• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Научно-учебная лаборатория искусственного интеллекта для вычислительной биологии

Публикации
Статья
Nucleus segmentation: towards automated solutions
В печати

Hollandi R., Moshkov N., Paavolainen L. et al.

Trends in Cell Biology. 2022.

Статья
Local ancestry prediction with PyLAE

Moshkov N., Smetanin A., Tatarinova T.

PeerJ. 2021.

Статья
Deep Convolutional Neural Networks Help Scoring Tandem Mass Spectrometry Data in Database-Searching Approaches

Kudriavtseva P., Kashkinov M., Kertész-Farkas A.

Journal of Proteome Research. 2021. Vol. 20. No. 10. P. 4708-4717.

Статья
SpheroidPicker for automated 3D cell culture manipulation using deep learning

Grexa I., Diosdi A., Harmati M. et al.

Scientific Reports. 2021. Vol. 11.

Статья
Annotation of tandem mass spectrometry data using stochastic neural networks in shotgun proteomics

Sulimov P., Voronkova A. V., Kertész-Farkas A.

Bioinformatics. 2020. Vol. 36. No. 12. P. 3781-3787.

Статья
Test-time augmentation for deep learning-based cell segmentation on microscopy images

Moshkov N., Mathe B., Kertesz-Farkas A. et al.

Scientific Reports. 2020. Vol. 10.

О лаборатории

В нашей лаборатории мы создаем передовые технологии глубокого обучения для анализа биомолекулярных медицинских данных, которые будут использоваться в области наук о жизни и биомедицины. Мы – международная англоязычная многопрофильная команда с опытом работы в области компьютерных наук, математики и молекулярной биологии.


Иллюстрация к новости: С Новым Годом !

С Новым Годом !

Департамент анализа данных и искусственного интеллекта поздравляет коллег с наступающим 2023 годом!

Иллюстрация к новости: Международный семинар "Light scattering techniques – versatile tools to study nanoparticle dispersions"

Международный семинар "Light scattering techniques – versatile tools to study nanoparticle dispersions"

Состоялся международный семинар совместно с Университетом Сегеда.

Иллюстрация к новости: Поздравляем Аттилу Кертес-Фаркаш с успешной защитой докторской диссертации

Поздравляем Аттилу Кертес-Фаркаш с успешной защитой докторской диссертации

19 мая 2022 г. состоялась защита докторской диссертации Аттилы Кертес-Фаркаш.

Иллюстрация к новости: Аттила Кертес-Фаркаш выступил на коллоквиуме ФКН

Аттила Кертес-Фаркаш выступил на коллоквиуме ФКН

Заведующий НУЛ ИИВБ выступил на коллоквиуме ФКН.

Иллюстрация к новости: Вакансии постдоков на ФКН

Вакансии постдоков на ФКН

23 марта открылся набор на программу привлечения российских постдоков в НИУ ВШЭ. Эта возможность – для способных и инициативных молодых исследователей с российским гражданством, которые прежде не учились и не работали в НИУ ВШЭ. Возрастное ограничение для участников – 39 лет. Программа рассчитана на один год с возможностью продления.

Иллюстрация к новости: AIC LAB wish you Merry Christmas and Happy New Year

AIC LAB wish you Merry Christmas and Happy New Year

Merry Christmas!

Иллюстрация к новости: Семинар НУЛ ИИдВБ "Neuro-Symbolic approaches in Visual Question Answering problems"

Семинар НУЛ ИИдВБ "Neuro-Symbolic approaches in Visual Question Answering problems"

17 и 24 декабря 2021 г. состоялись онлайн-семинары по теме "Neuro-Symbolic approaches in Visual Question Answering problems".

Иллюстрация к новости: Семинар: "Вычислительные методы для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии"

Семинар: "Вычислительные методы для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии"

26 ноября 2021г. прошел онлайн семинар, посвященный результатам исследования заведующего лабораторией Аттилы Кертес-Фаркаш по теме "Вычислительные методы для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии".

Иллюстрация к новости: Семинар "Deep Convolutional Neural Networks Help Scoring Tandem Mass Spectrometry Data in Database-Searching Approaches"

Семинар "Deep Convolutional Neural Networks Help Scoring Tandem Mass Spectrometry Data in Database-Searching Approaches"

A workshop of the laboratory was held.

Иллюстрация к новости: Ученые научились добывать «идеальные» 3D-клеточные культуры для исследования рака

Ученые научились добывать «идеальные» 3D-клеточные культуры для исследования рака

Группа ученых из Венгрии, России и Финляндии разработала систему SpheroidPicker, которая умеет выделять раковые клетки определенной формы и размера (сфероиды). Этот первый в своем роде прибор, работающий на основе искусственного интеллекта, позволит стандартизировать работу с образцами опухолей. Результаты исследования опубликованы в журнале  Scientific Reports. В работе над проектом принимал участие младший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии НИУ ВШЭ Никита Мошков.