Представляется диссертационная работа на соискание ученой степени доктора биологических наук.

Основными результатами работы являются:

1. Разработка новой методологии для итерационного создания, тестирования и использования сложных модульных моделей биологических систем.

2. Разработка ПК BioUML, реализующего весь инструментарий, необходимый для успешного использования предложенной методологии. В состав разработанного ПК включены методы, программы, сценарии для анализа и графического представления генетических данных.

3. Создание новой базы данных GTRD, которая обеспечивает единообразную аннотацию, контроль качества, обработку и интеграцию большого объема экспериментальных NGS данных по регуляции транскрипции для 10 видов эукариот. На основе методов машинного обучения разработаны модели для предсказания уровня транскрипции для наиболее экспериментально исследованных клеточных линий на основе собранных и интегрированных NGS данных.

4. Демонстрация возможности разработанной методологии и ПК BioUML для создания и использования сложных моделей биологических систем, включая: процессы, происходящие на клеточном уровне (метаболизм, транскрипция, отдельные пути передачи сигнала, апоптоз); регуляцию артериального давления у человека; лекарственную терапию артериальной гипертонии; эпидемиологию COVID-19.

5. Разработка методологии построения цифрового двойника пациента. Показана ее применимость на примере оптимизации выбора лекарственной терапии для лечения артериальной гипертонии.

Трансляция семинара будет осуществляться на платформе BigBlueButton по ссылке: https://vcs-6.ict.nsc.ru/b/nmm-jge-zjd.

Запись семинара: https://vcs-6.ict.nsc.ru/playback/presentation/2.3/228a9fae282dbbff81e8d43363ee59a3a8abb705-1683011561381

.