Врач-водолаз? Медицинский кибернетик? Или бизнесмен?
Друзья, сегодня делимся записью очень полезной и емкой лекции Ильи Нечаева про карьерные пути для людей с медицинским бэкграундом 🩺
Илья сам медик по образованию, прошел через науку и большую фарму, сейчас работает Medical Affairs Head в BostonGene. Поэтому он знает, о чем говорит. В своей презентации на конференции «Мир биомедицины» Илья поведал о разных направлениях, где может найти себя выпускник медицинского факультета: клиника, индустрия, наука или разворот на 180 градусов. А также разложил по полочкам все pros and cons того или иного выбора. Из лекции вы поймете, что в биомедицине невероятно много возможностей, и познакомитесь с инструментами развития карьеры. Илья оставил на слайдах массу полезных ссылок, в том числе на истории известных клиницистов, которые не побоялись сменить карьерный вектор и добились успеха.
Лекцию посмотрело не так много людей, между тем, в ней квинтэссенция многолетнего опыта и знаний эксперта отрасли. Поэтому рекомендуем видео всем-всем-всем!
👉 Ссылка: https://youtu.be/_Hr5hVHhyEo
Друзья, сегодня делимся записью очень полезной и емкой лекции Ильи Нечаева про карьерные пути для людей с медицинским бэкграундом 🩺
Илья сам медик по образованию, прошел через науку и большую фарму, сейчас работает Medical Affairs Head в BostonGene. Поэтому он знает, о чем говорит. В своей презентации на конференции «Мир биомедицины» Илья поведал о разных направлениях, где может найти себя выпускник медицинского факультета: клиника, индустрия, наука или разворот на 180 градусов. А также разложил по полочкам все pros and cons того или иного выбора. Из лекции вы поймете, что в биомедицине невероятно много возможностей, и познакомитесь с инструментами развития карьеры. Илья оставил на слайдах массу полезных ссылок, в том числе на истории известных клиницистов, которые не побоялись сменить карьерный вектор и добились успеха.
Лекцию посмотрело не так много людей, между тем, в ней квинтэссенция многолетнего опыта и знаний эксперта отрасли. Поэтому рекомендуем видео всем-всем-всем!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍5💯3🔥1🤔1
🐹 Хватит тапать хомяка, лучше приходите на Питон!
Питон совсем не за горами, уже 1 июля, поэтому пришло время ответить на самые частые вопросы, которые нам задают про курс:
🎯 Возможно ли успешное прохождение курса с нулевыми знаниями в программировании?
Да, курс рассчитан на участников без навыков кодинга. На занятиях вы получите все необходимые материалы и помощь преподавателя и ассистентов
💻 Что нужно для комфортной учебы?
Компьютер или ноутбук, подходящий для просмотра видео в интернете
🌐 Нужен ли сервер для прохождения курса?
Нет, сервер не требуется
📝 Как проходит обучение?
Ключевые моменты обучения: занятия, где сочетаются теория и практика, с трансляцией в Discord и YouTube; выполнение коротких домашек и сдача итоговых проектов; доступ к памятке в Notion, где собраны все материалы; Telegram-чат для обсуждения вопросов и получения помощи от препода и учебных ассистентов
🏠 До какого числа можно сдать все проекты и домашние задания, чтобы успешно пройти курс?
Дедлайны будет указывать куратор в телеграм-чате
🛶 Будут ли записи занятий, если у меня параллельно летняя практика?
Да, все занятия будут доступны в записи. Вы получите материалы и сможете задать свои вопросы в чате
🧠 Что считается успешным прохождением курса?
Успешным прохождением курса считается освоение навыков программирования. Главное — знания и умения
📲 Что если я не смогу посетить все занятия или выполнить итоговое задание?
Вам будет нужно написать куратору курсов, он поможет найти индивидуальное решение
📜 Какой документ я получу в конце обучения?
Удостоверение о повышении квалификации — если у вас есть высшее образование и вы успешно сдали итоговое тестирование. Или сертификат (на английском) — если нет
🎓 Если я заканчиваю вуз в июне, смогу ли я получить удостоверение?
Да, если вы успешно завершите курс и сдадите итоговое тестирование, вы получите удостоверение о повышении квалификации гособразца, даже если диплома бакалавра у вас нет на руках
👛 Можно ли разделить стоимость курса и оплатить частями?
