Дедов_И_И_,_Шестакова_М_В_Сахарный.djvu
88.6 MB
Сахарный диабет: диагностика, лечение, профилактика (на русском) #учебник
Forwarded from Deleted Account
Уважаемые коллеги!
Приглашаем Вас принять участие во II Научно-практической школе "Секвенирование единичных клеток", которая будет проходить в г. Томске 1-5 июня 2020 года.
На школе будут представлены лекции ведущих учёных в области секвенирования единичных клеток и биоинформатического анализа данных.
Помимо этого, будут проведены практикумы по работе на платформе 10x Genomics и станции TTP Labtech mosquito, подготовке ДНК-библиотек, секвенированию и биоинформатической обработке полученных данных.
У каждого участника школы будет возможность поделиться своим опытом в области секвенирования единичных клеток и обсудить полученные результаты с коллегами.
По окончанию школы будут выдаваться сертификаты.
Язык школы - русский, английский.
Сайт школы: http://www.tnimc.ru/conferences/scs2020/
Приглашаем Вас принять участие во II Научно-практической школе "Секвенирование единичных клеток", которая будет проходить в г. Томске 1-5 июня 2020 года.
На школе будут представлены лекции ведущих учёных в области секвенирования единичных клеток и биоинформатического анализа данных.
Помимо этого, будут проведены практикумы по работе на платформе 10x Genomics и станции TTP Labtech mosquito, подготовке ДНК-библиотек, секвенированию и биоинформатической обработке полученных данных.
У каждого участника школы будет возможность поделиться своим опытом в области секвенирования единичных клеток и обсудить полученные результаты с коллегами.
По окончанию школы будут выдаваться сертификаты.
Язык школы - русский, английский.
Сайт школы: http://www.tnimc.ru/conferences/scs2020/
2 научно-популярные статьи об успешном применении AI в медицине: постановка диагноза по фотографии (да-да, это не шутка) с помощью смартфона, создание новых лекарств и даже поиск новых генетических мутаций здесь: https://www.theengineer.co.uk/ai-medical-diagnostics/ и https://www.forbes.com/sites/nicolemartin1/2019/09/30/artificial-intelligence-is-being-used-to-diagnose-disease-and-design-new-drugs/#433fab1744db
The Engineer
How AI is powering a revolution in medical diagnostics
Artificial intelligence is infiltrating almost every aspect of our lives, but nowhere is that impact more apparent than in healthcare, which relies on huge amounts of data that have formerly been left largely unanalysed
Brian_P_Chadwick_Epigenetics__Current.pdf
6 MB
#учебник по эпигенетике
Forwarded from Каталог чатов, каналов и ботов
Редактируемый пост
Если прокси попадает в бан, ссылка становится неактивной, до тех пор пока он не заработает.
Прокси с маскировкой трафика под https:
MTProxy от @CatalogTelegram
MTProxy от @drproxy
MTProxy от @proxyme (TgVpn)
MTProxy от @themarfa
MTProxy от @tginfo
MTProxy от @FCK_RKN_bot
MTProxy от @TG_security
MTProxy от @d_code
MTProxy от @mtpro_xyz_bot
MTProxy от @msuprotest_proxy
MTProxy от @eternal_voice
MTProxy от @top_anime_news
MTProxy от @NormGif
MTProxy от @PixSetUp
MTProxy•2 от @CatalogTelegram
MTProxy•3 от @CatalogTelegram
Прокси без маскировки (с dd-префиксом):
MTProxy•2 от @drproxy
MTProxy•2 от @proxyme
MTProxy•3 от @proxyme Yota
MTProxy•2 от @themarfa
MTProxy•2 от @msuprotest_proxy
Сайт mssg.me/proxy
Если прокси попадает в бан, ссылка становится неактивной, до тех пор пока он не заработает.
Прокси с маскировкой трафика под https:
MTProxy от @CatalogTelegram
MTProxy от @drproxy
MTProxy от @proxyme (TgVpn)
MTProxy от @themarfa
MTProxy от @tginfo
MTProxy от @FCK_RKN_bot
MTProxy от @TG_security
MTProxy от @d_code
MTProxy от @mtpro_xyz_bot
MTProxy от @msuprotest_proxy
MTProxy от @eternal_voice
MTProxy от @top_anime_news
MTProxy от @NormGif
MTProxy от @PixSetUp
MTProxy•2 от @CatalogTelegram
MTProxy•3 от @CatalogTelegram
Прокси без маскировки (с dd-префиксом):
MTProxy•2 от @drproxy
MTProxy•2 от @proxyme
MTProxy•3 от @proxyme Yota
MTProxy•2 от @themarfa
MTProxy•2 от @msuprotest_proxy
Сайт mssg.me/proxy
Хороший #учебник по терверу и статистике и решебник (!) к нему с полными решениями ко всем упражнениям.
