Сотрудник ИБФРМ РАН прошел стажировку в Министерстве науки и высшего образования РФ
- Новости / Достижения
- 90 просмотров
- 30.10.2024
к.б.н. Юрий Сергеевич Гусев прошёл конкурсный отбор на Федеральный этап «ГосСтарт. Стажировки» — направление программы, позволяющее пройти стажировку в федеральных государственных органах, региональный органах исполнительной власти и органах местного самоуправления.
Юрий Сергеевич стажировался в течение двух недель в Департаменте государственной политики в сфере научно-технологического развития Министерства науки и высшего образования РФ, получил отличный .
Поздравляем и желаем дальнейших успехов!
Юрий Сергеевич стажировался в течение двух недель в Департаменте государственной политики в сфере научно-технологического развития Министерства науки и высшего образования РФ, получил отличный .
Поздравляем и желаем дальнейших успехов!
Присуждены Нобелевские премии по физике и по химии в 2024 году
- Новости
- 140 просмотров
- 18.10.2024
Сотрудники Института с большим интересом и воодушевлением узнали новости о присуждении Нобелевских премий 2024 года по физике и химии. Области научных исследований лауреатов обеих категорий оказались на этот раз непосредственно связанными с изучением и применением искусственных нейронных сетей (чаще именуемых сегодня искусственным интеллектом).
Премия по физике присуждена американскому ученому Джону Хопфилду (John Hopfield) и британско-канадскому специалисту по нейросетям Джеффри Хинтону (Geoffrey Hinton) за открытия и изобретения в области машинного обучения, которые проложили путь к небывалому всплеску активности в развитии искусственного интеллекта.
Премией по химии награждены трое ученых, двое из которых (Demis Hassabis и John Jumper) являются разработчиками прорывной технологии AlphaFold предсказания пространственных структур белков и белковых комплексов по их молекулярным последовательностям (результатам секвенирования ДНК), основанной на инновационном применении искусственного интеллекта (глубоком машинном обучении). Третий (David Baker) является пионером в области компьютерного дизайна новых, ранее неизвестных белков с полезными функциями.
Технологии глубокого машинного обучения уже более двадцати лет широко используются в биоинформатике для создания эффективных, общественно доступных биоинформатических ресурсов, ставших мощнейшим исследовательским инструментом в биологии и медицине, и активно применяемыми в работе сотрудниками ИБФРМ РАН. В том числе, в изучении 3D-структуры белков, определяющей их функции, что оказывает влияние на принципиальные механизмы жизнедеятельности организмов на самых разных ее этапах: от формирования белковой структуры клеток до функционирования иммунной системы и работы ферментов в многочисленных биохимических процессах.
Благодаря финансированию, полученному по программе «Приоритет-2030», с осени 2021 года в обновленном вычислительном кластере УЦИТ СГУ, был развернут, запущен в работу и поддерживается программный комплекс AlphaFold 2 и сопутствующие программные компоненты. Он активно используется сотрудниками ИБФРМ РАН, а также Института химии и Биологического факультета СГУ. Научно-организационное сопровождение этого проекта осуществляется зав. кафедрой математического обеспечения вычислительных комплексов и информационных систем Факультета КНиИТ СГУ профессором, доктором физ.-мат. наук Д.К. Андрейченко. Непосредственным исполнителем работ на этапах освоения, адаптации и запуска программ был в то время студент 4 курса бакалавриата Мехмата СГУ, старший лаборант отдела информационных ресурсов и систем УЦИТ СГУ К.С. Тихонов. Их результаты отражены, в частности, в докладе и затем публикации С.Ю. Щеголева, К.С. Тихонова и Д.К. Андрейченко в материалах Всероссийской школы-семинара «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине». Саратов. 23-25 ноября 2022 года (https://www.biomedseminar.ru/docs/book_2022.pdf).