Есть несколько вариантов оплаты: 1. оплата банковской картой всей суммы. 2. в рассрочку: от 3 до 12 месяцев, проценты мы берем на себя. 3. через компанию на р/с: ваш работодатель может оплатить обучение. Если у вас затруднения, напишите нам — мы поможем
📎 Можно ли получить налоговый вычет за обучение?
Да, вы можете получить налоговый вычет за образование и вернуть до 13% стоимости. Подробности о необходимых документах можно найти на сайте
У нас осталось 2 свободных места и 3 дня до старта занятий🔥
Питон совсем не за горами, уже 1 июля, поэтому пришло время ответить на самые частые вопросы, которые нам задают про курс:
🎯 Возможно ли успешное прохождение курса с нулевыми знаниями в программировании?
Да, курс рассчитан на участников без навыков кодинга. На занятиях вы получите все необходимые материалы и помощь преподавателя и ассистентов
💻 Что нужно для комфортной учебы?
Компьютер или ноутбук, подходящий для просмотра видео в интернете
🌐 Нужен ли сервер для прохождения курса?
Нет, сервер не требуется
📝 Как проходит обучение?
Ключевые моменты обучения: занятия, где сочетаются теория и практика, с трансляцией в Discord и YouTube; выполнение коротких домашек и сдача итоговых проектов; доступ к памятке в Notion, где собраны все материалы; Telegram-чат для обсуждения вопросов и получения помощи от препода и учебных ассистентов
🏠 До какого числа можно сдать все проекты и домашние задания, чтобы успешно пройти курс?
Дедлайны будет указывать куратор в телеграм-чате
🛶 Будут ли записи занятий, если у меня параллельно летняя практика?
Да, все занятия будут доступны в записи. Вы получите материалы и сможете задать свои вопросы в чате
🧠 Что считается успешным прохождением курса?
Успешным прохождением курса считается освоение навыков программирования. Главное — знания и умения
📲 Что если я не смогу посетить все занятия или выполнить итоговое задание?
Вам будет нужно написать куратору курсов, он поможет найти индивидуальное решение
📜 Какой документ я получу в конце обучения?
Удостоверение о повышении квалификации — если у вас есть высшее образование и вы успешно сдали итоговое тестирование. Или сертификат (на английском) — если нет
🎓 Если я заканчиваю вуз в июне, смогу ли я получить удостоверение?
Да, если вы успешно завершите курс и сдадите итоговое тестирование, вы получите удостоверение о повышении квалификации гособразца, даже если диплома бакалавра у вас нет на руках
👛 Можно ли разделить стоимость курса и оплатить частями?
Есть несколько вариантов оплаты: 1. оплата банковской картой всей суммы. 2. в рассрочку: от 3 до 12 месяцев, проценты мы берем на себя. 3. через компанию на р/с: ваш работодатель может оплатить обучение. Если у вас затруднения, напишите нам — мы поможем
📎 Можно ли получить налоговый вычет за обучение?
Да, вы можете получить налоговый вычет за образование и вернуть до 13% стоимости. Подробности о необходимых документах можно найти на сайте
У нас осталось 2 свободных места и 3 дня до старта занятий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👍7🥴3💯3😁1
ИИ «на массе»: машинлернерам нужны белки
🐿 Как всякий фанат ждет выхода очередной серии любимого сериала, так и каждый структуральщик хочет скорее увидеть новый AlphaFold. И вот в мае команда из Google DeepMind во главе с Джоном Джампером представила AlphaFold3. Модель предсказывает пространственную укладку белков еще точнее, чем AF2. Но главная фишка — это способность прогнозировать структуру белковых комплексов и взаимодействия между белками и малыми лигандами или ДНК/РНК. AF3 принимает на вход последовательности нескольких молекул и выдает совместные 3D-картинки.
