01.04.02«Прикладная математика и информатика»
01.04.02_01 «Прикладная математика и биоинформатика»
Магистерская программа обеспечивает подготовку магистров высокой квалификации, владеющих формализованными методами и опытом применения системного подхода к анализу и решению прикладных задач в области механики и физики, а также математической биологии. Студенты не только получают дополнительные знания в предметных областях, но также приобретают навыки применения и реализации эффективных вычислительных алгоритмов, методов математической статистики и машинного обучения.
Они могут выбирать одну из двух образовательных траекторий, первая из которых нацелена на классическое математическое моделирование в механике и физике. Второе направление — биоинформатика — охватывает обширную область подготовки специалистов для решения задач компьютерной биологии, моделирования биологических процессов и систем, от разработки методов, алгоритмов и программ до анализа больших массивов биологических данных.
Наши студенты приобретают уникальные профессиональные навыки, востребованные многочисленными российскими и зарубежными предприятиями IT-отрасли, фармакологическими компаниями, исследовательскими лабораториями нашей страны, Западной Европы и США. Высокий уровень магистерских работ достигается, в том числе, привлечением к совместным исследованиям с нашими зарубежными партнерами.
Ключевые особенности:
- Дополнительные знания в предметных областях — физике и механике, либо биологии и биоинформатике;
- Навыки программирования эффективных алгоритмов;
- Углубленное изучение математической статистики и машинного обучения;
- Возможность принять участие в совместных научных исследованиях.
Варианты обучения:
Очное
бюджет, контракт
- Биоинформатика
- Вычислительные методы аэрогидродинамики
- Интеллектуальный анализ данных
- Машина опорных векторов
- Машинное обучение
- Модели механики сплошных сред
- Приложения теории вероятностей
- Системная биология
- Статистика в биоинформатике
- Программист
- Специалист по информационным системам
- Руководитель проектов в области информационных технологий
- Руководитель разработки программного обеспечения
- Системный аналитик
- Специалист в области информационных технологий на атомных станциях
- Специалист по проектированию и разработке наземных автоматизированных систем управления космическими аппаратами
- Специалист по разработке комплексов бортового оборудования авиационных летательных аппаратов
- Специалист по автоматизированным системам управления производством
- Использование Байесовского подхода к моделированию структурными уравнениями эффектов генетических полиморфизмов на количественные признаки
- Использование Transfer Learning для выявления вредных мутаций в белках млекопитающих
- Моделирование динамики распространения транспозонов в геноме человека в норме и патологии
- Стохастическое моделирование молекулярных конфигураций регуляторных районов ДНК в эукариотических клетках
- Математическая модель динамики экспрессии генов gap в эмбрионе плодовой мушки, учитывающая сайты связывания транскрипционных факторов
- Разработка и анализ методов ускорения парного выравнивания рестрикционных карт
- Разработка программного обеспечения для автоматической предобработки, фильтрации и анализа качества данных scRNA-seq
- Математическая обработка и анализ постгеномных данных у больных с шизофренией
- Разработка масс-пружинной модели мягких тел для тренажера хирурга
- Математическое моделирование взаимодействия фемтосекундных лазерных импульсов с металлами
- Нелинейные продольные волны в тонких упругих цилиндрических оболочках
- Развитие функционального подхода к контролю точности решений задач об изгибе стержней Тимошенко
- Университет Южной Калифорнии, США
Сотрудничество с профессором Сергеем Нуждиным, руководителем лаборатории в Университете Южной Калифорнии успешно продолжается с 2014 г. Основная тематика работ - применение системно-биологического подхода к исследованию генетической вариабельности и ее влиянию на фенотип. Мы используем данные по различным организмам — человеку, модельной мушке дрозофиле, а также важным для сельского хозяйства растениям - сое и нуту. Наше сотрудничество выражается в совместных проектах, результаты которых регулярно публикуются в виде научных статей в высокорейтинговых международных журналах.
- Компания “Соевый комплекс”, Краснодар
В рамках сотрудничества мы разрабатываем и применяем новые биоинформатические и статистические методы и программы для ускорения селекции растений, в частности сои, и создания новых сортов. Такой подход позволяет существенно ускорить селекционный процесс и сократить время получения нового сорта в 2 ‒ 3 раза.
- Национальный университет Тайваня
В сотрудничестве с профессором Ченг-Руи Ли, Национальный университет Тайваня, мы используем материал двух наиболее важных банков генов азиатских культур рода Vigna - коллекций Всемирного центра Овощеводства (WVC или WorldVeg, ранее AVRDC) и Всероссийского института генетических ресурсов им. Н.И.Вавилова (ВИР) - для поиска «геномных бриллиантов», т.е. важных для селекции генов и недоиспользованных генотипов, обладающих такими агрономически значимыми признаками как раннее созревание, высокая продуктивность, детерминированный тип роста, высокое содержание белка, высокое прикрепление бобов, устойчивость к холоду.
Козлов Константин Николаевич
Руководитель программы
Самсонова Мария Георгиевна
Научный руководитель программы