Как пример на рисунке представлена модель белкового комплекса, состоящего из пяти компонентов (кэп-комплекс), являющегося важной составляющей бактериального жгутика. Последний обеспечивает подвижность бактерий, их взаимодействия с внешней средой и другими организмами. Нами использована аминокислотная последовательность соответствующего белка из почвенной бактерии рода азоспирилл, живущих в ассоциации с растениями, используемых для создания биоудобрений и служащих одним из центральных объектов в исследованиях, проводимых в ИБФРМ РАН. Для сравнения показаны результаты экспериментальных исследований методом крио-ЭМ пентамера FliD из кампилобактерии, возбудителя острого инфекционного заболевания, поражающего желудочно-кишечный тракт домашних животных и человека. Приведенные данные показывают хорошее согласие общей архитектуры пентамера, предсказанного для азоспириллы с помощью программы AlphaFold 2, и экспериментально определенного для кампилобактерии методом крио-ЭМ. Овалом на рисунке выделен фрагмент 3D-структуры, который по техническим причинам не был разрешен в эксперименте, но с высокой точностью предсказан программой AlphaFold 2. В этом контексте можно, вероятно, принять довольно смелое заявление авторов работы о том, что точность их моделей может превосходить точность физических методов.
Прогресс в этой области продолжается и ознаменовался очередной публикацией в Nature и запуском в общественное пользование в 2024 году сильно усовершенствованной версии AlpaFold 3.
Информацию и пример предоставил
доктор хим. наук,
профессор
С.Ю. Щеголев
Премия по физике присуждена американскому ученому Джону Хопфилду (John Hopfield) и британско-канадскому специалисту по нейросетям Джеффри Хинтону (Geoffrey Hinton) за открытия и изобретения в области машинного обучения, которые проложили путь к небывалому всплеску активности в развитии искусственного интеллекта.
Премией по химии награждены трое ученых, двое из которых (Demis Hassabis и John Jumper) являются разработчиками прорывной технологии AlphaFold предсказания пространственных структур белков и белковых комплексов по их молекулярным последовательностям (результатам секвенирования ДНК), основанной на инновационном применении искусственного интеллекта (глубоком машинном обучении). Третий (David Baker) является пионером в области компьютерного дизайна новых, ранее неизвестных белков с полезными функциями.
Технологии глубокого машинного обучения уже более двадцати лет широко используются в биоинформатике для создания эффективных, общественно доступных биоинформатических ресурсов, ставших мощнейшим исследовательским инструментом в биологии и медицине, и активно применяемыми в работе сотрудниками ИБФРМ РАН. В том числе, в изучении 3D-структуры белков, определяющей их функции, что оказывает влияние на принципиальные механизмы жизнедеятельности организмов на самых разных ее этапах: от формирования белковой структуры клеток до функционирования иммунной системы и работы ферментов в многочисленных биохимических процессах.
Благодаря финансированию, полученному по программе «Приоритет-2030», с осени 2021 года в обновленном вычислительном кластере УЦИТ СГУ, был развернут, запущен в работу и поддерживается программный комплекс AlphaFold 2 и сопутствующие программные компоненты. Он активно используется сотрудниками ИБФРМ РАН, а также Института химии и Биологического факультета СГУ. Научно-организационное сопровождение этого проекта осуществляется зав. кафедрой математического обеспечения вычислительных комплексов и информационных систем Факультета КНиИТ СГУ профессором, доктором физ.-мат. наук Д.К. Андрейченко. Непосредственным исполнителем работ на этапах освоения, адаптации и запуска программ был в то время студент 4 курса бакалавриата Мехмата СГУ, старший лаборант отдела информационных ресурсов и систем УЦИТ СГУ К.С. Тихонов. Их результаты отражены, в частности, в докладе и затем публикации С.Ю. Щеголева, К.С. Тихонова и Д.К. Андрейченко в материалах Всероссийской школы-семинара «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине». Саратов. 23-25 ноября 2022 года (https://www.biomedseminar.ru/docs/book_2022.pdf).
Как пример на рисунке представлена модель белкового комплекса, состоящего из пяти компонентов (кэп-комплекс), являющегося важной составляющей бактериального жгутика. Последний обеспечивает подвижность бактерий, их взаимодействия с внешней средой и другими организмами. Нами использована аминокислотная последовательность соответствующего белка из почвенной бактерии рода азоспирилл, живущих в ассоциации с растениями, используемых для создания биоудобрений и служащих одним из центральных объектов в исследованиях, проводимых в ИБФРМ РАН. Для сравнения показаны результаты экспериментальных исследований методом крио-ЭМ пентамера FliD из кампилобактерии, возбудителя острого инфекционного заболевания, поражающего желудочно-кишечный тракт домашних животных и человека. Приведенные данные показывают хорошее согласие общей архитектуры пентамера, предсказанного для азоспириллы с помощью программы AlphaFold 2, и экспериментально определенного для кампилобактерии методом крио-ЭМ. Овалом на рисунке выделен фрагмент 3D-структуры, который по техническим причинам не был разрешен в эксперименте, но с высокой точностью предсказан программой AlphaFold 2. В этом контексте можно, вероятно, принять довольно смелое заявление авторов работы о том, что точность их моделей может превосходить точность физических методов.