Нейросеть превосходит как классические программы докинга (Vina), так и новаторские тулы прогнозирования структур мультибелковых комплексов (AlphaFold-Multimer). Обгоняет AF3 и аналогичную модель RoseTTAFold All-Atom — ее в марте выпустила конкурирующая лаборатория небезызвестного Дэвида Бэйкера. Чтобы добиться таких результатов, пришлось существенно доработать архитектуру нейросети AF2 🤖 Например, прибегнуть к диффузионным моделям. Однако в отличие от прошлого раза компания не открыла исходный код и веса модели, а только предоставила доступ к веб-сервису и поделилась «псевдокодом», поскольку не хочет, чтобы фармкомпании коммерциализировали инновацию. Сторонники open-source в бешенстве, энтузиасты пытаются воссоздать алгоритм и сделать его полностью доступным, были даже взломы сервера AF3 😱 На этом фоне DeepMind обещала поделиться кодом с академическими исследователями в течение 6 месяцев.
🧬 Если AlphaFold и другие структурные модели, требующие для обучения экспериментальные данные, — уже давно на слуху, то сейчас набирает популярность другой подход — искать скрытый смысл в аминокислотных последовательностях, подобно тому как ChatGPT постигает закономерности человеческих текстов. Речь про белковые языковые модели (pLM). Они уже показали очень любопытные результаты, в том числе для предсказания фолдинга и de novo дизайна белков. Так, недавно ученые из стартапа Profluent под руководством Али Мадани получили с помощью pLM первые искусственные CRISPR-ножницы ✂️ и даже «порезали» ими гены человека!
Известно, что для генно-инженерных целей наиболее удобен белок SpCas9, хотя в природе много и других систем, которые ученые продолжают интенсивно искать в сообществах микроорганизмов 🧫 Но машинлернерам из Беркли естественного разнообразия оказалось мало. Специалисты, проанализировав сотни известных микробных геномов и метагеномов, обнаружили более миллиона оперонов и создали целый Атлас CRISPR-Cas. Далее они дообучили белковую языковую модель ProGen, которая умеет предсказывать следующие аминокислоты в цепочке, на собранных данных и попросили сгенерировать миллионы новых Cas-нуклеаз. Потом 200 наиболее перспективных последовательностей они синтезировали в лаборатории и трансфицировали плазмидами с ними (+гидовой РНК) человеческие клетки линии HEK293T. Многие ИИ-редакторы эффективно отредактировали гены, а один, названный OpenCRISPR-1, показал даже меньшую офф-таргет активность, чем природный белок. Разработчики надеются, что ИИ CRISPR-системы будут точными и универсальными и однажды дойдут до клиники.
#выходные_у_бластим
🐿 Как всякий фанат ждет выхода очередной серии любимого сериала, так и каждый структуральщик хочет скорее увидеть новый AlphaFold. И вот в мае команда из Google DeepMind во главе с Джоном Джампером представила AlphaFold3. Модель предсказывает пространственную укладку белков еще точнее, чем AF2. Но главная фишка — это способность прогнозировать структуру белковых комплексов и взаимодействия между белками и малыми лигандами или ДНК/РНК. AF3 принимает на вход последовательности нескольких молекул и выдает совместные 3D-картинки.
Нейросеть превосходит как классические программы докинга (Vina), так и новаторские тулы прогнозирования структур мультибелковых комплексов (AlphaFold-Multimer). Обгоняет AF3 и аналогичную модель RoseTTAFold All-Atom — ее в марте выпустила конкурирующая лаборатория небезызвестного Дэвида Бэйкера. Чтобы добиться таких результатов, пришлось существенно доработать архитектуру нейросети AF2 🤖 Например, прибегнуть к диффузионным моделям. Однако в отличие от прошлого раза компания не открыла исходный код и веса модели, а только предоставила доступ к веб-сервису и поделилась «псевдокодом», поскольку не хочет, чтобы фармкомпании коммерциализировали инновацию. Сторонники open-source в бешенстве, энтузиасты пытаются воссоздать алгоритм и сделать его полностью доступным, были даже взломы сервера AF3 😱 На этом фоне DeepMind обещала поделиться кодом с академическими исследователями в течение 6 месяцев.
🧬 Если AlphaFold и другие структурные модели, требующие для обучения экспериментальные данные, — уже давно на слуху, то сейчас набирает популярность другой подход — искать скрытый смысл в аминокислотных последовательностях, подобно тому как ChatGPT постигает закономерности человеческих текстов. Речь про белковые языковые модели (pLM). Они уже показали очень любопытные результаты, в том числе для предсказания фолдинга и de novo дизайна белков. Так, недавно ученые из стартапа Profluent под руководством Али Мадани получили с помощью pLM первые искусственные CRISPR-ножницы ✂️ и даже «порезали» ими гены человека!
