🚀 @SBERLOGA продолжает серию онлайн докладов посвященных АльфаФолд и темам вокруг него:
👨‍🔬 В. Е. Раменский (МГУ): "Структуры белков и варианты генома"
⌚️ Четверг 5 августа, 19.00 по Москве

Первые кристаллографические структуры белков дали возможность описать возможные механизмы действия немногочисленных известных тогда болезнетворных замен аминокислот в белках. Пятьдесят лет спустя огромное количество обнаруженных у человека вариантов последовательности позволяет понять, какие участки белков являются мишенями для болезнетворных мутаций и какие структурные свойства характерны для болезнетворных и нейтральных замен.

Василий Евгеньевич Раменский, к.ф.-м.н., доцент МГУ им М.В.Ломоносова,
Руководитель лаб. геномной и медицинской биоинформатики
НМИЦ Терапии и профилактической медицины

PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga

Субботний нетворкинг. Датасайнс начинает активно применятся в биологии, медицине и химии: для поиска новых лекарств, анализа изображений, понимания работы клетки и огромного количества других задач. В будущем данные направления будут только расти, как и поток данных, которые создаются в этих отраслях и требуют анализа. Кто-то уже работает в этой тематике, кто-то может быть столкнётся в будущем, и в таком случае понимания domain knowledge - не помешает. Поэтому хотим порекомендовать несколько каналов, которые интересно описывают, что происходит в этих сферах:

@medicalksu Канал о цифровой трансформации здравоохранения. Новости о телемедицине, технологиях AI/ML, девайсах для врачей и пациентов и проектах биг фармы в digital.

@polyjuice "Зельеваренье Адвансд" лучший канал в тг о химии. (Иван Сорокин, к.х.н., доцент химфака МГУ)

@smart_lab_news Новости нанобиотеха: различные научные события, конкурсы, конференции и канал "ИБХФ РАН. Новости": @ibcp_ras_news

@rfmolbiol Интересные статьи, лекции, ссылки, софт, стажировки, учеба зарубежом, учебники, научные пособия, информация о различных мероприятиях (конференции, воркшопы, школы).

@liza_loves_biology всякая интересная всячина из мира биологии и чат научного клуба ФББ @sciclub_fbb_msu

@darthbiology Интересно обо всём, что относится к биологии и медицине. Просто о сложном.

🚀 @SBERLOGA
👨‍🔬 Дани Эль-Айясс: «Web-сервис для генерации текстовых эмбеддингов»
⌚️ Четверг 12 августа, 19.00 по Москве

Одной из самых распространенных задач NLP является задача текстовой классификации. Для обучения такой модели текст нужно представить в виде эмбеддинга. Для этого существуют различные подходы к получению эмбеддингов текстов/предложений, одним из которых является Multilingual Universal Sentence Encoder (MUSE). MUSE реализован на базе архитектуры Transformer, поддерживает 16 языков, включая русский, и показывает хорошее качество в задаче классификации.

В нашей команде, мы используем MUSE в различных проектах. Однако поскольку модель является достаточно тяжелой, приходится задумываться об эффективном использовании ресурсов, чтобы не занимать лишнюю память копиями модели в виртуальных окружениях каждого члена команды.

Для решения данной проблемы, нами был разработан REST API сервис, который можно развернуть на сервере, куда каждый член команды имеет доступ.

У такого подхода также имеется ряд дополнительных преимуществ, о которых будет рассказано во время доклада.

Ссылка на репозиторий с сервисом: https://github.com/dayyass/muse-as-service

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga

Планируем доклад Василия Раменского на 13 августа (перенос с прошлой недели)

🚀 @SBERLOGA продолжает серию онлайн докладов посвященных АльфаФолд и темам вокруг него:
👨‍🔬 В. Е. Раменский (МГУ): "Структуры белков и варианты генома"
⌚️ Пятница 13 августа, 19.00 по Москве

Первые кристаллографические структуры белков дали возможность описать возможные механизмы действия немногочисленных известных тогда болезнетворных замен аминокислот в белках. Пятьдесят лет спустя огромное количество обнаруженных у человека вариантов последовательности позволяет понять, какие участки белков являются мишенями для болезнетворных мутаций и какие структурные свойства характерны для болезнетворных и нейтральных замен.

