetic Domain Sequences 1.75"[1], архив PDB SEQRES records: astral-scopdom-seqres-gd-all-1.75.fa[2]
Структура данных
>d1dlya_ a.1.1.1 (A:) Protozoan/bacterial hemoglobin {Green alga (Chlamydomonas eugametos) [TaxId: 3054]}
slfaklggreaveaavdkfynkivadptvstyfsntdmkvqrskqfaflayalggasewk
gkdmrtahkdlvphlsdvhfqavarhlsdtltelgvppeditdamavvastrtevlnmpq
- d1dlya_ -- идентификатор эксперимента (код файла в PDB),
- a.1.1.1 -- классификатор белка, иерархическая структура разделена точками,
- slfaklggreavea... -- последовательность аминокислот (без пробелов и переносов до символа >).
Экзамен
Пока не назначен
