Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
Генетический анализ — услуга, ставшая популярной в последние 10–15 лет не только как инструмент медицинской диагностики, но и как возможность узнать больше о своем происхождении. Анализ ДНК позволяет оценить этнический состав, определить, где жили и куда переселялись предки, найти количество мутаций неандертальца в геноме.
Это стало доступно благодаря развитию современных технологий — генотипирования, систем хранения и обработки данных, машинного обучения — и значительного снижения их стоимости. Но при этом существующие методы тестирования не позволяют разделить генетически близкие, родственные популяции, которые долгое время жили на смежных территориях.
Исследователи Института ИИ и цифровых наук НИУ 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 больше совпадений, тем ближе люди по происхождению. Вершины в модели соответствуют человеку, а ребра отражают степень родства.
Метод протестировали на данных из разных регионов. Особенно интересными оказались результаты по населению Восточно-Европейской равнины, по которым уже собрана большая база данных. Графовая нейросеть смогла точно определить популяционную принадлежность представителей генетически очень близких народов.
Алексей Шмелев
«Существующие методы генетического анализа решают иную задачу: они определяют принадлежность к крупным изолированным популяциям, например определяют, у кого в роду были французы, у кого немцы, у кого англичане. Наш метод позволяет работать с близкородственными популяциями, что особенно актуально для России, исторически многонациональной страны», — говорит Алексей Шмелев, один из авторов работы, стажер-исследователь Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
В дальнейшем исследователи планируют научить нейросеть предсказывать процентное соотношение различных популяций в геноме.
Исследователи зарегистрировали свою разработку под названием AncestryGNN — «Нейросетевое предсказание популяционной принадлежности по общим сегментам генома».
Владимир Щур
Как отметил заведующий Международной лабораторией статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ Владимир Щур, предложенный метод открывает новые перспективы для более точного определения популяционной истории людей и может применяться в генеалогических исследованиях и антропологии.
Работы выполнены по гранту Правительства Российской Федерации в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».
Вам также может быть интересно:
МИЭМ ВШЭ и МТС запускают мастерскую по инновационным решениям в сетях связи
Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ и МТС запускают совместную мастерскую, в которой студенты будут работать на стыке инженерии сетей связи, анализа данных и цифровых технологий. Совместный проект подразумевает формат практического обучения, где студенты смогут решать реальные задачи индустрии вместе с инженерами компании и специалистами МИЭМ.
«Думать о будущем — сверхусилие»: в ИСИЭЗ обсудили возможности и вызовы корпоративного форсайта
Поиск новых точек роста и снижение неопределенности перед крупными решениями — основные задачи, которые компании стремятся реализовать с помощью форсайта. Среди ключевых вызовов стратегического прогнозирования — высокая степень непредсказуемости будущего. К таким выводам пришли участники круглого стола с ведущими российскими компаниями «Технологии управления будущим», который прошел в ИСИЭЗ 1 апреля 2026 года.
Как адаптироваться к жаре и наводнениям
Разработанное экспертами и партнерами факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ руководство по адаптации к изменениям климата дает практические рекомендации по системному управлению адаптацией к изменениям климата и природными рисками, которые оказывают значительное влияние на экономику и качество жизни людей. Одновременно авторы предлагают современные технологии, которые способны эффективно справляться с угрозами, вызванными изменениями климата, и снижать негативные последствия опасных природных явлений.
В НИУ ВШЭ показали антропоморфного робота-курьера
С 1 по 3 апреля прошел IV Фестиваль робототехники, главным организатором которого стал факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ. Одним из ключевых событий фестиваля стала презентация антропоморфного робота-курьера Аркуса. Разработку представил Институт робототехнических систем, созданный НИУ ВШЭ совместно с Группой компаний «ЭФКО».
Как формируется новая профессия специалиста по безопасности систем машинного обучения
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запускает новую онлайн-магистратуру «Информационная безопасность систем искусственного интеллекта», посвященную подготовке специалистов по защите систем машинного обучения. Программа ориентирована на одну из самых быстро формирующихся профессиональных ниш — безопасность моделей ИИ и инфраструктуры их эксплуатации.
От робототехники до разработки игр: в Вышке проходят Дни компьютерных наук
В апреле 2026 года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает всех увлеченных компьютерными науками на ежегодный фестиваль Дни компьютерных наук. Многочисленные мероприятия объединят студентов, преподавателей, профессионалов из ИТ-индустрии и всех желающих, чтобы поделиться опытом, идеями и вдохновением.
ВШЭ и БГУ запускают совместную ИТ-программу при поддержке Правительства Бурятии
Высшая школа экономики подписала соглашения о сотрудничестве в сфере подготовки кадров в области искусственного интеллекта и информационных технологий с Правительством республики Бурятия и Бурятским государственным университетом имени Доржи Банзарова. Оба документа закладывают основу для реализации совместной образовательной программы по направлению «Прикладная математика и информатика», а также для системного развития сквозных цифровых компетенций студентов и преподавателей вузов республики (программирование, анализ данных, методы искусственного интеллекта).
«Планируем работать в русле Программы развития университета»
25 марта на заседании Ученого совета НИУ ВШЭ был рассмотрен отчет о реализации программы развития университета в 2025 году, представлена стратегия Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ на 2026-2030 годы, обсуждены возможности участия пермского кампуса в создании регионального кластера креативных индустрий.
Как правильно монетизировать научные разработки
Грамотная коммерциализация научных исследований, предполагающая их трансформацию в реальные разработки и новые продукты и получение дохода от интеллектуальной собственности, способствует трансферу передовых технологий в экономику и государственное управление, стимулирует творческую энергию ученых и укрепляет материальную базу научных лабораторий и университетов. Коммерциализация не ограничивается инженерными и ИТ-направлениями, она может быть результативной для исследований в разных науках, в том числе социальных и гуманитарных. Важно, чтобы университет сохранил роль одного из лидеров в коммерческом использовании научных результатов.
В Выcшей школе экономики запускается проектный майнор по робототехническим системам
Институт робототехнических систем НИУ ВШЭ совместно со стратегическим партнером — компанией ЭФКО — открывает новый майнор «Проектная мастерская робототехнических систем». Программа рассчитана на студентов всех образовательных направлений НИУ ВШЭ в Москве и предлагает уникальный практико-ориентированный подход к изучению направления робототехники и киберфизических систем путем последовательного создания аппаратно-программных продуктов.