Василий Евгеньевич Раменский, к.ф.-м.н., доцент МГУ им М.В.Ломоносова,
Руководитель лаб. геномной и медицинской биоинформатики
НМИЦ Терапии и профилактической медицины

PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga

🚀 Если вы интересуетесь современной математикой/физикой, а также связями этих областей с дата-сайнс - добро пожаловать в чат https://news.1rj.ru/str/sberlogasci . Мы также планируем он-лайн доклады, которые помогут людями с научным бекграундом ознакомиться с идеями дата-сайнс и, возможно, найти точки соприкосновения. Первый доклад этой серии:

👨‍🔬 Фарид Хафизов : "Введение в ворд2век"
⌚️ Четверг 19 августа, 17.00 по Москве

Word2vec - алгоритм, который революционизировал датасайнс подходы к обработке естественных языков и лег в основу огромной массы последующих работ. Статья Миколова и соавторав 2013 года (https://arxiv.org/abs/1310.4546) цитируется более 28 тысяч раз, что очень много даже для датасайнс. В статье предложено построение "эмбединга" слов - каждому слову языка сопоставляется вектор в многомерном пространстве, то есть язык вкладывается(=эмбедится) в векторное пространство. Близость в векторном пространстве при этом отражает некоторую смысловую близость слов. Сама идея эмбединга существовала и до этого, но авторы совершили прорыв показав, как каким образом ее можно успешно и эффективно реализовать. В последствии было предложено огромное количество обобщений - эмбединги для графов, гиперболические эмбединги (то есть в пространство Лобачевского), контекстно зависимые эмбединги и так далее.

В докладе мы разберём основные идеи положенные в основу skip-gram алгоритма.
На простом примере будет проиллюстрирован базовый алгоритм.
Презентация рассчитана на тех, кто начинает изучать NLP.

PS
Ссылка на зум будет доступна в тг чатах https://news.1rj.ru/str/sberlogasci, https://news.1rj.ru/str/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga

Прошедшие доклады выложил на youtube:

Подход и кейсы process mining - Александр Кореков, Данил Сметанев (Сбер)
https://youtu.be/4j8KYrefS3g

Compositional Tokenization in Knowledge Graphs - Михаил Галкин (McGill University)
https://youtu.be/Zy_DPlWmj7Q

Graph Transformers and Spectral Positional Encodings - Михаил Галкин (McGill University)
https://youtu.be/RTeUzp4qrxE

Снова про управление мамонтами, или как заставить языковую модель генерировать нужный нам текст - Eгор Плотников (Сбер)
https://youtu.be/Mz3JI_Jxx84

Web-сервис для генерации текстовых эмбеддингов - Дани Эль-Айясс (Сбер)
https://youtu.be/ZayiaA84oXg

Структуры белков и варианты генома - В. Е. Раменский (МГУ)
https://youtu.be/j0m90ZErSrE

Введение в ворд2век - Фарид Хафизов
https://youtu.be/RRZQy-IUK9Y

Предсказание 3D пространственной структуры белков: классические подходы и методы глубокого обучения - проф. О. Калинина (Helmholtz Institute), к.б.н А. Залевский (ИБХ РАН)
https://youtu.be/nF40znjUfNM

🚀 @SBERLOGA онлайн доклад по биоинформатике:
👨‍🔬 В. А. Шитов (СибГМУ): "Инструменты для понимания межклеточных взаимодействий по данным SC RNA-Seq"
⌚️ Четверг 2 сентября, 19.00 по Москве

Методы Single Cell RNA-Seq позволяют изучать ткани на масштабе отдельных клеток. Обычно, они используются для понимания клеточных типов и их путей дифференцировки. В последнее время появляются методы, которые позволяют извлечь ещё больше информации из данных транскриптомики единичных клеток. Например, понять как клетки взаимодействуют друг с другом. Я расскажу о существующих инструментах для понимания межклеточных взаимодействий, принципах их работы, сходствах и различиях. А также о своём небольшом проекте по созданию единого интерфейса для разных программ, решающих эту задачу.

