Подписаться
Артур Залевский

Артур Залевский 0,5

Факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М.В. Ломоносова

В своей основной лаборатории я занимаюсь моделированием структур биополимеров, в основном нуклеиновых кислот. Мы используем целый арсенал методов — моделирование молекулярной динамики, квантово-химические расчеты, молекулярный докинг — чтобы попытаться понять особенности поведения наших объектов и применить эти знания, например, для создания лекарств или сенсоров. Естественно, такие расчеты невозможны на обычных компьютерах, поэтому мы активно используем суперкомпьютеры “Ломоносов” МГУ им. М. В. Ломоносова. По совместительству, я администрирую вычислительный кластер “Макарьич”, предназначенный преимущественно для анализа геномных данных всех возможных типов: геномы, экзомы, транскриптомы. Имея некоторый опыт (местами достаточно болезненный) использования и администрирования таких научных кластеров, я стараюсь следить за развитием облачных вычислений и их применимости для наших задач.

  • Белковые галлюцинации: как справляется <em>AlphaFold</em>? Обзор
    Биомолекулы Биотехнологии Мнения
    Белковые галлюцинации: как справляется AlphaFold?
    1417 0,5
    Не успев пережить триумф нейросетей (в лице AlphaFold) в предсказании строения белков, структурная биоинформатика взялась за обратную задачу: подбор последовательности для заданной трехмерной укладки. Но решение этой проблемы пока сдерживается фундаментальными ограничениями, присущими и самой программе AlphaFold. В этой колонке я постараюсь объяснить, почему нейросети в структурной биоинформатике не стоит считать панацеей.
    0 Георгий Куракин 18 ноября 2022
  • Несуществующие в природе белки́ — за что вручили Нобелевскую премию по химии (2024) Обзор
    «Сухая» биология Биомолекулы Биотехнологии
    Несуществующие в природе белки́ — за что вручили Нобелевскую премию по химии (2024)
    1555 0,0
    Представьте, что вы можете заказать самособирающегося робота, разработанного эксклюзивно под ваши нужды. Такими естественными роботами в наших клетках служат белки. Дэвид Бэйкер, нынешний нобелевский лауреат, может проектировать эти молекулы на заказ — чтобы они служили крошечными машинами, наносенсорами или лекарствами. Два других награжденных — Демис Хассабис и Джон Джампер — создали программу, которая решает противоположную задачу. Их разработка удивительно точно предсказывает строение белков по последовательности, которой они закодированы в ДНК, — а это имеет самое непосредственное отношение к заветной проблеме биофизики: фолдингу белка. В этой статье мы разберем, как работают инструменты, за которые награждены нынешние лауреаты; а затем пофантазируем, какое будущее сулят нам их проекты.
    1 Александр Хазанов 10 октября 2024