https://siriusbiotech.ru/?erid=2Vfnxx5qDku
Подписаться
nvsmirnova29@gmail.com

nvsmirnova29@gmail.com 0,0

  • Олег Чегодаев: «Смотри: Урал! Книга-путешествие». Рецензия Рецензии
    Детям Экология
    Олег Чегодаев: «Смотри: Урал! Книга-путешествие». Рецензия
    63 0,0
    Иллюстрации Ани и Вари Кендель узнать несложно — такие они самобытные и яркие, а еще — пропитанные любовью к дикой природе. И их новая книга про Уральские горы, созданная вместе с Олегом Чегодаевым, — еще одно тому доказательство.
    0 Анастасия Волчок 14 февраля 2026
  • Археи-бунтари, или как заставить стоп-кодон кодировать пирролизин Новость
    Биомолекулы Метаболизм Микробиология
    Археи-бунтари, или как заставить стоп-кодон кодировать пирролизин
    192 0,0
    Авторы недавней работы, опубликованной в Science, обнаружили, что некоторые археи используют уникальный генетический код: стоп-кодон TAG у них начал кодировать необычную аминокислоту пирролизин. О том, насколько распространена новая версия генетического кода и зачем археям специальный кодон для пирролизина, читайте в этой статье.
    0 Елизавета Минина 06 февраля 2026
  • «Био/мол/текст»-2025/2026
    Искусственный интеллект в биологии
    Смена подходов в компьютерном зрении: Как ИИ открывал клетку заново
    Обзор
    Микробиология
    Смена подходов в компьютерном зрении: Как ИИ открывал клетку заново
    102 0,0
    Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На заре обработки биологических снимков исследователь проводил долгие часы, вручную обводя контуры клеток или даже подсчитывая клетки микроскопического поля в камере Горяева. Развитие технологий обработки изображений позволило автоматизировать такие задачи, как подсчет клеток на снимке и их классификация. Это значительно продвинуло разработку лекарств (быстрый анализ выживаемости), диагностику заболеваний и многие другие направления исследований. В этой статье рассмотрим эволюцию подходов к определению клеток на микроскопических изображениях в задачах компьютерного зрения — как методы анализа клеточных снимков развивались от алгоритмов с жестко заданными правилами обработки пикселей к нейросетевым моделям, использующим обучение на данных, геометрические представления формы и самообучение. И разберемся, почему каждый новый подход возникал как ответ на ограничения предыдущего, и как со временем менялся сам способ формального описания клеточной структуры.
    0 Екатерина Линдунен 05 февраля 2026
  • Теломерные фаги: «серые кардиналы», сумевшие удивить ученых Новость
    Вирусология Здравоохранение Микробиология
    Теломерные фаги: «серые кардиналы», сумевшие удивить ученых
    239 0,0
    Авторы «Биомолекулы» рассказывали о фагах много. Этим вирусам даже посвящен целый спецпроект на сайте. Но фаги не перестают удивлять и преподносить сюрпризы. В сегодняшнем обзоре одного научного исследования мы расскажем о необычной разновидности бактериофагов, на которые долго не обращали внимания; о том, как они наделяют бактерии некоторыми преимуществами; и как могут быть потенциально полезны в борьбе с опасными инфекциями.
    0 Артем Кабанов 28 января 2026
  • «Био/мол/текст»-2025/2026
    Искусственный интеллект в биологии
    Полёт идей, или как птицы вдохновляют ИИ-разработчиков
    Обзор
    «Сухая» биология Биология Процессы Этология
    Полёт идей, или как птицы вдохновляют ИИ-разработчиков
    110 0,0
    Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Птицы завораживают не только ярким оперением и мелодичными трелями, они — настоящие загадки эволюции, способные решать задачи, которые раньше считались привилегией только приматов. Представьте ворону, мастерящую крючок из проволоки, чтобы достать пищу; или попугая, который считает предметы и различает их по цвету и форме. Выдающиеся когнитивные способности пернатых делают птиц уникальной моделью для изучения эволюции мозга и когнитивных процессов. Их секрет кроется в компактной, но мощной структуре мозга, которая формировалась сотни миллионов лет. В статье пойдет речь о том, как птицы, пройдя сложный эволюционный путь, вдохновили исследователей на открытия в области искусственного интеллекта.
