Онлайн-встреча с Михаилом Камха: от слов к делу

Мы уже говорили о том, почему привычные подходы к организации клинических проектов постепенно меняются и зачем исследовательским площадкам переходить к более современным моделям работы. Но закономерно возникает следующий вопрос: а как именно их внедрять на практике?

Предлагаем обсудить это в прямом эфире вместе с Михаилом Камха — преподавателем Передовой инженерной школы МГУ на базе ФББ МГУ — уже в это воскресенье, 23 августа, на бесплатном вебинаре в 13:00 мск:

«Как провести клиническое исследование в центре так, чтобы "и волки были целы, и овцы сыты", а у аудитора перестал дергаться глаз»

Разберемся, как выстраивать процессы, чтобы требования к качеству не оставались только на бумаге, а система действительно работала — и для команды, и для спонсора, и, конечно, для аудитора.

Эта встреча будет полезна не только тем, кто уже руководит клинтриалами или исследовательскими центрами. Если вы только начинаете свой путь, учитесь или просто хотите лучше понимать, как устроена эта сфера изнутри, — вам тоже будет интересно!

Регистрация в боте: /channel/fbbmsu_bot
Если не работает, то записывайтесь на сайте: https://agency.blastim.ru/qms#kamkhaweb

Читать полностью…

🎵 Изучайте программу и слушайте аудиоверсию подкаста Михаила Круга Камха в Бластим

Читать полностью…

У нас пополнение: к команде легендарного курса «Анализ NGS-данных» присоединилась Александра Галицына 🎉

Друзья, отличные новости: Александра не только прочтет вводный вебинар, но и будет вести основные занятия на самой востребованной программе Бластим. Ура!

Александра Галицына — вычислительный биолог мирового уровня и, без всяких преувеличений, человек, находящийся на переднем крае науки о трехмерной организации генома. Еще в школе она увлекалась математикой и биологией, поэтому поступила на ФББ МГУ. Со второго курса Александра занимается хроматином и регуляцией генов. Старт ее академической карьеры практически совпал с активным внедрением Hi-C. Так Александра оказалась среди пионеров области в России. 

Саша защитила PhD в Сколтехе. Ее диссертация была посвящена пространственной структуре хроматина в единичных клетках (scHi-C) дрозофилы. Поясним: обычные Hi-C матрицы — это «средняя температура по больнице», сигнал от целого образца. Поэтому ТАДы, хорошо видимые на агрегированной карте, не обязаны существовать в отдельных клеточках. Это требует пристального внимания и особых вычислительных подходов для анализа разреженных single-cell данных. Также в аспирантуре Александра изучала, как меняется хроматин при формировании плодового тела социальной амебы Dictyostelium.

Огромный опыт Александра приобрела в постдокторантуре Массачусетского технологического института. В США Александра исследовала фонтаны — необычные паттерны, перпендикулярные главной диагонали на Hi-C картах, которые казались странным исключением, но потом нашлись у многих позвоночных в раннем эмбриогенезе. Также она была вовлечена в проект по расшифровке роли хроматина в иммунитете. В феврале 2026 года публикация про когезин в функционировании дендритных клеток украсила обложку журнала Science Immunology.

Александра использует современные методы и интегрирует разные омики — Hi-C, ChIP-seq, ATAC-seq, bulk и scRNA-seq. Также ученая вносит вклад в разработку новаторских биоинформатических инструментов. Например, при ее участии был создан пакет pairtools для удобной трансформации сырых данных секвенирования в хромосомные контакты.

Мы очень рады, что Александра будет преподавать в Бластиме. Приходите 20 августа познакомиться и подружиться!

Читать полностью…

ЯМР-вакансии за рубежом

Собрали подборку актуальных позиций — от тех, где требуется базовый опыт работы с ЯМР, до предложений для специалистов с глубокой экспертизой в интерпретации данных и управлении ЯМР-инфраструктурой.