Статьи:
CellPhoneDB: https://www.nature.com/articles/s41596-020-0292-x
CellChat: https://www.nature.com/articles/s41467-021-21246-9
CellCall: https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkab638/6332819

Презентация: https://docs.google.com/presentation/d/1apcFiHPh4vlKiIO7RELs5XKh6q-uZaUhYj1X9sLOtj8/edit?usp=sharing

PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga

🚀 @SBERLOGA
👨‍🔬 Дани Эль-Айясс: «Git hooks is all you need»
⌚️ Четверг 9 сентября, 19.00 по Москве

Git Hooks — это полезный инструмент в арсенале каждого программиста, который помогает как в автоматизации рутинных вещей, так и решении определенных проблем, возникающих при разработке.

В рамках работы над проектом всегда хочется, чтобы код был читаемым, соответствовал определенным стандартам, работал корректно и не падал на тестах, и для достижения этого, большую роль играют такие вещи, как средства форматирования кода, статические анализаторы, линтеры, запуск тестов, и т.д.

Все это отнимает время, но не тогда, когда есть настроенные Git Hooks!

Ссылка на репозиторий:
https://github.com/dayyass/git_hooks_is_all_you_need

Ссылка на зум будет доступна через тг чат
https://news.1rj.ru/str/sberlogadataclub ближе к началу доклада.

Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA
https://www.youtube.com/c/sberloga

Выложил прошедшие доклады на youtube:

Git hooks is all you need - Дани Эль-Айясс (Сбер)
https://youtu.be/92OMAtdVIAs

Инструменты для понимания межклеточных взаимодействий по данным SC RNA-Seq - В. А. Шитов (СибГМУ)
https://youtu.be/O43nS6gOWEc

🚀 @SBERLOGA продолжает серию онлайн докладов посвященных АльфаФолд и темам вокруг него:
👨‍🔬 к.б.н А. Залевский (ИБХ РАН) и Д. Иванков (Сколково) расскажут о своих новых работах по АльфаФолду
⌚️ Пятница 8 октября, 19.00 по Москве

Дмитрий расскажет о том, что АльфаФолд не годится для предсказания изменения стабильности и изменения функциональности белка вследствие мутации.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.19.460937v1

Артур расскажет дайджест обзора основных вопросов о АльфаФолде: полнота предсказаний, предсказания нативно неструктурированных регионов, предсказания димеров, пригодность для криоЭМ и множество других занятных наблюдений:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.26.461876v1

PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga

https://news.1rj.ru/str/AI_meetups/506
Вебинар по использованию ML Space в SberCloud
Сам им не пользовался, однако не так давно был на демо и был приятно удивлен. Ребята сделали крутой продукт и с точки зрения функционала и удобства. Так то всегда есть колаб или кагл чтобы позапускать свои мл модельки, но если речь касается командной работы или вывода модели в пром то я думаю много датасаентистов сталкивались с разными "сложностями" 🤪

В общем представляю:
Бесплатный Вебинар ML Space на базе инструментов Intel oneAPI для всех желающих.
На вебинаре вы узнаете:
— подробности об инструментах Intel® oneAPI;
— сценарии применения этих инструментов для построения ML-моделей;
— как получить бесплатный доступ к инструментам на платформе ML Space.
Вебинар будет полезен всем, кто интересуется data science.
Регистрируйтесь по ссылке.

