Разработан метод автоматизированного анализа научных публикаций о гибридизационных зондах с использованием больших языковых моделей. Создана база данных, содержащая извлечённые экспериментальные параметры зондов в структурированном формате JSON. Предложен способ валидации данных на основе регулярных выражений. Разработанный инструментарий позволяет анализировать большие объёмы научных публикаций, извлекая информацию о последовательностях, условиях и результатах гибридизационных экспериментов. В дальнейшем планируется создание предсказательных моделей вероятности гибридизации и специфичности, а также генеративных алгоритмов для оптимизации зондов. Ожидается, что автоматизация подбора снизит временные и финансовые затраты на разработку и повысит точность гибридизационных экспериментов.

Сердюков А.Н., Иванов А.Б. (науч. рук. Муравьёв С.Б.) Разработка и применение алгоритмов машинного обучения для анализа, генерации и оптимизации гибридизационных зондов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15342