Прогресс в этой области продолжается и ознаменовался очередной публикацией в Nature и запуском в общественное пользование в 2024 году сильно усовершенствованной версии AlpaFold 3.
Информацию и пример предоставил
доктор хим. наук,
профессор
С.Ю. Щеголев
Сотрудник ИБФРМ РАН Вячеслав Сергеевич Гринёв защитил докторскую диссертацию
- Новости / Достижения
- 134 просмотра
- 17.10.2024
Коллектив ИБФРМ РАН поздравляет старшего научного сотрудника лаборатории биохимии к.х.н. Вячеслава Сергеевича Гринёва с блестящей защитой докторской диссертации на тему: «Молекулярное конструирование и функционализация новых N,O,S-полигетероциклических структур для создания перспективных биологически активных веществ», которая состоялась 15 октября 2024 года в Диссертационном совете Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского.
Желаем дальнейших творческих успехов в стенах Института!
Желаем дальнейших творческих успехов в стенах Института!
Ученые ИБФРМ РАН вошли в список самых цитируемых авторов мира
- Новости / Достижения
- 172 просмотра
- 24.09.2024
Трое ученых ИБФРМ РАН по обновленным данным международного научного издательства Elsevier вошли в топ-2% самых цитируемых учёных мира. Рейтинг цитируемости Elsevier рассчитывается по ядру Scopus/Elsevier на основе данных за истекший год и за всю научную карьеру учёного.
Заведующий лабораторией нанобиотехнологии д.ф.-м.н., профессор Н.Г. Хлебцов, ведущий научный сотрудник лаборатории иммунохимии д.б.н., с.н.с. Л.А. Дыкман, ведущий научный сотрудник лаборатории биохимии д.х.н., профессор А.А. Камнев вошли в топ-2% как по показателю, отражающему всю научную карьеру ученого, так и по показателю за 2023 год.
Поздравляем наших коллег и гордимся их успехами!
Заведующий лабораторией нанобиотехнологии д.ф.-м.н., профессор Н.Г. Хлебцов, ведущий научный сотрудник лаборатории иммунохимии д.б.н., с.н.с. Л.А. Дыкман, ведущий научный сотрудник лаборатории биохимии д.х.н., профессор А.А. Камнев вошли в топ-2% как по показателю, отражающему всю научную карьеру ученого, так и по показателю за 2023 год.
Поздравляем наших коллег и гордимся их успехами!
Статья ученых ИБФРМ РАН получила топовый рейтинг трех научных коллекций Royal Society of Chemistry (UK)
- Новости / Достижения
- 323 просмотра
- 01.07.2024
лаборатории иммунохимии д.б.н. Л.А. Дыкмана и заведующего лабораторией нанобиотехнологии д.ф.-м.н. профессора Н.Г. Хлебцова в журнале Chemical Science (RSC, UK) 2017 г. занял верхние позиции в трех престижных коллекциях:
1. Most Impactful Nanoscience Articles (TOP 4 of 30)
2. Most downloaded articles of 2017: Analytical, Biological and Medicinal Chemistry (TOP 2 of 11)
3. Most downloaded articles of 2017: Materials Chemistry and Nanoscience (TOP 2 of 7)
Поздравляем наших коллег и гордимся их успехами!
сотрудников ИБФРМ РАН: ведущего научного сотрудника
1. Most Impactful Nanoscience Articles (TOP 4 of 30)
2. Most downloaded articles of 2017: Analytical, Biological and Medicinal Chemistry (TOP 2 of 11)
3. Most downloaded articles of 2017: Materials Chemistry and Nanoscience (TOP 2 of 7)
Поздравляем наших коллег и гордимся их успехами!
Авторизация
Обнаружили неточность?
Если Вы нашли ошибку в тексте – выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter