Forwarded from Biomedtech с Аллой Панченко | SechenovTech
Сеченовский Университет ищет инновационные проекты в биомедтехе и талантливые команды!
Что нужно сделать?
• Подайте заявку на участие в акселераторе SechenovTech до конца февраля!
Кто может участвовать?
• Молодые ученые медицинских, биологических и других направлений, занимающиеся созданием инновационных технологий в биомедтехе
• Проектные команды, изобретатели и новаторы, основатели стартапов
• Студенты, которые хотят попробовать себя в техпреде
Зачем участвовать?
• Если у вас нет идеи – сформировать ее совместно с экспертами Сеченовского Университета и партнерами Акселератора
• Если у вас есть идея, MVP или готовый продукт – проверить разработку и усилить ее экспертизой и клиническими данными Сеченовского Университета
Какие треки есть в акселераторе?
• Фарма – разработки инновационных проектов и технологий для фарм. рынка
• IT – цифровые решения на рынке здравоохранения MedTech, HealthTech, EdTech и PharmTech
• МедИзделия – изделия и приборы для отечественного рынка
• ЗОЖ – продукты, решения и услуги в сфере здорового образа жизни SportTech и FoodTech
На сайте акселератора можно познакомиться с дополнительными треками и предпринимательскими мастерскими с опытными наставниками по узким продуктовым направлениями (лонживити, бьюти, mental health и другие)!
За пять прошлых сезонов выпускники акселератора не только привлекли более 250 млн рублей в свои проекты, но и выпустили на отечественный рынок крутые продукты для врачей и пациентов! Присоединяйтесь к нашему комьюнити биомедтех-энтузиастов)
Ждём вас в Сеченовском Университете!
Что нужно сделать?
• Подайте заявку на участие в акселераторе SechenovTech до конца февраля!
Кто может участвовать?
• Молодые ученые медицинских, биологических и других направлений, занимающиеся созданием инновационных технологий в биомедтехе
• Проектные команды, изобретатели и новаторы, основатели стартапов
• Студенты, которые хотят попробовать себя в техпреде
Зачем участвовать?
• Если у вас нет идеи – сформировать ее совместно с экспертами Сеченовского Университета и партнерами Акселератора
• Если у вас есть идея, MVP или готовый продукт – проверить разработку и усилить ее экспертизой и клиническими данными Сеченовского Университета
Какие треки есть в акселераторе?
• Фарма – разработки инновационных проектов и технологий для фарм. рынка
• IT – цифровые решения на рынке здравоохранения MedTech, HealthTech, EdTech и PharmTech
• МедИзделия – изделия и приборы для отечественного рынка
• ЗОЖ – продукты, решения и услуги в сфере здорового образа жизни SportTech и FoodTech
На сайте акселератора можно познакомиться с дополнительными треками и предпринимательскими мастерскими с опытными наставниками по узким продуктовым направлениями (лонживити, бьюти, mental health и другие)!
Ждём вас в Сеченовском Университете!
👍11🤣8🤮6
#it_is_Friday_my_fellows
Привет, коллега!
Всю неделю я думала, что же устроить в пятницу и решила последовать трендам телеграма и создать папку с каналами. Аудитория тут разная, но большинство всё же объединяет одно: любовь к мемам. Так что хочу собрать тематическую папку с каналами, которые на регулярной основе постят мемы о науке. Что-то я уже читаю сама, но уверена, что далеко не всё. Так что кидай в комментарии любимые каналы или рекламируй свой👇
Привет, коллега!
Всю неделю я думала, что же устроить в пятницу и решила последовать трендам телеграма и создать папку с каналами. Аудитория тут разная, но большинство всё же объединяет одно: любовь к мемам. Так что хочу собрать тематическую папку с каналами, которые на регулярной основе постят мемы о науке. Что-то я уже читаю сама, но уверена, что далеко не всё. Так что кидай в комментарии любимые каналы или рекламируй свой
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💘51👍14😁12❤5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤣77
#методичка
Для того, что сыграть роль депрессивного и ментально нездорового Джокера, Хоакину Фениксу пришлось стать ревьюером твоей статьи
Привет, коллега!
