01.04.02«Прикладная математика и информатика»

01.04.02_01 «Прикладная математика и биоинформатика»

Русский

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.

  • Университет Вермонта, США

    Огромное количество сельскохозяйственных культур характеризуются малым генетическим разнообразием из-за эффекта бутылочного горлышка, вызванного окультуриванием и селекцией. Лаборатория профессора Эрика Бишопа-фон Веттберга изучает влияние этого эффекта на способность популяции адаптироваться к сложным условиям, используя комплексный подход, включающий геномику и эволюционную экологию. Наше сотрудничество нацелено на выявление внутривидовой генетической изменчивости селекционнозначимых признаков и поиск генов-кандидатов для селекции ценных зернобобовых культур – маша (Vigna radiata) и урда (Vigna mungo) посредством сочетания методов фенотипирования, геномики и биоинформатики.

  • 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.

  • Университет Калифорнии Дэвис, США

    В 2013-2015 гг. Международный консорциум под руководством Д. Кука и С. Нуждина «Инновационная лаборатория питания будущего по климатически устойчивому нуту» (Chickpea Innovation Lab; http://chickpealab.ucdavis.edu/) собрали обширную коллекцию дикого нута. Мы разрабатываем и применяем новые математические методы для исследования взаимодействия генотипов дикого нута и среды.

Козлов Константин Николаевич

Руководитель программы

Самсонова Мария Георгиевна

Научный руководитель программы