Methods_in_Molecular_Biology_695.pdf
9.8 MB
3D cell culture #пособие #мокрая_биология
Computational_Biology_10_Jeremy_Ramsden_auth__.pdf
2 MB
Введение в биоинформатику #учебник #биоинформатика
13 февраля в 19:40 (корпус R, аудитория R 506) пройдет семинар «Методы машинного обучения в биоинформатике» (Современные приложения машинного обучения к анализу геномных данных). Семинар доцента департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук, заведующей научно-учебной лабораторией биоинформатики Попцова Мария Сергеевна.
Тема: Улучшение предсказание структуры белков на основе потенциалов методами глубинного обучения.
Докладчик: Дарья Афентьева, студентка физического факультета МГУ, стажер-исследователь НУЛ биоинформатики
Cовместная работа компании DeepMind, Университетского колледжа Лондона и Института Фрэнсиса Крика, Лондон, Англия (“Improved protein structure prediction using potentials from deep learning”, Senior et al.). Публикация в журнале Nature, 2020 г. Проблема предсказания трехмерной структуры белка по последовательности представляет собой сложную задачу. Авторы предлагают метод AlphaFold, который представляет собой нейронную сеть, предсказывающую расстояния между парами оснований. Используя эту информацию, авторы восстанавливают потенциал средней силы, которая может аккуратно предсказать форму белка. Авторы обнаружили, что результирующий потенциал может быть оптимизирован простым алгоритмом градиентного спуска для генерации структуры без сложного сэмплирования. Метод AlphaFold достиг высокой точности для 24 из 43 структурных доменов, в то время как лучший до этого метод, основанный на информации о контактных взаимодействиях и сэмплировании, имел точность 14 из 43.
Адрес: Покровский бульвар, 11, корпус R, аудитория R 506.
Время проведения: 19:40-21:00.
Студентам, преподавателям и сотрудникам вход свободный.
Для заказа разовых пропусков просьба обращаться к менеджеру Жеребцовой Ксении по адресу kzherebczova@hse.ru
Тема: Улучшение предсказание структуры белков на основе потенциалов методами глубинного обучения.
Докладчик: Дарья Афентьева, студентка физического факультета МГУ, стажер-исследователь НУЛ биоинформатики
Cовместная работа компании DeepMind, Университетского колледжа Лондона и Института Фрэнсиса Крика, Лондон, Англия (“Improved protein structure prediction using potentials from deep learning”, Senior et al.). Публикация в журнале Nature, 2020 г. Проблема предсказания трехмерной структуры белка по последовательности представляет собой сложную задачу. Авторы предлагают метод AlphaFold, который представляет собой нейронную сеть, предсказывающую расстояния между парами оснований. Используя эту информацию, авторы восстанавливают потенциал средней силы, которая может аккуратно предсказать форму белка. Авторы обнаружили, что результирующий потенциал может быть оптимизирован простым алгоритмом градиентного спуска для генерации структуры без сложного сэмплирования. Метод AlphaFold достиг высокой точности для 24 из 43 структурных доменов, в то время как лучший до этого метод, основанный на информации о контактных взаимодействиях и сэмплировании, имел точность 14 из 43.
Адрес: Покровский бульвар, 11, корпус R, аудитория R 506.
Время проведения: 19:40-21:00.
Студентам, преподавателям и сотрудникам вход свободный.
Для заказа разовых пропусков просьба обращаться к менеджеру Жеребцовой Ксении по адресу kzherebczova@hse.ru
Чат для подписчиков канала "Молбиол, биотех, биохимия, биоинформатика": https://t.me/joinchat/HxH2nlEZsSOvDpnnuL0qNw
Молбиол, биоинформатика, life science pinned «Чат для подписчиков канала "Молбиол, биотех, биохимия, биоинформатика": https://t.me/joinchat/HxH2nlEZsSOvDpnnuL0qNw»
Basic_Neurochemistry_Molecular,.pdf
15.7 MB
#учебник Basic Neurochemistry