На прошлой неделе нам удалось победить ревьюеров и нашу статью приняли к публикации. Поэтому сегодня я решила рассказать как лично я организую работу с комментариями рецензентов. Это не универсальная методика, просто для меня она оказалась наиболее удобной, возможно, тому, кто делает свои первые ревизии, эта информация пригодится.
Для иллюстрации я использовала работу над вышеупомянутой статьёй, её препринт лежит в открытом доступе, хотя после major манускрипт выглядит несколько иначе. Кстати, все комментарии рецензентов и наши ответы будут доступны после публикации статьи, журнал предоставляет возможность открытого процесса peer-review и лично я поддерживаю такие вещи. Поскольку для наглядности я сделала некоторое количество скринов, пост опубликован в телеграф.
ПыСы: для тех, кто ещё не знаком с процессом публикации научных статей рекомендую сначала прочитать вот этот пост
Для того, что сыграть роль депрессивного и ментально нездорового Джокера, Хоакину Фениксу пришлось стать ревьюером твоей статьи
Привет, коллега!
На прошлой неделе нам удалось победить ревьюеров и нашу статью приняли к публикации. Поэтому сегодня я решила рассказать как лично я организую работу с комментариями рецензентов. Это не универсальная методика, просто для меня она оказалась наиболее удобной, возможно, тому, кто делает свои первые ревизии, эта информация пригодится.
Для иллюстрации я использовала работу над вышеупомянутой статьёй, её препринт лежит в открытом доступе, хотя после major манускрипт выглядит несколько иначе. Кстати, все комментарии рецензентов и наши ответы будут доступны после публикации статьи, журнал предоставляет возможность открытого процесса peer-review и лично я поддерживаю такие вещи. Поскольку для наглядности я сделала некоторое количество скринов, пост опубликован в телеграф.
ПыСы: для тех, кто ещё не знаком с процессом публикации научных статей рекомендую сначала прочитать вот этот пост
❤🔥47👍13❤8
#АДский_труд
Привет, коллега!
Недавно я начала делиться информацией с глубинных интервью с представителями руководства биотех компаний, которые я проводила в 2022 году для разработки программы магистратуры. Хочу продолжить эту историю и сегодня расскажу о кадрах, а точнее о тех навыках, которые индустрия хочет от потенциальных сотрудников. Я говорила не с HR, а дирекцией, так что возможно позиция, озвученная ими, будет отличаться от того, что пишут в вакансиях.
Очень многие компании испытывают дефицит квалифицированных кадров. Во-первых, сильно страдает производство, оно часто находится в регионах или за пределами города и люди не особо стремятся переезжать. Во-вторых, действительно сильные кандидаты стоят дорого и далеко не каждая компания может их себе позволить. И это хорошая новость для тех, кто хочет начать свою карьеру в биотехе. Многие готовы брать на относительно неплохие зарплаты (~100 тыс. на старте) вчерашних выпускников.
Мне показалось весьма интересным, что на вопросы о ключевых навыках хороших сотрудников почти никто не говорил про hard skills, то есть знания по специальности. Университетского образования и хоть какого-нибудь опыта в лаборатории в целом достаточно. Не умеешь работать на приборе - научим. Не знаешь нормативку - дадим все материалы. У многих компаний есть развитая система корпоративного обучения и адаптации, которые позволяют закрывать эти пробелы. Главное чтобы мозги были на своём месте, а руки на своём. Гораздо большее значение имеют soft skills, то есть навыки, напрямую не относящиеся к специальности, но весьма полезные в организации деятельности. Например,
🔵 Умение и желание учиться. Вроде несложный навык, но далеко не каждый человек может отрефлексировать чего ему не хватает, найти необходимую информацию и выучить её. Многие и в университете достаточно пассивно впитывают информацию, сказали выучить этот учебник - они и вызубрили. А вот выстраивание траектории своего развития как специалиста - это отдельный талант. Многие компании выделяют весьма внушительный бюджет на обучение сотрудников.
🔵 Самостоятельное решение задач. Казалось бы, это вообще должно быть у каждого взрослого человека, но много руководителей компаний прям обозначили отдельно этот пункт. От сотрудника хотят видеть определённую долю автономии, чтобы он не бегал и не спрашивал элементарные вещи, которые лежат на первой странице гугла.
🔵 Вовлечённость. Этот пункт отмечали практически все. Человек должен понимать различные процессы, происходящие в компании, должен быть заинтересован в развитии и продуктов, и общего дела. Вариант, когда пришёл, отработал смену Х часов и ушёл, устраивает разве что на позиции технологов. Да и то, технолог, который предлагает идеи оптимизации и модернизации ценится куда больше.
🔵 Коммуникации. Не самый популярный вариант, но присутствовал, особенно для кандидатов на менеджерские позиции. Умение чётко сформулировать мысль и донести её до собеседника - это важно. И пару раз отмечали, что пригодились бы базовые навыки графического дизайна для красивых презентаций или отчётов. Здесь могла бы быть ваша реклама курсов графического дизайна, но я не продаю рекламу.
🔵 Адаптивность. Этот параметр никто не называл напрямую, но косвенными вопросами оказывалось, что это важно. Например, вышел новый регуляторный документ и сотрудники, которые быстро разберутся в нём и перестроят свою работу, имеют куда больше шансов на повышение. Да и в целом, умение решать проблемы в условиях неопределённости для многих оказалось ключевой характеристикой сотрудников в ответе на вопрос о примерах стремительного карьерного роста.
🔵 Тайм-менеджмент. Здесь мы говорили не столько про максимальную эффективность, сколько про то, что нужно укладываться в срок по поставленным задачам, не более.
В интервью ни разу не прозвучали такие качества, как работа в команде, лидерство, креативность и как ни странно стрессоустойчивость. В целом, можно сказать, что ничего сверхъестественного от кандидатов не требуется, хотя всё вышеперечисленное как правило не учитывается в университетских программах, но это уже совсем другая история.
Привет, коллега!
Недавно я начала делиться информацией с глубинных интервью с представителями руководства биотех компаний, которые я проводила в 2022 году для разработки программы магистратуры. Хочу продолжить эту историю и сегодня расскажу о кадрах, а точнее о тех навыках, которые индустрия хочет от потенциальных сотрудников. Я говорила не с HR, а дирекцией, так что возможно позиция, озвученная ими, будет отличаться от того, что пишут в вакансиях.
Очень многие компании испытывают дефицит квалифицированных кадров. Во-первых, сильно страдает производство, оно часто находится в регионах или за пределами города и люди не особо стремятся переезжать. Во-вторых, действительно сильные кандидаты стоят дорого и далеко не каждая компания может их себе позволить. И это хорошая новость для тех, кто хочет начать свою карьеру в биотехе. Многие готовы брать на относительно неплохие зарплаты (~100 тыс. на старте) вчерашних выпускников.
Мне показалось весьма интересным, что на вопросы о ключевых навыках хороших сотрудников почти никто не говорил про hard skills, то есть знания по специальности. Университетского образования и хоть какого-нибудь опыта в лаборатории в целом достаточно. Не умеешь работать на приборе - научим. Не знаешь нормативку - дадим все материалы. У многих компаний есть развитая система корпоративного обучения и адаптации, которые позволяют закрывать эти пробелы. Главное чтобы мозги были на своём месте, а руки на своём. Гораздо большее значение имеют soft skills, то есть навыки, напрямую не относящиеся к специальности, но весьма полезные в организации деятельности. Например,
В интервью ни разу не прозвучали такие качества, как работа в команде, лидерство, креативность и как ни странно стрессоустойчивость. В целом, можно сказать, что ничего сверхъестественного от кандидатов не требуется, хотя всё вышеперечисленное как правило не учитывается в университетских программах, но это уже совсем другая история.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62❤20🔥12🤔2❤🔥1🥴1
#статистика_для_котиков
А ты точно нормальный?