    0 Дарья Эпова 26 января 2026
  • «Био/мол/текст»-2025/2026
    Свободная тема
    Инструкция к перезагрузке мозга: неинвазивная нейромодуляция для лечения резистентной депрессии
    Обзор
    «Сухая» биология Депрессия Нейробиология
    Инструкция к перезагрузке мозга: неинвазивная нейромодуляция для лечения резистентной депрессии
    474 0,0
    Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Большое депрессивное расстройство (БДР) — крупнейший фактор потери, одно из самых распространенных и вызывающих опасения психических заболеваний, которое может не поддаваться лечению, становясь терапевтически резистентной депрессией (ТРД). В настоящей статье нами была рассмотрена возможность применения неинвазивной нейромодуляции для лечения ТРД, а также роль искусственного интеллекта в нем.
    0 Валерия Понамарева 22 января 2026
  • «Био/мол/текст»-2025/2026
    Искусственный интеллект в биологии
    Виртуальная гистология: раскраска для ИИ или новый подход к диагностике?
    Обзор
    «Сухая» биология Медицина Цитология
    Виртуальная гистология: раскраска для ИИ или новый подход к диагностике?
    160 0,0
    Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Искусственный интеллект (ИИ) все больше входит в самые разные сферы нашей жизни, включая такую сложную и ответственную, как медицина. И пока биоэтики ведут горячие споры о допустимости использования нечеловеческого интеллекта для спасения человеческих жизней, программисты придумали новое применение ИИ в диагностике — виртуальная гистология. Это новая технология, когда ИИ имитирует результат различных гистологических окрашиваний. Нейросеть анализирует фотографию среза ткани, причем образец может быть как неокрашенным, так и уже обработанным каким-либо красителем. Затем нейросеть генерирует картинку, в точности имитирующую результат нужного химического окрашивания. Таким образом, одно стеклышко превращается в бесконечный источник данных, позволяя врачам видеть невидимые структуры без лишних манипуляций.
    0 Наталья Кудряшова 20 января 2026
  • «Био/мол/текст»-2025/2026
    Искусственный интеллект в биологии
    Эволюция как векторное поле: подход <em>evo-velocity</em> в анализе белков
    Обзор
    «Сухая» биология Биомолекулы
    Эволюция как векторное поле: подход evo-velocity в анализе белков
    179 0,0
    Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Современные белковые языковые модели позволяют по-новому взглянуть на эволюцию белков, рассматривая ее как направленное движение в латентном пространстве последовательностей. В статье разбирается подход evo-velocity, который использует вероятностные оценки языковых моделей для реконструкции направлений и относительной динамики эволюционных изменений без построения филогенетических деревьев. Показано, как метод воспроизводит известные эволюционные траектории вирусов и белковых семейств, какие предпосылки лежат в его основе и какие ограничения следует учитывать при интерпретации результатов. Подход evo-velocity иллюстрирует, что статистика белковых последовательностей содержит информацию не только о структуре и функции, но и о динамике эволюции.
    0 Сергей Двойников 15 января 2026
  • «Био/мол/текст»-2025/2026
    Искусственный интеллект в биологии
    Искусственный интеллект против CUP-синдрома: в поисках невидимого
    Обзор
    «Сухая» биология Медицина Онкология
    Искусственный интеллект против CUP-синдрома: в поисках невидимого
    143 0,0
    Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: «Рак без начала» — звучит как название научно-фантастической книги, но на самом деле это суровая реальность для многих пациентов. Когда в организме развиваются метастазы, а традиционные методы диагностики не позволяют определить первоисточник, диагноз звучит как приговор — рак неизвестной первичной локализации, или CUP-синдром. Это состояние представляет собой сложную диагностическую задачу, характеризующуюся метастатическими опухолями неустановленного происхождения и неблагоприятным прогнозом. Тем не менее, последние достижения в области искусственного интеллекта открывают новые возможности для диагностики, вселяя надежду на улучшение результатов терапии.
    0 Ибрагимова Милана 14 января 2026
  • Дмитрий Пензар: «В задачах регуляторной геномики мы видим, что всегда побеждают нейронные сети» Новость
    «Сухая» биология Биология Мнения
    Дмитрий Пензар: «В задачах регуляторной геномики мы видим, что всегда побеждают нейронные сети»
    674 0,0
    9 декабря 2025 года Дмитрий Пензар, кандидат биологических наук, научный сотрудник Лаборатории системной биологии и вычислительной генетики Института общей генетики (ИОГен) РАН получил Научную премию Сбера в номинации «AI в науках о жизни» «за разработку нейросетей для моделирования, прогнозирования свойств и рационального конструирования нуклеотидных последовательностей ДНК, контролирующих работу генов, для решения задач биотехнологий и медицинской генетики». Дмитрий Пензар — специалист по нейронным сетям в регуляторной геномике. Надежда Маркина поговорила с лауреатом о проектах, в которых он участвовал, и в целом о том, какую роль модный ныне искусственный интеллект играет в этой области биологии.
    0 Надежда Маркина 31 декабря 2025