Вебинар пройдёт — 14 октября 2021, четверг, 12:00

🚀 @SBERLOGA представляет онлайн доклад :
👨‍🔬 Антон Костин (МФТИ) "Биология на графах. Графы 'взаимодействия' генов на основе NLP анализа текстов."
⌚️ Пятница 15 октября, 18.00 по Москве

Рассмотрим корпус биологических текстов по определенной тематике - болезнь Альцгеймера , глиобластома и тд.
Обучим NLP модель (типа word2vec или более продвинутые) на выбранном корпусе.
Возьмем список интересующих нас терминов - например генов.
Рассмотрим эмбединги генов, которые получены данной моделью, построим по ним граф близости.
После этого мы можем анализировать данный граф и пытаться понять насколько он отражает биологическую информацию.
Насколько он зависит от корпуса текстов, насколько кластеры биологически осмысленны, и так далее.
Об этом и будет рассказано. Разобраны ноутбуки, которые делают данное построение.

Доклад является идейным продолжением предыдущего доклада - https://youtu.be/deFlfV3lB50 , https://news.1rj.ru/str/sberloga/66

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу

🚀 @SBERLOGA онлайн доклад по биоинформатике :
👨‍🔬 Александр Ташкеев (University of Liege, Animal Genomics Lab) "Базовые аспекты производства и моделирования данных РНК-секвенирования одиночных клеток"
⌚️ Пятница 29 октября, 18.00 по Москве

Поговорим про РНК-секвенирование одиночных клеток на примере коммерческого протокола 10x Genomics, самого распространенного на сегодняшний день.
Сначала рассмотрим экспериментальную часть в объеме, нужном для статистического моделирования таких данных и понимания возможных артефактов.
Потом обсудим разные подходы к моделированию - более и менее knowledge-driven, их возможные плюсы и минусы.

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу

🚀 @SBERLOGA онлайн доклад по граф-МЛ:
👨‍🔬 Фёдор Николаев ( Wayne State University, Epistemic AI) "Новые методы поиска сущностей в графах знаний" ("Methods for Ad hoc Entity Retrieval from Knowledge Graphs")
⌚️ Четверг 4 ноября, 19.00 по Москве

В последние годы наблюдается рост популярности графов знаний в различных приложениях, таких как системы извлечения и поиска информации и интеллектуальные помощники. Традиционно извлечение из графов знаний выполняется путем отправки запросов на SPARQL, жестком языке запросов, основанном на тройных шаблонах и логических операциях. В этой работе мы предлагаем несколько подходов к произвольному извлечению сущностей, которые выходят за рамки ограничений этого подхода, позволяя пользователю отправлять запросы с использованием естественного языка в настройках произвольного извлечения, которые стремятся найти конкретные интересующие сущности из графа знаний. Мы предлагаем два новых метода для эффективного ранжирования объектов в таком сценарии. Во-первых, мы предлагаем Parameterized Fielded Term Dependence Models, которые определяют намерение пользователя, стоящее за каждой отдельной концепцией запроса, динамически оценивая его проекцию на поля структурированных представлений сущностей на основе небольшого количества статистических и лингвистических функций. Во-вторых, мы предлагаем Knowledge graph Entity and Word Embedding for Retrieval (KEWER), основанную на случайном блуждании модель встраивания как слов, так и сущностей в одно и то же пространство встраивания, которая позволяет нам вычислять сходство между встраиванием запроса и сущности для сопоставления релевантности в низкоразмерное пространство.

Доклад основан на работах:
http://webpages.eng.wayne.edu/~fn6418/docs/nikolaev-sigir16.pdf, вторая про https://github.com/teanalab/kewer.

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogawithgraphs ближе к началу

🚀 @SBERLOGA онлайн доклад по биоинформатике и анонс предложений о возможном сотрудничестве :
👨‍🔬 Ирина Починок, Jastyn Anne Pöpplau (University Medical Center Hamburg-Eppendorf) "Combining trannoscriptomics and electrophysiological recordings of L2/3 pyramidal neurons in the GE-Mouse-Model of schizophrenia."
⌚️ Понедельник 8 ноября, 18.00 по Москве