Известно, что для генно-инженерных целей наиболее удобен белок SpCas9, хотя в природе много и других систем, которые ученые продолжают интенсивно искать в сообществах микроорганизмов 🧫 Но машинлернерам из Беркли естественного разнообразия оказалось мало. Специалисты, проанализировав сотни известных микробных геномов и метагеномов, обнаружили более миллиона оперонов и создали целый Атлас CRISPR-Cas. Далее они дообучили белковую языковую модель ProGen, которая умеет предсказывать следующие аминокислоты в цепочке, на собранных данных и попросили сгенерировать миллионы новых Cas-нуклеаз. Потом 200 наиболее перспективных последовательностей они синтезировали в лаборатории и трансфицировали плазмидами с ними (+гидовой РНК) человеческие клетки линии HEK293T. Многие ИИ-редакторы эффективно отредактировали гены, а один, названный OpenCRISPR-1, показал даже меньшую офф-таргет активность, чем природный белок. Разработчики надеются, что ИИ CRISPR-системы будут точными и универсальными и однажды дойдут до клиники.
#выходные_у_бластим
👍31🔥14❤9
IBIS (Inference of Binding Specificities) — международное соревнование по использованию методов биоинформатики и машинного обучения для предсказания ДНК-паттернов, узнаваемых регуляторными белками человека.
Челлендж начался в марте, но сейчас еще можно присоединиться (дедлайны продлены). Подробности в свиттере Ивана Кулаковского: ссылка
Для участия пригодятся навыки программирования, анализа данных и базовые знания биоинформатики. Организаторы соревнования — международный консорциум лабораторий из 🇨🇦-🇨🇭-🇩🇪-🇷🇺
📜 Победители станут соавторами публикации в престижном научном журнале, а лучшие методы определят стандарт поиска и представления новых ДНК-паттернов.
🔗 Соревнование полностью онлайн, подробности на сайте: ibis.autosome.org
P.S. Организаторы будут рады и благодарны ретвитам и репостам и ждут новых участников!
#бластим_рекомендует
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥14🔥5👍3❤1
Друзья, делимся радостной новостью: вчера вечером стартовал тот самый питон 🎉
Бластим невероятно рад видеть всех участников курса👋 На первом занятии студентов ждала не только философия Python от Александра Ильина, но и зарядка мотивацией от коуча Инги Егоровой. И, конечно, дзшка!
Пусть небольшими, но осмысленными шажками при поддержке тим Бластим участники пройдут весь путь от «Hello, world» до весьма продвинутых биоинформатических тулов.
В следующий раз питонический курс состоится не раньше 2025 года, зато пока можно поучиться на других бластимовских программах. А если вы хотите следить именно за нашим летним пайтоном, то мы пообещали делать короткие видеотрансляции с места событий в уютном чатике. Тоже заходите: https://news.1rj.ru/str/+f5kx-_ISRnkzMjdi
И спасибо, что вы с нами! Не переключайтесь, скоро — еще интереснее
Бластим невероятно рад видеть всех участников курса
Пусть небольшими, но осмысленными шажками при поддержке тим Бластим участники пройдут весь путь от «Hello, world» до весьма продвинутых биоинформатических тулов.
В следующий раз питонический курс состоится не раньше 2025 года, зато пока можно поучиться на других бластимовских программах. А если вы хотите следить именно за нашим летним пайтоном, то мы пообещали делать короткие видеотрансляции с места событий в уютном чатике. Тоже заходите: https://news.1rj.ru/str/+f5kx-_ISRnkzMjdi
И спасибо, что вы с нами! Не переключайтесь, скоро — еще интереснее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉9👍6🔥2❤1
🏖 Проект ImageNet известен по огромной базе данных аннотированных картинок, а также конкурсу по распознаванию изображений, где компьютерному зрению предлагалось определить, к какому из 1000 классов принадлежит объект. Как мы рассказывали ранее, в 2012 году соревнование безоговорочно выиграла сверточная нейросеть AlexNet.