Привет, коллега!
В предыдущих сериях мы обсуждали, что такое нормальное распределение и какими статистическими тестами можно проверить нормальность. А ещё в прошлый раз мы говорили про p-значение, на которое мы обычно и смотрим при использовании различных статистических тестов. Напомню, что если p-значение меньше уровня значимости (который часто принимают за 0.05), то отклоняем нулевую гипотезу и считаем различия значимыми. В случае тестов на проверку нормальности, нулевая гипотеза строится вокруг того, что распределение нашей выборки не отличается от нормального, так что это один из немногих случаев, когда нам лучше было бы получить p>0.05 и отклонить уже альтернативную гипотезу о наличии различий.
Но это так, краткое напоминание прошлого материала. Сегодня просто хотела поделиться интересной статьёй на тему работы критериев для проверки нормальности. Что было сделано: были сгенерированы по 1000 выборок разного размера (10, 100, 1000 и 5000 случаев) заведомо имеющие 4 разных распределения: стандартное нормальное, "почти нормальное" (нормальное с добавленным систематическими шумом), распределение Стьюдента с 20 степенями свободы и логнормальное распределение с явной асимметрией.
Затем все эти выборки проверялись на нормальность с помощью 4 тестов: критерия Шапиро-Уилка, критерия Лиллиефорса, критерия Андерсона-Дарлинга и критерия согласия Пирсона. И затем для каждого размера выборок и каждого типа распределения был подсчитан процент случаев, когда тот или иной тест выдавал p<0.05, то есть когда мы должны были бы считать распределение не нормальным. Возможно, сложно объясняю, поэтому рекомендую всё же заглянуть в оригинальную статью.
У автора получилось очень интересное. При малом размере выборок в большинстве случаев все тесты считали распределение нормальным, даже если выборка была сгенерирована из логнормального распределения. По большему счёту это, скорее всего связано с тем, что чем меньше n, тем меньше мощность критериев, то есть способность найти различия там где они есть. Такая же проблема будет встречаться и при проверке межгрупповых различий.
При большом количестве значений, даже самые малые выбросы (как в случае "почти нормального" распределения), приводили к более частому отклонению нулевой гипотезы, то есть тесты считали распределение не нормальным. Последним меньше всего грешил Хи-квадрат Пирсона. И снова такая история может наблюдаться и при сравнении двух групп, то есть при большом размере выборок даже самые малые отклонения могут приводить к принятию альтернативной гипотезы и мы скажем, что различия есть. Некоторые авторы предлагают больше опираться на размер эффекта, то есть по сути на количественно выраженную разницу между группами, нежели на p-значение.
Так что этот пост служит двум целям. Первая - это ещё раз показать, что p-значение это не универсальный ответ на все вопросы и интерпретировать свои результаты нужно через совокупность факторов. И вторая - это сделать затравку к следующим постам этой рубрики про мощность критериев и размер эффекта.
А ты точно нормальный?
Привет, коллега!
В предыдущих сериях мы обсуждали, что такое нормальное распределение и какими статистическими тестами можно проверить нормальность. А ещё в прошлый раз мы говорили про p-значение, на которое мы обычно и смотрим при использовании различных статистических тестов. Напомню, что если p-значение меньше уровня значимости (который часто принимают за 0.05), то отклоняем нулевую гипотезу и считаем различия значимыми. В случае тестов на проверку нормальности, нулевая гипотеза строится вокруг того, что распределение нашей выборки не отличается от нормального, так что это один из немногих случаев, когда нам лучше было бы получить p>0.05 и отклонить уже альтернативную гипотезу о наличии различий.
Но это так, краткое напоминание прошлого материала. Сегодня просто хотела поделиться интересной статьёй на тему работы критериев для проверки нормальности. Что было сделано: были сгенерированы по 1000 выборок разного размера (10, 100, 1000 и 5000 случаев) заведомо имеющие 4 разных распределения: стандартное нормальное, "почти нормальное" (нормальное с добавленным систематическими шумом), распределение Стьюдента с 20 степенями свободы и логнормальное распределение с явной асимметрией.
Затем все эти выборки проверялись на нормальность с помощью 4 тестов: критерия Шапиро-Уилка, критерия Лиллиефорса, критерия Андерсона-Дарлинга и критерия согласия Пирсона. И затем для каждого размера выборок и каждого типа распределения был подсчитан процент случаев, когда тот или иной тест выдавал p<0.05, то есть когда мы должны были бы считать распределение не нормальным. Возможно, сложно объясняю, поэтому рекомендую всё же заглянуть в оригинальную статью.
У автора получилось очень интересное. При малом размере выборок в большинстве случаев все тесты считали распределение нормальным, даже если выборка была сгенерирована из логнормального распределения. По большему счёту это, скорее всего связано с тем, что чем меньше n, тем меньше мощность критериев, то есть способность найти различия там где они есть. Такая же проблема будет встречаться и при проверке межгрупповых различий.
При большом количестве значений, даже самые малые выбросы (как в случае "почти нормального" распределения), приводили к более частому отклонению нулевой гипотезы, то есть тесты считали распределение не нормальным. Последним меньше всего грешил Хи-квадрат Пирсона. И снова такая история может наблюдаться и при сравнении двух групп, то есть при большом размере выборок даже самые малые отклонения могут приводить к принятию альтернативной гипотезы и мы скажем, что различия есть. Некоторые авторы предлагают больше опираться на размер эффекта, то есть по сути на количественно выраженную разницу между группами, нежели на p-значение.
Так что этот пост служит двум целям. Первая - это ещё раз показать, что p-значение это не универсальный ответ на все вопросы и интерпретировать свои результаты нужно через совокупность факторов. И вторая - это сделать затравку к следующим постам этой рубрики про мощность критериев и размер эффекта.
❤50👍19🔥14❤🔥2
#предложечка #лабжурнал
Привет, коллега!
Сегодняшний пост подготовила площадка Скайклад — маркетплейс товаров для лабораторий. Я глянула, у них на сайте есть всё, от симпатичных штативов до целых секвенаторов. Собственно про секвенирование (расшифровку последовательности нуклеотидов, из которых состоит ДНК), и поговорим, причем про нанопоровое!
🧬 Нуклеиновые кислоты (ДНК и РНК) — это полимеры, которые состоят из отдельных "буковок", нуклеиновых кислот. Секвенирование позволяет прочитать последовательность мономеров в длинных молекулах. Первым методом стало секвенирование по Сэнгеру, которым впервые был расшифрован геном человека. Но этот метод требует большого количества времени на полногеномное исследование. Следующим шагом стало появление быстрого секвенирования нового поколения (NGS), и, наконец, сейчас существуют технологии третьего поколения, такие как нанопоровое секвенирование.
🧬 Как это работает? Представьте устройство, внутри которого находится мембрана с множеством микроскопических «отверстий» (нанопор), встроенных в специальный микрочип. На чипе создаётся электрическое поле, генерирующее постоянный ток ионов через каждую нанопору. В чип добавляют раствор с одноцепочечной ДНК, которая благодаря своему отрицательному заряду стремится двигаться к положительному полюсу, начиная свой путь через одну из нанопор.
🧬 По мере прохождения ДНК через нанопору каждая нуклеотидная «буква» (аденин, тимин, гуанин, цитозин) частично блокирует поток ионов, и эти небольшие изменения фиксируются детекторами. Специальное программное обеспечение анализирует данные, переводя их в последовательность нуклеотидов. Таким образом, за считанные минуты вы получаете «цифровой» код ДНК.
🧬 В отличие от других методов секвенирования, нанопоровая технология позволяет читать длинные молекулы ДНК напрямую, без предварительной амплификации (например, с помощью ПЦР). Этот подход делает процесс более простым, быстрым и точным, так как снижает вероятность случайной замены.
А знаете, что такое "Нанопорус"? Это аналог MinION отечественного производства, доступный на Скайклад.
Привет, коллега!
