Презентация для защиты проекта на хакатоне Genehack 2015 на физтехе. Мы собрали весь protein data bank, отобрали из файлов те, которые представляют белковые комплексы. Затем для каждого такого белкового комплекса построили матрицу средних расстояний между аминокислотами (20 штук) в разных цепях. После этого по матрицам построили тепловые карты, и прокластеризовали матрицы с помощью трех методов. Self-Organising Map считался с помощью CUDA 7.0. После разбиения на кластеры, мы проаннотировали все кластеры ключевыми словами из PDB-файлов. На выходе разработана функциональная система аннотации кластеров.

1. Кластеризация
белковых
комплексов
по картам
расстояний
на GPU
April 12, 2015
1Семененко Денис МФТИ ФИВТ 2 курс
Шепелин Денис МГУ БиоФак 4 курс
Персиянов Дмитрий МФТИФИВТ 2 курс

2. Генерация карт
April 12, 20152
Размер карты: 20 х 20
По осям: аминокислоты
Значения: средние
расстояния между
аминокислотами разных
цепей

3. Кластеризация
April 12, 20153
Протестировали 3 вида
кластеризации:
• K-means
• Hierarchical
• Self-Organising Map
(CUDA)

4. Аннотация кластеров
April 12, 20154

5. Вывод
April 12, 20155
 Получена эффективная модель
представления информации о
расстоянии между аминокислотами в
цепях
 Реализовано три различных варианта
кластеризации белковых комплексов
 Разработана система функциональной
аннотации кластеров