Viral Evrim ve Kaçış Tespiti için Dil Modellemesi
Bilgisayar Mühendiliği bölümünden Doç. Dr. Selma Tekir yürütücülüğünde yapılan bu projede virüslerin protein yapılarını ve kaçış örüntülerini modellemek için derin öğrenme tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Bağlama duyarlı, en gelişkin dil modellerinden biri olan BERT’in, protein dizilerine özgü bir varyantı olan ProtBERT ile özelleştirilmiş bir siyam sinir ağı entegre edilerek SProtBERT adında yeni bir model oluşturulmuştur. Bu model, girdi olarak SARS-CoV-2 varyantlarına özgü amino asit dizilerini alıp. ProtBERT aracılığıyla virüs ve varyantlarının öznitelikleri çıkarılacak, siyam ağı yardımıyla bu öznitelikler arasındaki benzerlik ve farklılıklar tespit etmektedir. Mutantların yaşama kabiliyeti ve işlevsel özellikleri, doğal dile ait sözdizimsel ve anlam bilimsel özniteliklerle ilişkilendirilerek, virüsün evrim mekanizması modellenmiştir.
