«Вызов». Национальная премия в области будущих технологий.
- Новости
- 112 просмотров
- 23.12.2024
22 декабря на Первом канале прошла церемония вручения престижной национальной премии «Вызов» в области будущих технологий. Премия призвана отметить научные достижения, которые могут уже в ближайшее десятилетие стать новыми технологиями и изменить жизни миллионов людей.
В 2024 году за звание лучшего боролись почти 600 ученых из 34 стран. Высшую награду получили пять российских специалистов и один иностранный. Номинации говорят сами за себя: «Прорыв», «Перспектива», «Ученый года», «Инженерное решение», «Открытие».
«Учёным года» объявлен Валерий Викторович Тучин — «за выдающийся вклад в области наук о жизни, а также в новую междисциплинарную область знаний и технологий — биофотонику».
Доктор физико-математических наук, Заведующий лабораторией лазерной диагностики технических и живых систем ИПТМУ ФИЦ «Саратовский научный центр РАН», Заведующий кафедрой оптики и биофотоники СГУ, член-корреспондент РАН
Более 42 500 цитирований, h-index = 91
Коллектив ИБФРМ РАН от всей души поздравляет Валерия Викторовича с получением высокой награды, желает творческих успехов и новых научных достижений!
Церемонию награждения лауреатов Национальной премии в области будущих технологий «Вызов» можно посмотреть в сообществе фонда «Вызов» в ВК: https://vk.com/wall-221118633_699
В 2024 году за звание лучшего боролись почти 600 ученых из 34 стран. Высшую награду получили пять российских специалистов и один иностранный. Номинации говорят сами за себя: «Прорыв», «Перспектива», «Ученый года», «Инженерное решение», «Открытие».
«Учёным года» объявлен Валерий Викторович Тучин — «за выдающийся вклад в области наук о жизни, а также в новую междисциплинарную область знаний и технологий — биофотонику».
Доктор физико-математических наук, Заведующий лабораторией лазерной диагностики технических и живых систем ИПТМУ ФИЦ «Саратовский научный центр РАН», Заведующий кафедрой оптики и биофотоники СГУ, член-корреспондент РАН
Более 42 500 цитирований, h-index = 91
Коллектив ИБФРМ РАН от всей души поздравляет Валерия Викторовича с получением высокой награды, желает творческих успехов и новых научных достижений!
Церемонию награждения лауреатов Национальной премии в области будущих технологий «Вызов» можно посмотреть в сообществе фонда «Вызов» в ВК: https://vk.com/wall-221118633_699
Отчетная конференция по итогам работы за 2024 год
- Новости / Конференции / Фото
- 139 просмотров
- 17.12.2024
16 декабря 2024 года в ИБФРМ РАН состоялась отчетная конференция в рамках расширенного заседания Ученого совета.
С докладами об итогах работы за 2024 год выступили заведующие лабораториями: к.б.н. Ю.П. Федоненко, д.б.н. А.В. Шелудько, д.ф.-м.н., Заслуженный деятель науки Российской Федерации Н.Г. Хлебцов, д.б.н. Л.Ю. Матора, к.б.н. М.А. Купряшина, д.б.н. А.Ю. Муратова, д.б.н. М.И. Чумаков.
Было также представлено 18 научных докладов по четырем выполняемым в ИБФРМ РАН темам НИР.
Фотоотчет о конференции по ссылке: https://disk.yandex.ru/d/1Tk27mFOW51mwg
С докладами об итогах работы за 2024 год выступили заведующие лабораториями: к.б.н. Ю.П. Федоненко, д.б.н. А.В. Шелудько, д.ф.-м.н., Заслуженный деятель науки Российской Федерации Н.Г. Хлебцов, д.б.н. Л.Ю. Матора, к.б.н. М.А. Купряшина, д.б.н. А.Ю. Муратова, д.б.н. М.И. Чумаков.
Было также представлено 18 научных докладов по четырем выполняемым в ИБФРМ РАН темам НИР.
Фотоотчет о конференции по ссылке: https://disk.yandex.ru/d/1Tk27mFOW51mwg
Опубликован обзор ученых ИБФРМ
- Новости / Достижения
- 125 просмотров
- 03.12.2024
Обзор ученых ИБФРМ РАН: ведущего научного сотрудника лаборатории иммунохимии д.б.н. Л.А. Дыкмана, ведущего научного сотрудника лаборатории нанобиотехнологии д.ф.-м.н. Б.Н. Хлебцова и заведующего лабораторией нанобиотехнологии д.ф.-м.н., проф. Н.Г. Хлебцова по использованию золотых наночастиц для доставки лекарственных средств опубликован в высокорейтинговом журнале «Advanced Drug Delivery Reviews» (Q1; IF 15,2, CiteScore – 28,1).
Сотрудник ИБФРМ РАН прошел стажировку в Министерстве науки и высшего образования РФ
- Новости / Достижения
- 294 просмотра
- 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
- 294 просмотра
- 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
Авторизация
Обнаружили неточность?
Если Вы нашли ошибку в тексте – выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter