MiXCR is an ultimate software platform for analysis of NGS data for immune profiling from MiLaboratories. For years, MiXCR is being the number one solution for immune system studies in academia and industry. It’s widely used to empower R&D in vaccine development, CAR-T therapies, antibody discovery and other areas.

Today MiLaboratories is on the hunt for a Technical Writer with a bioinformatics flair. This unique role blends clear, engaging technical writing with a foundational understanding of bioinformatics, serving as a bridge between our software developers and our global user community. Your work will not only illuminate the capabilities of MiXCR but will also shape its representation in the broader scientific community.

Key Responsibilities
✅Create, refine, and manage technical documentation, ensuring clarity and precision.
✅Engage with product developers to gain an intimate understanding of our platform and its features.
✅Translate intricate software mechanics into user-friendly content.
✅Generate content for social media platforms like LinkedIn and Twitter, catering to our user base.
✅Support basic bioinformatics tasks, harnessing our MiXCR's capabilities for varied data types.
✅Prioritize single-sourcing and content reuse for optimal documentation management.

Qualifications
✅Proven experience as a Technical Writer or a similar role, with samples of past work.
✅A degree in Biology, Bioinformatics or a related domain.
✅Proficiency in English, both written and verbal.
✅Familiarity with MiXCR or comparable bioinformatics software is advantageous.
✅Acumen in distilling complex concepts into clear, digestible content.

Working conditions
✅A position at the vanguard of biotechnological innovation.
✅Competitive compensation and benefits package.
✅A dynamic, inclusive, and collaborative work environment.
✅Opportunities for professional growth and development.

🔗Apply now: bit.ly/49dgiNU

#бластим_вакансии

▶️ Встреча Бластима и Sci.STEPS «Ментальное здоровье ученых. Основы» с Олей Введенской уже началась!

Ждем всех, кто зарегистрировался. Пожалуйста, подключайтесь: в Discord или на YouTube!

➡️А если вы не записывались, регистрируйтесь прямо сейчас и вам придет ссылка: bit.ly/3MqfcEK

⚡️У нас отличные новости

Если вы вдруг не видели вебинар по аденоассоциированным вирусам с Александром Мощенко и Айказом Еремяном, то теперь есть возможность посмотреть встречу в записи. Благодаря партнеру нашей встречи — компании Helicon — трансляция доступна всем желающим на YouTube-канале Бластима (кстати, подписывайтесь на него!)

Из видео вы узнаете:
— Какое самое минимальное оборудование понадобится, чтобы начать нарабатывать векторы?
— Насколько опасно работать с аденоассоциированными вирусами в лаборатории?
— Какой вид векторов используется в некогда самом дорогом препарате Zolgensma?
— Можно ли создать неспецифичный серотип?
— Что такое dual-AAV?

А еще мы сделали таймкод для удобной навигации. Рекомендуем посмотреть самим и расшарить всем, кто интересуется генной терапией!

🔤🔤— слово года, по версии словаря Collins! Пока приложения искусственного интеллекта множатся, разнообразие живых организмов стремительно сокращается. По самым консервативным оценкам, до миллиона видов на грани исчезновения, скорость вымирания огромна как никогда. Так что же может сделать AI для спасения дикой природы?🌴

Команда эколога Йорга Мюллера из Вюрцбургского университета приспособила искусственный интеллект для экономичной и быстрой оценки биоразнообразия. Как? По звукам! 17 октября вышла статья в Nature Communications, где команда ученых показала применение глубокого обучения для анализа звуковых ландшафтов и мониторинга животных. Ученые установили аудиорегистраторы в 43 точках тропического леса Чоко в Эквадоре с богатейшей фауной. Далее звукозаписи изучили зоологи, идентифицировав 183 вида птиц, 41 вид амфибий и 3 вида млекопитающих. Затем данные пропустили через обученную на голосах птиц свёрточную нейронную сеть (CNN). И она нашла 75 видов пернатых, что отличный результат! Если же скормить модели еще больше тренировочных данных, то она переплюнет экспертов. Сегодня, когда многие компании инвестируют в регенерацию лесов, такие автоматизированные подходы помогут оценить эффективность восстановления разнообразия. 🦜

Еще пример — ливерпульская Conservation AI. Компания разработала модель глубокого обучения, которая в реальном времени анализирует кадры с дронов и фотоловушек. Модель, обученная с помощью трансферного обучения, идентифицирует виды, отслеживает миграции. Создатели даже придумали бесплатную онлайн-платформу, куда одобренные пользователи загружают свои видео, аудио и фото. Если специалист может переработать тысячу изображений за час, компьютер — несколько десятков тысяч. Нейросеть уже проанализировала 13,5 млн файлов, нашла 4 млн животных 72 видов! Кроме того, система сама посылает электронные письма защитникам животных о потенциальных угрозах — пожарах или браконьерах. Так, благодаря платформе удалось обнаружить некоторые исчезающие виды, которых не видели много лет, и даже поймать с поличным браконьера, охотившегося на панголина.🐾

А вот ученые из университета Бирмингема используют машинное обучение, чтобы моделировать воздействие человека на экосистемы. В исследовании, опубликованном в eLife, были взяты пробы донных отложений озера за последнее столетие, секвенирована экоДНК, и полученные данные соотнесены с метеорологическими измерениями, а также информацией о химических загрязнениях. ИИ пришел к выводу, что утрата 90% биоразнообразия в водоеме связана с пестицидами и экстремальной температурой!

AI, по словам экспертов, — та сила, которая может поднять природоохранную деятельность на новый уровень. Но есть небольшая проблема: работа нейросетей требует серьезных вычислительных мощностей и пожирает много энергии, что не может не сказываться на экологии… 🦘

#выходные_у_бластим

💥Открываем неделю с мема в тему нашего завтрашнего вебинара о феномене самозванца!