До этого никто и подумать не мог, что глубокое обучение может опередить другие алгоритмы в такой задаче. Но вот смогло! Конечно, нейросеть AlexNet была несовершенна и допускала ошибки — около 16%. Люди на том же датасете ошибались только в 5% случаев 🤖
Однако спустя 3 года исследователи из Microsoft, многократно нарастив число слоев нейросетки, создали новый инструмент ResNet и довели процент ошибки до менее 4%, превзойдя человеческие способности! И правда: когда люди долго рассматривают картинки, они начинают отвлекаться, уставать и терять концентрацию, а машина нет.
Сейчас нейросети со сложной архитектурой умеют не только банально отличать «котиков» от «песиков», но и генерировать уже трудно отличимые от реальных фото картинки. А у нас число слоев зрительной коры так и не увеличилось 🧠
👀 Поэтому в горячую пору отпусков и каникул мы решили проверить, а вы еще можете невооруженным глазом распознать, где реальное фото с отдыха, а где ИИ-творение? Пишите в комментариях:) Правильные ответы — завтра.
До этого никто и подумать не мог, что глубокое обучение может опередить другие алгоритмы в такой задаче. Но вот смогло! Конечно, нейросеть AlexNet была несовершенна и допускала ошибки — около 16%. Люди на том же датасете ошибались только в 5% случаев 🤖
Однако спустя 3 года исследователи из Microsoft, многократно нарастив число слоев нейросетки, создали новый инструмент ResNet и довели процент ошибки до менее 4%, превзойдя человеческие способности! И правда: когда люди долго рассматривают картинки, они начинают отвлекаться, уставать и терять концентрацию, а машина нет.
Сейчас нейросети со сложной архитектурой умеют не только банально отличать «котиков» от «песиков», но и генерировать уже трудно отличимые от реальных фото картинки. А у нас число слоев зрительной коры так и не увеличилось 🧠
👀 Поэтому в горячую пору отпусков и каникул мы решили проверить, а вы еще можете невооруженным глазом распознать, где реальное фото с отдыха, а где ИИ-творение? Пишите в комментариях:) Правильные ответы — завтра.
❤12🔥4👍3🤩2
Лаборатория Pedro Beltrao в ETH Zurich ищет постдоков в проект по исследованию структуры белков современными методами (AlphaFold2). Нужен опыт в структурной биоинформатике, степень PhD, знание методов глубокого обучения и проектирования белков. Дедлайн: 20 июля.
Группа Dr. Kinreich применяет ИИ для изучения сетей нейронов, генетики и факторов риска, лежащих в основе заболеваний мозга. Нужна степень PhD или магистра, знание Python и Matlab, опыт в области нейровизуализации, машинного обучения и вычислительного моделирования будет плюсом.
Предстоит разрабатывать алгоритмы для молекулярной диагностики рака с помощью NGS. Требования: PhD, знание статистики и методов биоинформатического анализа, опыт в геномике, языков Python или C++.
Команда генной терапии рекомбинантными AAV компании Roche приглашает студентов на стажировку. Предстоит применять биоинформатические тулы в анализе омиксных данных (метаболомика, протеомика). Требования: знание R и Python, опыт анализа данных, работы с Docker.
Проект ESCALATE в Университете Лилля занимается исследованиями рака с помощью РНК-сек. Предстоит оптимизировать алгоритмы количественной оценки РНК. Нужен опыт в области биоинформатики и знание компилируемых языков Rust или С/C++.
#бластим_вакансии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13❤11🥰5👍3😁2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
И швец, и жнец, и на дуде игрец!
В нашей любимой рубрике #про_карьеру_по_субботам выкладываем ролик про самую универсальную профессию во Вселенной — ТЫЖБИОЛОГ 🐸🦜💊☘️ 🧪🐠
Слышали про такую? А какие обязательства на вас накладывает ваш диплом? 🎓
Оригинал видео в 📱
В нашей любимой рубрике #про_карьеру_по_субботам выкладываем ролик про самую универсальную профессию во Вселенной — ТЫЖБИОЛОГ 🐸🦜💊☘️ 🧪🐠
Слышали про такую? А какие обязательства на вас накладывает ваш диплом? 🎓
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥51😁19🔥9👍3❤2👏1🤩1🍌1
Хотите охладиться? ❄️
🏔 Мы тоже! Поэтому давайте перенесемся в норвежские фьорды. Глубоко под землей в горном массиве внутри переоборудованной шахты Лефдаль раскинулся огромный дата-центр. Именно там в 2025 году установят самый скоростной суперкомпьютер в стране, и значительные вычислительные ресурсы станут доступны ученым всей Норвегии. Но какова цель? Не отстать в гонке искусственного интеллекта, конечно!
