深層学習を使ったアミノ酸配列の探索の仕事 [学術・研究]

見積もり募集の結果

見積もり募集の内容

依頼主の業種

学術・研究

提示した予算

100,000 円 ~ 200,000 円

依頼概要

【活用方法】
研究

【機械学習の種類】
わからないので相談したい
教師あり学習

【希望する言語】
Python

【用意しているもの】
わからないので相談したい
ソースコード

【継続した開発が必要か】
わからないので相談したい

【依頼先選びで重視する点】
クオリティ
業務経験・知識

【補足】
既存の論文で公開されているプログラムを用い、ディープラーニングによってタンパク質に結合するアミノ酸配列を探索していただきたいです。場合によってはプログラムをカスタマイズする（深層学習に関する知識は必要ですか、バイオインフォマティクスに関する知識がなくても大丈夫です）
当方、生物系の研究者で、特定のタンパク質に結合するアミノ酸配列を探索したいと思っております。最終的な結果は研究の成果として扱わせていただきます。
依頼したい内容としては「深層学習の条件の最適化、場合によっては一部コードの改変を行い、高い精度の結果が得られる条件の設定」をお願いしたいと考えております。
使用していただくのは論文発表され、GitHubですでに公開されているプログラム（Google Corab版もあり）で、標的のタンパク質に結合するアミノ酸配列を深層学習で探索して生成します。
プログラムの実行はCUIでバイオインフォマティクス的な情報「タンパク質の識別ID(PBD ID)、アミノ酸の長さなど」と深層学習の設定「重みづけ、リサイクル数、オプティマイザー、勾配降下法のアルゴリズム、学習率」の情報を入力して、計算を実行して、最終的な結果を待ちます。
最終的な結果の精度はpLDDTという値の高さで評価しますが、初期設定のまま実行しても低い値しか得られません。おそらくオプティマイザー、勾配降下法のアルゴリズム、学習率の設定などが不適切で、精度が高まらないと思われます。当方の環境はgoogle colab pro+しかなく、限界があります。
標的のタンパク質PBD ID、アミノ酸の長さ、重みづけなどのバイオインフォマティクス的な部分は当方と相談しながら進めていただきます。深層学習に関しては当方は専門外でして、そちらの最適化をお願いしたいです。

なかなか今回の依頼と予算に適合したランサーの方が見つからなかったため、今回はキャンセルさせていただきます。改めて条件などを検討して再依頼させていただきます。