Paaiškėjo 2022–2023 studijų metų Prezidentų vardinių stipendijų laureatai. Viena iš jų Vilniaus universiteto (VU) Matematikos ir informatikos fakulteto (MIF) studentė Ieva Pudžiuvelytė. Jai skirta Prezidento Aleksandro Stulginskio vardinė stipendija.
Lietuvos Respublikos prezidentų Antano Smetonos, Aleksandro Stulginskio, Kazio Griniaus, Jono Žemaičio ir Algirdo Brazausko garbei įsteigtos stipendijos geriausiai besimokantiems šalies studentams skiriamos kiekvienais metais. Jas skiria Švietimo, mokslo ir sporto ministerija.
Kandidatai stipendijoms atrenkami pagal jų pasiekimus studijose, mokslinėje, visuomeninėje ir meninėje veikloje. Studentai įvertinami už itin aukštus studijų rezultatus, dalyvavimą konkursuose, ekspedicijose ir studentų mokslinės praktikos projektuose, paskelbtus mokslo darbus ir kt.
Bioinformatikos studentė I. Pudžiuvelytė išsiskiria savo atsidavimu mokslinei veiklai. Jos semestro pažymių vertinimų vidurkiai siekia maksimalius įvertinimus, išlaikydama labai aukštus studijų rezultatus ji dalyvauja projektuose, universiteto visuomeninėje veikloje, dirba Vilniaus universiteto Gyvybės mokslų centro Biotechnologijos instituto Bioinformatikos skyriuje.
„Ieva kuria mašininio mokymosi metodą, kuris vien iš baltymo sekos prognozuoja ar baltymas išliks stabilus aukštoje temperatūroje – tai svarbu žinoti, kai ieškoma gamtinių baltymų, kuriuos galima būtų pritaikyti biotechnologijoje,“ – I. Pudžiuvelytės mokslinę veiklą apibūdina jos darbo vadovas Gyvybės mokslų centro Biotechnologijos instituto vyresnysis mokslo darbuotojas dr. Kliment Olechnovič.
Kaip tai veikia? Biotechnologijoje dažnai ieškoma baltymų, kurie ne tik galėtų atlikti reikiamą funkciją, bet ir būtų termostabilūs, t.y. išlaikytų struktūrą aukštoje temperatūroje. Tinkamų baltymų sekų galima ieškoti sekvenavimo rezultatų duomenų bazėse (pagal panašumą į bent vieno žinomo reikiamos funkcijos baltymo seką). Taip galima rasti tūkstančius baltymų, bet dažnai tik nedidelė jų dalis bus pakankamai termostabilūs.
Baltymo termostabilumą galima nusakyti iš baltymo sekos. Į tai galima žiūrėti kaip į mašininio mokymosi problemą. Naudojant termofilinių ir mezofilinių organizmų proteomų rinkinius, galima apmokyti neuroninį tinklą baltymo termostabilumo klasės nusakymui iš baltymo sekos skaitinės reprezentacijos.
Tinkamą skaitinę reprezentaciją galima sugeneruoti su per pastaruosius trejus metus ištobulintais baltymų kalbos modeliais – giliaisiais neuroniniais tinklais, apmokytais naudojant šimtus milijonų žinomų baltymų sekų. Šiuo metu nėra publikuotų metodų, atliekančių baltymų termostabilumo nusakymą iš baltymų kalbos modelių generuojamų reprezentacijų. I. Pudžiuvelytė sukūrė tokį metodą ir šiuo metu toliau jį tobulina.
VU bioinformatikos studentė Ieva buvo ir „Vilnius-Lithuania iGEM 2021“ komandos narė. Kartu su Vilniaus universiteto jaunųjų mokslininkų komanda dalyvavo sintetinės biologijos „iGEM“ konkurse su projektu „AmeBye“, kurio tikslas – sukurti įrankius infekcinės ligos amebiazės plitimo prevencijai. Šis projektas buvo įvertintas aukso medaliu bei nominuotas dar dvylikai nominacijų, iš kurių laimėtos dvi: už edukacines veiklas ir geriausią biologinės dalies matavimą.
Ieva Pudžiuvelytė su „Vilnius-Lithuania iGEM 2021“ komanda
2022-08-05