Кстати, тоже самое делает и американское правительство. 6 мая Национальный научный фонд в рамках инициативы по поддержке изучения ИИ предоставил 35 лучшим исследователям суперкомпьютерное время на имеющихся в распоряжении государства машинах.
🤖 Хотя многие ИИ-лаборатории США давно получают достойное финансирование, они всё же ограничены в своих исследованиях из-за недоступности передовых компьютеров. Скажем, чтобы обучить GPT-3 понадобилась работа 1024 высокопроизводительных графических процессоров A100 на суперкомпьютере Microsoft в течение месяца. Это обошлось Open AI в несколько миллионов долларов. У вузов таких возможностей не было. Теперь государство, пытаясь сократить разрыв между академией и индустрией, подготовило 6-летний план наращивания ИИ-ресеча стоимостью $2,6 млрд.
Среди первых победителей половина связана с науками о жизни. Например, экологическая модель Lake-GPT для прогнозирования влияния климата и землепользования на качество воды в озерах получила 750 тыс. GPU часов на суперкомпьютере Summit. Специалисты из университета Айовы добились себе 920 тыс. GPU часов на машине Frontera для обучения ИИ-системы InsectNet, которая поможет фермерам выявлять сельхоз-вредителей по фото на смартфон🐛 Другие любопытные проекты: скрининг лигандов асиалогликопротеинового рецептора, базовая модель единичных клеток для биологии растений, мультимодальная модель для онкологических приложений, белковый дизайн с помощью диффузии.
Контекст. Суперкомпьютеры построены по тем же принципам, что и обычные ПК, но имеют тысячи мощных центральных и графических процессоров (как раз таких, что Nvidia делает). Для их функционирования требуется специальная инфраструктура, системы отвода тепла. Например, в Норвегии суперкомпьютер будет охлаждать морская вода из фьорда, связанного с ледником, что очень удобно.
Суперкомпьютеры могут анализировать гигантские объемы данных и характеризуются невероятной скоростью вычислений. Ключевая характеристика — число операций с плавающей запятой в секунду (или флопс). В 2022 году был запущен первый в мире экзафлопсный компьютер Frontier, который осуществляет 1,2 квинтиллиона операций в секунду и удерживает первенство в рейтинге TOP500 суперкомпьютеров на Земле. К слову, 100% машин из списка работают на операционных системах семейства Linux🐧
Суперкомпьютеры пользуются спросом в науке: они применяются для прогнозирования погоды, исследований рака, термояда, палеонтологии, поиска лекарств и уже демонстрировали замечательные результаты, когда еще в мире ИИ наблюдалась «зима»🧊
#выходные_у_бластим
Кстати, тоже самое делает и американское правительство. 6 мая Национальный научный фонд в рамках инициативы по поддержке изучения ИИ предоставил 35 лучшим исследователям суперкомпьютерное время на имеющихся в распоряжении государства машинах.
Среди первых победителей половина связана с науками о жизни. Например, экологическая модель Lake-GPT для прогнозирования влияния климата и землепользования на качество воды в озерах получила 750 тыс. GPU часов на суперкомпьютере Summit. Специалисты из университета Айовы добились себе 920 тыс. GPU часов на машине Frontera для обучения ИИ-системы InsectNet, которая поможет фермерам выявлять сельхоз-вредителей по фото на смартфон
Контекст. Суперкомпьютеры построены по тем же принципам, что и обычные ПК, но имеют тысячи мощных центральных и графических процессоров (как раз таких, что Nvidia делает). Для их функционирования требуется специальная инфраструктура, системы отвода тепла. Например, в Норвегии суперкомпьютер будет охлаждать морская вода из фьорда, связанного с ледником, что очень удобно.
