Uno. Инструмент для анализа взаимодействия некодирующих РНК

Отрасль

Биотех

О проекте
Технология/Продукт
Рынок
Развитие и внедрение

О проекте

Дата запуска

4 квартал 2021 года

Лидеры и их опыт

Шевцов Андрей Вадимович, Data scientist, специалист по машинному обучению Петрова Ксения, Data scientist, специалист по машинному обучению Построение и тестирование мод

Ресурсы и инфраструктура

Мы – команда студентов магистерской программы по биоинформатике МФТИ, а также Сколковского Института Науки и Технологий (Сколтеха).

Текущее состояние

завершена модель по прогнозированию мишений малых интерферирующих РНК сделан прототип веб сервиса в данный момент начата работа над статьей в научный журнал по разработке модели идет сбор данных для добавления в модель машинного обучения: для этого реализован специальный парсер данных (Синтаксический анализатор) для сбора данных со статей и других научных источников идет тестирование модели

Общая информация

Дополнительные материалы

miRNA_Презентация для питчинга

1.39 MB

команда 1080 (2)

57.96 KB

Технология/продукт

Описание

Мы создаем веб-сервис с открытым исходным кодом для точного прогнозирования взаимодействий lncRNA и микроРНК. Модель сервиса основана на архитектуре нейронной сети. На входе имеются данные из открытых баз данных по уже изученным некодирующим РНК, информация о 2D структуре мРНК и другие важные параметры, по которым можно прогнозировать активность взаимодействия.

Стадия готовности - Продукт

Уникальное преимущество

Мы предлагаем новый алгоритм на основе нейронной сети, который сочетает в себе различные параметры в качестве входных данных. В отличие от других известных инструментов, наша модель накапливает как данные о последовательностях (последовательности miRNA и lncRNA, вторичной структуры), так и все типы доступных дополнительных данных.

Интеллектуальная собственность

Не установлено

Рынок

Потребность/проблема

Одним из способов регулировать экспрессию различных белков и генов является продукция микроРНК и длинных некодирующих РНК. Многие научные институты исследуют различные некодирующие РНК, применительно к целому спектру задач. Исследование днРНК названа многими медико-биологическими агентствами различных стран, как одна из перспективных задач десятилетия.

Рыночное применение

Емкость рынка и целевые потребители

Потребители: 1. НИИ, ученые со всего мира - несколько запросов в день к веб-сервису - бесплатно 2. НИИ и фарма - большой объем запросов к веб-сервису - платная подписка в соответствии с объемом

Конкуренты

TargetScan miRDB miRmap Diana

Развитие и внедрение

Модель внедрения

Данным сервисом можно воспользоваться бесплатно для анализа одного или нескольких взаимодействий, что даст исследователем доступ к сервису с высоким качеством анализа взаимодействий. Массовое использование, тем не менее, возлагает большие мощности на работу сервера. Для компаний или коллективов с необходимостью в большом количестве попыток анализа будет предложена платная подписка.

План развития

1 квартал 2022 года: усовершенствование модели парсинг данных из открытых источников добавление данных из платных источников тестирование влияния количества и качества данных на качество модели тестирование различных подходов в архитектуре модели создание первой версии веб сервиса разработка фирменных продуктов 2 квартал 2022 года: завершенная модель для участие в конкурсе

Кураторы фонда

8-499-938-72-33

vc@cluster.mos.ru