Сегодняшний пост подготовила площадка Скайклад — маркетплейс товаров для лабораторий. Я глянула, у них на сайте есть всё, от симпатичных штативов до целых секвенаторов. Собственно про секвенирование (расшифровку последовательности нуклеотидов, из которых состоит ДНК), и поговорим, причем про нанопоровое!
🧬 Нуклеиновые кислоты (ДНК и РНК) — это полимеры, которые состоят из отдельных "буковок", нуклеиновых кислот. Секвенирование позволяет прочитать последовательность мономеров в длинных молекулах. Первым методом стало секвенирование по Сэнгеру, которым впервые был расшифрован геном человека. Но этот метод требует большого количества времени на полногеномное исследование. Следующим шагом стало появление быстрого секвенирования нового поколения (NGS), и, наконец, сейчас существуют технологии третьего поколения, такие как нанопоровое секвенирование.
🧬 Как это работает? Представьте устройство, внутри которого находится мембрана с множеством микроскопических «отверстий» (нанопор), встроенных в специальный микрочип. На чипе создаётся электрическое поле, генерирующее постоянный ток ионов через каждую нанопору. В чип добавляют раствор с одноцепочечной ДНК, которая благодаря своему отрицательному заряду стремится двигаться к положительному полюсу, начиная свой путь через одну из нанопор.
🧬 По мере прохождения ДНК через нанопору каждая нуклеотидная «буква» (аденин, тимин, гуанин, цитозин) частично блокирует поток ионов, и эти небольшие изменения фиксируются детекторами. Специальное программное обеспечение анализирует данные, переводя их в последовательность нуклеотидов. Таким образом, за считанные минуты вы получаете «цифровой» код ДНК.
🧬 В отличие от других методов секвенирования, нанопоровая технология позволяет читать длинные молекулы ДНК напрямую, без предварительной амплификации (например, с помощью ПЦР). Этот подход делает процесс более простым, быстрым и точным, так как снижает вероятность случайной замены.
А знаете, что такое "Нанопорус"? Это аналог MinION отечественного производства, доступный на Скайклад.
👍31❤6
Forwarded from Alexey Kiryushkin
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Коротко о принципе нанопорового секвенирования в котиках 🐈🐈⬛
Результат секвенирования:
5'-CATCATCATCATCAT-3'
P.S. Когда результат действительно 'CATCATCAT': сборка генома манула с помощью нанопорового секвенирования.
Результат секвенирования:
5'-CATCATCATCATCAT-3'
P.S. Когда результат действительно 'CATCATCAT': сборка генома манула с помощью нанопорового секвенирования.
😁74❤11👍2🔥2❤🔥1
#it_is_Friday_my_fellows
Привет, коллега!
Последний день зимы подкрался вместе с последним рабочим днём. А значит время пятничного интерактива👏
И сегодня в честь известного праздника предлагаю устроить мемасленницу: просто скидывай в комментарии последний сохраненный мем (или любой другой, который тебе нравится).
А если этот пост наберёт 50 комментариев до обеда, то я прямо сегодня поделюсь папочкой с отборными каналами с научными мемами🙂
Привет, коллега!
Последний день зимы подкрался вместе с последним рабочим днём. А значит время пятничного интерактива
И сегодня в честь известного праздника предлагаю устроить мемасленницу: просто скидывай в комментарии последний сохраненный мем (или любой другой, который тебе нравится).
А если этот пост наберёт 50 комментариев до обеда, то я прямо сегодня поделюсь папочкой с отборными каналами с научными мемами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍94
Итак, как и обещала, составила папочку из каналов, которые на регулярной основе постят мемы про науку. Какие-то из них специализируются только на юморе, какие-то имеют более широкую тематику. Все эти каналы из разных областей науки, так что нажимай на эту ссылку, выбирай интересное лично тебе и добавляй папку. Всем хорошего настроения!
ПыСы: если вдруг кого-то не нашла или забыла - присылайте в комментарии, обновлю папку.
ПыСы: если вдруг кого-то не нашла или забыла - присылайте в комментарии, обновлю папку.
🥰36🎉18❤9👍4