Высылаю несколько рабочих прокси для Телеграма

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

Хороший #учебник по терверу и статистике и решебник (!) к нему с полными решениями ко всем упражнениям.

3D cell culture #пособие #мокрая_биология

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

Чат для подписчиков канала "Молбиол, биотех, биохимия, биоинформатика": https://t.me/joinchat/HxH2nlEZsSOvDpnnuL0qNw

#учебник Basic Neurochemistry

Курс на Stepik Генетика и геномика популяций: https://stepik.org/course/9182?auth=registration

Энциклопедия рака #учебник

Приглашаем на самую крупную в России конференцию по молекулярной диагностике!
http://amp.gs/JvZ2

Программа конференции «Молекулярная диагностика 2020» (14-16 апреля, ГК «Космос», Москва): http://amp.gs/JvZw

Статистика МД-2020:
219 докладов в научной программе
42 иностранных спикера
14 сателлитных симпозиумов
Мероприятие заявлено к аккредитации координационным советом НМО Минздрава России
38 компаний-экспонентов
Более 2500 делегатов из всех регионов России (уже зарегистрировано 1676 делегатов)
18 стран-участников.

Школа по анализу данных Rna seq Москва, 17-18 апреля: http://rsmu.ru/20985.html