Machine learning Interview

👨‍🎓 Новый конкурс по анализу данных от Stanford RNA 3D Folding на Kaggle

На Kaggle вышло новое соревнование — Stanford RNA 3D Folding, которое с задачей: предсказать трёхмерную конфигурацию РНК-молекул.

Почему это важно?
РНК играет ключевую роль в регуляции генетической информации, а точное знание её пространственной структуры имеет огромное значение для понимания биологических процессов, разработки новых лекарств и даже борьбы с инфекционными заболеваниями.

Несмотря на успехи в предсказании белковых структур (например, благодаря AlphaFold), предсказание 3D-конформации РНК остаётся одной из самых сложных задач в современной молекулярной биологии.

Суть соревнования:
Участникам предлагается разработать алгоритмы, способные эффективно моделировать и предсказывать трёхмерную структуру РНК, используя предоставленные наборы данных и экспериментальные результаты. В основе задачи лежит необходимость учитывать как вторичную структуру (базовое парование нуклеотидов), так и сложные третичные взаимодействия, которые определяют окончательную форму молекулы.

💰 Призовой фонд: $75,000

Что получает участник?

Предсказания 3D-конформаций РНК может значительно ускорить разработку новых терапевтических средств и методов лечения. Успешные модели могут стать фундаментом для дальнейших исследований в генетике, синтезе лекарственных препаратов и изучении сложных биологических процессов. Кроме того, участие в таком соревновании предоставляет уникальную возможность обмена знаниями и сотрудничества с ведущими экспертами в данной области.

https://kaggle.com/competitions/stanford-rna-3d-folding

www.tg-me.com/es/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1621

3.4K viewsMar 1 at 08:04

👨‍🎓 Новый конкурс по анализу данных от Stanford RNA 3D Folding на Kaggle

На Kaggle вышло новое соревнование — Stanford RNA 3D Folding, которое с задачей: предсказать трёхмерную конфигурацию РНК-молекул.

Почему это важно?
РНК играет ключевую роль в регуляции генетической информации, а точное знание её пространственной структуры имеет огромное значение для понимания биологических процессов, разработки новых лекарств и даже борьбы с инфекционными заболеваниями.

Несмотря на успехи в предсказании белковых структур (например, благодаря AlphaFold), предсказание 3D-конформации РНК остаётся одной из самых сложных задач в современной молекулярной биологии.

Суть соревнования:
Участникам предлагается разработать алгоритмы, способные эффективно моделировать и предсказывать трёхмерную структуру РНК, используя предоставленные наборы данных и экспериментальные результаты. В основе задачи лежит необходимость учитывать как вторичную структуру (базовое парование нуклеотидов), так и сложные третичные взаимодействия, которые определяют окончательную форму молекулы.

💰 Призовой фонд: $75,000

Что получает участник?

Предсказания 3D-конформаций РНК может значительно ускорить разработку новых терапевтических средств и методов лечения. Успешные модели могут стать фундаментом для дальнейших исследований в генетике, синтезе лекарственных препаратов и изучении сложных биологических процессов. Кроме того, участие в таком соревновании предоставляет уникальную возможность обмена знаниями и сотрудничества с ведущими экспертами в данной области.

https://kaggle.com/competitions/stanford-rna-3d-folding

BY Machine learning Interview