В наших предыдущих исследованиях мы показали что пирамидальные нейроны в слоях II/III префронтальной коры играют ключевую роль в формировании дисфункций в мышиной модели психических расстройств. В этом проекте мы зарегистрировали электрофизиологическую активность в слоях II/III префронтальной коры этой модели в неонатальном возрасте при одновременной оптогенетической стимуляции пирамидальных нейронов II/III слоя. После записи активности ткань головного мозга мышей препарировалась и ядра пирамидальных нейронов слоя II/III, экспрессирующие флуоресценцию, были отсортированы с помощью FACS с последующей очисткой РНК и секвенированием (20 mio reads, single end, unstrandet, 80 bp, illumina next gen).
Мы хотим идентифицировать (семейство) генов, которые коррелируют с электрофизиологическими особенностями популяции экспрессирующих флуоресценцию нейронов. Кроме того, мы хотим определить, изменяются ли профили экспрессии (семейства) генов (тех, которые коррелируют с электрофизиологическими особенностями) в мышиной модели психических расстройств.

Возможное сотрудничество:

Мы ищем человека для анализа результатов РНК секвенирования. Предлагаем сотрудничество/участие в публикации или можем оформить как фриланс/контракт.

Аффилиация:

University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Center for Molecular Neurobiology, Institute of Developmental Neurophysiology (http://www.opatzlab.com/, https://twitter.com/HanganuOpatzLab).
Мы в Гамбурге, Германия.

Контакты:

Irina Pochinok (irina.pochinok@zmnh.uni-hamburg.de),
Jastyn Anne Pöpplau (jastyn.poepplau@zmnh.uni-hamburg.de)

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу

🚀 @SBERLOGA онлайн доклад по граф-МЛ и хемоинформатике:
👨‍🔬 Руслан Лукин - Университет Иннополис "Графовые Нейросети с Передачей Информации для Поиска Гетерогенных Катализаторов"
⌚️ Пятница 12 ноября, 19.00 по Москве

Дизайн новых катализаторов активации малых молекул (СО2, СО, N2) - ключ к решению многих социальных и энергетических проблем, включая синтез топлива с применением энергии из возобновляемых источников, синтез мономеров и производство удобрений из атмосферного азота. В процессе cкрининга катализаторов главной проблемой является создание моделей, которые могут обобщать как элементные составы поверхностей, так и тип/конфигурации адсорбата. Данный подход позволит ускорить более чем 1000х раз квантовохимические расчеты каталитических реакций.
Для решения данной проблемы FAIR совместно с CMU опубликовали датасет OC20, состоящий из 1 281 040 DFT релаксаций (~ 264 890 000 интермедиатных структур) каталитических процессов. В нашей работы мы демонстрируем использование орбитальных дескрипторов и дескрипторов междуатомных взаимодействий с Message Passing GNNs для более эффективного предсказания энергии адсорбции малых молекул и интермедиатов в ходе каталитических процессов электрохимической конверсии малых молекул.

Вакансия в группе Руслана: https://news.1rj.ru/str/sberlogajobs/149

Ссылка на зум будет доступна через тг чаты @sberlogawithgraphs, https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу

Субботний #нетворкинг.

Если у вас есть интересный блог, канал, проект или вы хотите сделать доклад или поделиться чем-то интересным - не стесняйтесь напишите об этом в чатах или админам.

Ну, а пока, позвольте привлечь ваше внимание к каналам наших друзей, кто старается нести свет знаний в наши ряды.
Сегодня у нас #медтех, #нейросайнс, AI #ивенты:

🔬@OncologyFellow — лучший канал по Онкологии: медицинские аспекты и научные исследования.

🧠 @Blue_Arrakis — Нейросайнс, как же работает мозг? Об этом на этом канале.

🧬 @mayonnaisepet — Молекулярная визуализация, нейровизуализация, и ... шуточки)))

🗓 @AI_meetups — Митапы и прочие важные ивенты про AI, ML, DS, etc

Воскресный разговор. В дебрях наших чатов возник такой вопрос:

Народ, а подскажите, с чего стоит начать развивать личный бренд?

Какое ваше мнение - не стесняйтесь - комментируйте под этим постом. (Комменты к посту в канале видны в десктопной версии телеграмм, но могут быть не видны из других терминалов тг). По такому вопросу, конечно, первый, кого бы хотелось спросить - Андрей Лукьяненко (@Erlemar). И вот, что он написал:

Для начала ещё стоит решить - а точно ли тебе нужен этот самый личный бренд? Есть много людей, которые живут без него и вполне норм работают/зарабатывают. Если хочешь осознанно развивать свой бренд, вначале надо для себя решить, кем ты хочешь быть и в каком стиле. Необязательно прямо сразу планировать весь дальнейший путь, но стоит понимать какие варианты есть и выбирать один из них.

Некоторые варианты:
* инфлюенсер-гуру типа Бояна, Абхишека, linkedin-гуру и так далее. Мне такой вариант прям очень не нравится, но, очевидно, он работает
* блоггер, пишущий посты каждую неделю. Это пропагандируют, но, имхо, хрен ты сможешь выдавать качественный контент каждую неделю
* ютубер (или в других медиумах) по обзору статей, просто новостей и прочего
* создатель какой-то open-source библиотеки
* Kaggler (пояснять, думаю, не нужно)
* консалтер
* опытный в Big Data
* опытный в DL

И кучу других. И, конечно, можно комбинировать разные варианты. Если выбираешь вариант с несением буллшита в массы - просто генери тонны контента каждый день. Других советов нет)Если выбираешь вариант с чем-то более серьёзным, то первое, что стоит крепко запомнить: вначале надо делать, потом уже пиариться.

Советую почитать вот эту книжку в целом про идеи пиара: https://www.goodreads.com/book/show/12838919-rise
Goodreads (https://www.goodreads.com/book/show/12838919-rise)

Из пользы бренда для меня:
* было проще пройти на текущую работу
* предлагали пособеседоваться в интересные места
* было сотрудничество с южнокорейской компанией по созданию типа онлайн-курса, но это было заморожено, когда они занялись выходом на IPO. Но приятно подзаработал на этом
* несколько раз оказывал консультационные услуги по неплохой ставке
* в целом благодаря известности люди на работе могут больше прислушиваться к тебе
* это не полный список

Личный бренд как раз обычно даёт пользу вне твоей текущей работы. Но и на работе полезен.

🚀 @SBERLOGA online seminar on Machine Learning:
👨‍🔬 Алексей Зайцев (Skoltech): «Self-supervised обучение для последовательных данных»
⌚️ Четверг 18 Ноября, 19.00 (Moscow time)

Self-supervised обучение - мощная парадигма современного машинного обучения. Она дает возможность избегать дорогостоящей и субъективной разметки данных. В этом выступлении мы начнем с введения в self-supervised обучение. В конце мы рассматриваем приложения self-supervised обучения к последовательным данным и связанным с ними задачам и достижениям.

Вакансия в группе Алексея , связанная с темой доклада: https://news.1rj.ru/str/sberlogajobs/150

Ссылка на зум будет доступна в чате: https://news.1rj.ru/str/sberlogadataclub ближе к началу доклада.

🚀 @SBERLOGA онлайн семинар по биоинформатике:
👨‍🔬 Всеволод Макеев (ИОГен РАН): «Различные задачи геномики, решающиеся с помощью задачи разладки»
⌚️ Пятница 19 Ноября, 18.00 (Moscow time)

Множество задач современной функциональной геномики может подразумевают сегментацию генома на домены с характерными признаками – это могут быть сегменты постоянного нуклеотидного состава, участки доступности хроматина, или дупликации одной из хромосом генома. Рассматривается общий метод сегментации генома, при которых геном представляется как результат реализации случайного процесса, причем параметры этого процесса меняются скачкообразно на границах сегмента. Рассматривается использование динамического программирования для оптимальной расстановки границ, а также различные семейства статистических моделей, отвечающих различным биологическим постановкам.

О докладчике:
Всеволод Юрьевич Макеев - член-корреспондент РАН, заведующий отделом ИОГен РАН

Ссылка на зум будет доступна в чате: https://news.1rj.ru/str/sberlogabio ближе к началу доклада.