Az öregedés órák olyan gépi tanulási modellek, amelyek az életkort prediktálják és feltehetően a biológiai életkor is jól közelítik. Alkalmazási területük például a potenciális öregedés lassító vagy megfiatalító kezelések kiértékelése. A jelenleg legjobban használható és legelterjedtebb öregedés órák az array alapú epigenetikai órák, amelyek egy előre beállított fix számú (tipikusan 850.000) feature halmazzal dolgoznak, ahol a jellemzők metilációs szintek a DNS egyes (CpG) pozícióin. Egy másik típus, a biszulfit szekvenálás alapú epigenetikai órák elvben pontosabbak lennének mint az array alapúak, mivel sokkal több pozíciót tudnak mérni, de a DNS szekvenálás véletlenszerűsége gátolja az alkalmazási lehetőségeket. Ennél a mérési technikánál minden minta esetén a jellemzők véletlenszerűen vannak kiválasztva, ami azt eredményezi, hogy egy betanított életkorpredikciós modell által használt jellemzők jelentős része hiányzik a teszt adathalmazból pontatlan predikciót eredményezve. A jelölt feladata különféle matematikai modellezési és gépi tanulási módszerek (pl. missing value imputációs technikák, szimulációk, uncertainity módszerek és az intersection clock módszer, https://doi.org/10.1111/acel.13922) kiterjedt tesztelése és új technikák kifejlesztése, amelyek hatékony és jól használható megoldást adnak a problémára. Számos szabadon elérhető (például megfiatalodás szempontjából érdekes adathalmaz) csak biszulfit szekvenálási adatok formájában érhető el. A jelölt alkalmazva a kifejlesztett módszereket ezen adathalmazokra fontos új felfedezéseket tehet. További kutatási irány még a módszerek általánosítása hasonló feladatokra, ahol a feature set véletlenszerű.
előírt nyelvtudás: angol további elvárások: Kiváló matematikai és informatikai készségek mellett érdeklődés az öregedés és megfiatalodás kutatása iránt.
felvehető hallgatók száma: 1
Jelentkezési határidő: 2024-05-31
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Bejelentkezés
