Репетиторы по биотехнологии в Саратове

Вуз и специальность: ИТМО. Пожелания и особенности: Решите задание. Вам предлагается собрать и проанализировать данные по белкам и их ингибиторам, включая значения IC50 (концентрация полумаксимального ингибирования) и Ki (константа ингибирования). Данные можно получить из открытых баз данных (ChEMBL, PubChem, PDB) и научных статей. Подготовить набор данных с найденной информацией. После сбора данных вы должны построить регрессионные модели машинного обучения для предсказания IC50 и Ki на основе различных молекулярных признаков. Разделение выборки Необходимо разделить данные на тренировочную и тестовую выборки. Рекомендуется использовать соотношение 80/20, чтобы выделить достаточно данных для обучения модели и её последующего тестирования. Важным аспектом является использование random seed для разделения данных. Это обеспечит воспроизводимость результатов, что необходимо для корректного сравнения моделей. Например, вы можете использовать random_state=42 или любой другой фиксированный seed для консистентности. Обучение моделей Примените модели CatBoost, XGBoost, и LightGBM к тренировочным данным, используя соответствующие фреймворки. Оценка качества модели: Оцените каждую модель на тестовой выборке с использованием метрик MAE, RMSE, и R² (доступна реализация через библиотеку scikit-learn). Сравните результаты моделей и выберите наилучшую, основываясь на точности предсказания. Заключительный анализ: Представление результатов в виде отчета или презентации. Интерпретация полученных моделей и выводы о взаимодействиях белков с ингибиторами, а также вывод о применимости тех или иных методов генерации признаков. Заключительный анализ Представление результатов в виде отчета или презентации. Интерпретация полученных моделей и выводы о взаимодействиях белков с ингибиторами, а также вывод о применимости тех или иных методов генерации признаковещё

1 курс. Решение задачи по олимпиадеещё

4 курс. Задание. Вуз и специальность: Биотехнологияещё

Вуз и специальность: ИТМО. Пожелания и особенности: Решите задание. Вам предлагается собрать и проанализировать данные по белкам и их ингибиторам, включая значения IC50 (концентрация полумаксимального ингибирования) и Ki (константа ингибирования). Данные можно получить из открытых баз данных (ChEMBL, PubChem, PDB) и научных статей. Подготовить набор данных с найденной информацией. После сбора данных вы должны построить регрессионные модели машинного обучения для предсказания IC50 и Ki на основе различных молекулярных признаков. Разделение выборки Необходимо разделить данные на тренировочную и тестовую выборки. Рекомендуется использовать соотношение 80/20, чтобы выделить достаточно данных для обучения модели и её последующего тестирования. Важным аспектом является использование random seed для разделения данных. Это обеспечит воспроизводимость результатов, что необходимо для корректного сравнения моделей. Например, вы можете использовать random_state=42 или любой другой фиксированный seed для консистентности. Обучение моделей Примените модели CatBoost, XGBoost, и LightGBM к тренировочным данным, используя соответствующие фреймворки. Оценка качества модели: Оцените каждую модель на тестовой выборке с использованием метрик MAE, RMSE, и R² (доступна реализация через библиотеку scikit-learn). Сравните результаты моделей и выберите наилучшую, основываясь на точности предсказания. Заключительный анализ: Представление результатов в виде отчета или презентации. Интерпретация полученных моделей и выводы о взаимодействиях белков с ингибиторами, а также вывод о применимости тех или иных методов генерации признаков. Заключительный анализ Представление результатов в виде отчета или презентации. Интерпретация полученных моделей и выводы о взаимодействиях белков с ингибиторами, а также вывод о применимости тех или иных методов генерации признаковещё

1 курс. Решение задачи по олимпиадеещё

4 курс. Задание. Вуз и специальность: Биотехнологияещё

1 курс. Школьникещё

Вуз и специальность: Молекулярные биотехнологии. Пожелания и особенности: Помочь написать Lab Report на английском по лаборатории (полное соблюдение всех параметров написания, составить плазмидную карту) Интерпретировать результаты электрофореза плазмидной ДНК разрезанной 4 видами ферментов (гель электрофорез - есть фото)ещё

Вуз и специальность: ИТМО. Пожелания и особенности: Решите задание. Вам предлагается собрать и проанализировать данные по белкам и их ингибиторам, включая значения IC50 (концентрация полумаксимального ингибирования) и Ki (константа ингибирования). Данные можно получить из открытых баз данных (ChEMBL, PubChem, PDB) и научных статей. Подготовить набор данных с найденной информацией. После сбора данных вы должны построить регрессионные модели машинного обучения для предсказания IC50 и Ki на основе различных молекулярных признаков. Разделение выборки Необходимо разделить данные на тренировочную и тестовую выборки. Рекомендуется использовать соотношение 80/20, чтобы выделить достаточно данных для обучения модели и её последующего тестирования. Важным аспектом является использование random seed для разделения данных. Это обеспечит воспроизводимость результатов, что необходимо для корректного сравнения моделей. Например, вы можете использовать random_state=42 или любой другой фиксированный seed для консистентности. Обучение моделей Примените модели CatBoost, XGBoost, и LightGBM к тренировочным данным, используя соответствующие фреймворки. Оценка качества модели: Оцените каждую модель на тестовой выборке с использованием метрик MAE, RMSE, и R² (доступна реализация через библиотеку scikit-learn). Сравните результаты моделей и выберите наилучшую, основываясь на точности предсказания. Заключительный анализ: Представление результатов в виде отчета или презентации. Интерпретация полученных моделей и выводы о взаимодействиях белков с ингибиторами, а также вывод о применимости тех или иных методов генерации признаков. Заключительный анализ Представление результатов в виде отчета или презентации. Интерпретация полученных моделей и выводы о взаимодействиях белков с ингибиторами, а также вывод о применимости тех или иных методов генерации признаковещё

4 курс. Задание. Вуз и специальность: Биотехнологияещё

1 курс. Решение задачи по олимпиадеещё

Для себя. Нужна студентка старших курсов по направлению ИИ и биотехнологии для работы с сообществами в соцсетях. Нужно знание английского языка, оплата по договорённости, работа дистанционно. Направление Трансгуманизмещё

3 курс. Подготовка к экзамену в вузеещё

5 курс. Презентация. Пожелания и особенности: Нужно сделать презентацию, тему напишу личноещё

Написание методикиещё

3 курс. Повышение успеваемостиещё