Суперкомпьютеры могут анализировать гигантские объемы данных и характеризуются невероятной скоростью вычислений. Ключевая характеристика — число операций с плавающей запятой в секунду (или флопс). В 2022 году был запущен первый в мире экзафлопсный компьютер Frontier, который осуществляет 1,2 квинтиллиона операций в секунду и удерживает первенство в рейтинге TOP500 суперкомпьютеров на Земле. К слову, 100% машин из списка работают на операционных системах семейства Linux
Суперкомпьютеры пользуются спросом в науке: они применяются для прогнозирования погоды, исследований рака, термояда, палеонтологии, поиска лекарств и уже демонстрировали замечательные результаты, когда еще в мире ИИ наблюдалась «зима»
#выходные_у_бластим
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍8🤩2
Времени достаточно, но его нет ⏰
Блокбастер Бластима — курс «Анализ NGS-данных» — не опять, а снова уже с 9 по 20 сентября!
Напомним, почему же этот курс так уважают-обожают? 😍
🔹 Для всех и каждого: от бакалавров до постдоков, от самых мокрых биологов и врачей-клиницистов до программистов
🔸 Новое + легендарное: систематизируем знания о последних технологиях секвенирования, обработке ридов, сборке и аннотации геномов, построении филогенетических деревьев и многом другом
🔹 Понятность сложных концепций: разбираемся в том, что происходит «под капотом» биоинформатических программ, учим применять их осознанно
🔸 Практика на реальных кейсах: отработаем навыки на актуальных задачах из современного научного мира
🔹 Подготовка к старту: уже перед началом курса вы получите необходимые материалы и ссылки для плавного погружения в методы секвенирования, работу с R, Linux и молекулярную биологию
🔸 Звездная команда: преподаватели-эксперты из лучших вузов России и не только
🔹 Гибкость формата: онлайн из любой точки мира и оффлайн в Москве! Мы скучаем по личному общению и очень советуем наши уютные кофе-брейки для нетворкинга
Больше подробностей 👉 здесь
Чтобы не было про «лето красное пропели», запишитесь на хитовый курс по самой выгодной цене до подорожания 9 июля.
А еще бонусы?
Перед курсом мы организуем интенсив «Экспресс Linux для NGS». Все, кто сомневается в своих силах, смогут приручить свои страхи и сделать первые шаги в биоинформатике. При покупке курса «Анализ NGS-данных» интенсив «Экспресс Linux для NGS» вы получаете в подарок!
Блокбастер Бластима — курс «Анализ NGS-данных» — не опять, а снова уже с 9 по 20 сентября!
Напомним, почему же этот курс так уважают-обожают? 😍
🔹 Для всех и каждого: от бакалавров до постдоков, от самых мокрых биологов и врачей-клиницистов до программистов
🔸 Новое + легендарное: систематизируем знания о последних технологиях секвенирования, обработке ридов, сборке и аннотации геномов, построении филогенетических деревьев и многом другом
🔹 Понятность сложных концепций: разбираемся в том, что происходит «под капотом» биоинформатических программ, учим применять их осознанно
🔸 Практика на реальных кейсах: отработаем навыки на актуальных задачах из современного научного мира
🔹 Подготовка к старту: уже перед началом курса вы получите необходимые материалы и ссылки для плавного погружения в методы секвенирования, работу с R, Linux и молекулярную биологию
🔸 Звездная команда: преподаватели-эксперты из лучших вузов России и не только
🔹 Гибкость формата: онлайн из любой точки мира и оффлайн в Москве! Мы скучаем по личному общению и очень советуем наши уютные кофе-брейки для нетворкинга
Больше подробностей 👉 здесь
Чтобы не было про «лето красное пропели», запишитесь на хитовый курс по самой выгодной цене до подорожания 9 июля.
А еще бонусы?
👍7❤6🔥2
Давно мечтали продемонстрировать свои таланты автора в области биологии и смежных наук? 💫
Тогда 14-й сезон конкурса научно-популярных статей о современной биологии — «Био|Мол|Текст» — это то, что нельзя пропустить!
Биомолекула приглашает увлекательно рассказать, ярко проиллюстрировать или оригинально снять что-то на биологическом 🥰
«Био|Мол|Текст» – одно из самых авторитетных событий в мире популяризации науки.
Конкурс уже не первый год собирает лучших авторов, которые рассказывают о сложном просто 🧬
📅 Работы принимаются с 1 июля по 1 декабря 2024 года включительно. Все подробности на сайте Биомолекулы здесь.
Не упустите возможность принять участие в масштабном конкурсе и внести свой вклад в развитие науки и образования 📚
#Биомолтекст2024
#Бластим_рекомендует
Тогда 14-й сезон конкурса научно-популярных статей о современной биологии — «Био|Мол|Текст» — это то, что нельзя пропустить!
Биомолекула приглашает увлекательно рассказать, ярко проиллюстрировать или оригинально снять что-то на биологическом 🥰
«Био|Мол|Текст» – одно из самых авторитетных событий в мире популяризации науки.
Конкурс уже не первый год собирает лучших авторов, которые рассказывают о сложном просто 🧬
📅 Работы принимаются с 1 июля по 1 декабря 2024 года включительно. Все подробности на сайте Биомолекулы здесь.
Не упустите возможность принять участие в масштабном конкурсе и внести свой вклад в развитие науки и образования 📚
#Биомолтекст2024
#Бластим_рекомендует
👍10❤🔥7🔥3
Лаборатория Генетической Инженерии Патогенных Микроорганизмов НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера ищет генетика с опытом в real-time PCR ⚡️
Лаборатория занимается исследованиями в области филогенетики и филодинамики патогенных природно-очаговых вирусов в РФ и Африке, активно публикуется и сотрудничает с международными научными организациями.
Обязанности:
🔹 Изучение распространенности вирусов, вызывающих природно-очаговые инфекции в РФ, Африке, Средней Азии, Вьетнаме и Иране.
🔹 Исследование филогенетики, филодинамики и генетических особенностей вирусов.
🔹 Разработка новых средств детекции вирусов, в том числе на основе метода ПЦР в режиме реального времени.
🔹 Написание технической документации, взаимодействие с отделом регистрации.
🔹 После испытательного срока предполагается руководство группой из 2-3 человек.
Требования:
🔸 Высшее образование по специальности (предпочтение кандидатам с ученой степенью).
🔸 Опыт работы не менее 5 лет.
🔸 Владение методом Real-time PCR, навыки работы в ламинарном боксе.
🔸 Знание программ для работы с нуклеотидными последовательностями, методов построения филогенетических деревьев, умение подбирать праймеры и анализировать научную литературу.
🔸 Самостоятельность, аккуратность, усидчивость, умение осваивать новые методики.
🔸 Наличие публикаций, индексируемых в базах данных Scopus/WoS.
Условия:
▫️ Молодой коллектив и возможность карьерного роста (руководство группой, лабораторией, международными проектами).
▫️ Испытательный срок – 3 месяца.
Зарплата:
☑️ Конкурентная заработная плата в зависимости от квалификации (для кандидатов наук от 100 000 рублей).
Откликнуться на вакансию можно здесь.
#бластим_вакансии
Лаборатория занимается исследованиями в области филогенетики и филодинамики патогенных природно-очаговых вирусов в РФ и Африке, активно публикуется и сотрудничает с международными научными организациями.
Обязанности:
🔹 Изучение распространенности вирусов, вызывающих природно-очаговые инфекции в РФ, Африке, Средней Азии, Вьетнаме и Иране.
🔹 Исследование филогенетики, филодинамики и генетических особенностей вирусов.
🔹 Разработка новых средств детекции вирусов, в том числе на основе метода ПЦР в режиме реального времени.
🔹 Написание технической документации, взаимодействие с отделом регистрации.
🔹 После испытательного срока предполагается руководство группой из 2-3 человек.
Требования:
🔸 Высшее образование по специальности (предпочтение кандидатам с ученой степенью).
🔸 Опыт работы не менее 5 лет.
🔸 Владение методом Real-time PCR, навыки работы в ламинарном боксе.
🔸 Знание программ для работы с нуклеотидными последовательностями, методов построения филогенетических деревьев, умение подбирать праймеры и анализировать научную литературу.
🔸 Самостоятельность, аккуратность, усидчивость, умение осваивать новые методики.
🔸 Наличие публикаций, индексируемых в базах данных Scopus/WoS.
Условия:
▫️ Молодой коллектив и возможность карьерного роста (руководство группой, лабораторией, международными проектами).
▫️ Испытательный срок – 3 месяца.
Зарплата:
☑️ Конкурентная заработная плата в зависимости от квалификации (для кандидатов наук от 100 000 рублей).
Откликнуться на вакансию можно здесь.
#бластим_вакансии
🥴20❤9👍9😁1
😁13🥴7🔥3👍1