🇩🇪 PhD Students | TUM School of Natural Sciences
ЯМР белков, misfolding & aggregation, твердотельный ЯМР
→ ссылка

🇩🇰 Academic Technical Position | Aarhus University
LC-MS/MS + NMR, organic & medicinal chemistry
Дедлайн: 23 августа
→ ссылка

🇸🇪 Staff Scientist | Lund University
Все основные области химии
Дедлайн: 31 августа
→ ссылка

🇬🇧 Research Associate | University of Manchester
High-resolution NMR & J-spectroscopy
Дедлайн: 31 августа
→ ссылка

🇺🇸 NMR Director & Lecturer | Ohio State University
Требования: минимум Bachelor’s degree и 2+ лет релевантного опыта
→ ссылка

А если вы на старте карьерного пути или хотите систематизировать свои знания, еще есть последняя возможность попасть на программу ДПО МГУ «Структурная интерпретация спектров ЯМР».

📕 И напоминаем, что для руководителей ЯМР-лабораторий у нас есть бесплатная методичка «Аудит компетенций ЯМР-лаборатории». Она поможет оценить уровень компетенций команды, выявить потенциальные риски и определить точки роста. Забрать практический чек-лист можно просто написав нам @edu_blastim

Читать полностью…

Резонансная. Магнитная. Ядерная

Что? Разумеется, программа курса «Структурная интерпретация спектров ЯМР» от ФББ МГУ им. М.В. Ломоносова!

ЯМР — мощный инструмент исследования веществ на молекулярном уровне. Он широко применяется в физике, химии, биологии и фарме. В сентябре наши коллеги проводят курс ДПО, который гармонично сочетает фундаментальные знания о методе с экспериментами на современном оборудовании в условиях, максимально близких к реальности. Итак, расписание:

7–14 сентября | онлайн

Теория пройдет на образовательной платформе ПИШ МГУ. Участники слушают лекции в записи в удобное время и выполняют тесты по каждому блоку.

22–23 сентября | офлайн

Практика состоится на базе ФГБУ «Научный центр экспертизы средств медицинского применения» Минздрава России. Студенты научатся получать качественные спектры на приборе Agilent DD2 NMR System (600 МГц) под менторством опытных экспертов.

Что именно освоят слушатели:

🟢 теоретические основы резонансных методов, ЯМР и импульсной спектроскопии;
🟢 структурную интерпретацию спектров ¹H, ¹³C и ³¹P: анализ химических сдвигов, мультиплетности и интегральной интенсивности, а также работу со сложными спектрами;
🟢 применение современных 2D-корреляционных методов;
🟢 количественное измерение компонентного состава смесей и определение соотношения мономеров в полимерах;
🟢 возможности твердотельного ЯМР для решения специфических задач.

Сайт курса: nmr
Задавайте вопросы на почту mail@blastim.ru или аккаунт @edu_blastim

Регистрация до: 20 августа
Осталось: 6 мест

Читать полностью…

🗓 На календаре среда, а значит

Открываем онлайн-батл ИИшников и сингл-сэльщиков — сегодня в 19:00 мск.

Повод серьезнее, чем кажется: AI-агенты вовсю заходят в анализ single-cell. И одни видят в этом конец рутины, другие — начало эпохи красивых, но неверных результатов. Сегодня обе стороны наконец окажутся на одной площадке.

Модерировать спор будет Дмитрий Тычинин — преподаватель курса «Анализ NGS-данных». Против: Дмитрий Пензар и Зоя Антышева. За: Вадим Чечехин, Екатерина Маркелова и Никита Ваулин.

Аргументы, перекрестные вопросы, горький и позитивный опыт из первых рук и голосование зрителей — записи не будет, только хардкорный прямой эфир‼️

Моментальная регистрация по ссылке: /channel/BlastimWeb_bot

P.S. все участники получат гайд по анализу scRNA-seq

Читать полностью…

Уже в эту среду: Пензар, Ваулин, Чечехин, Маркелова, Антышева и Тычинин сойдутся в AI-батле

Зачем матерые ИИшники и сингл-сэльщики собрались вместе? Конечно, чтобы поспорить о пользе и вреде AI-агентов в анализе данных секвенирования единичных клеток! 12 августа в 19:00 пять экспертов разделятся на две команды, получат горячую тему и выйдут доказывать свою правоту. Они обменяются не только позитивным опытом, но и самым горьким — расскажут, где AI действительно экономит время, а где заставляет перепроверять буквально каждый шаг.

Главный вопрос: может ли AI-агент взять на себя значительную часть рутинного анализа single-cell и помочь сгенерировать новое ноу-хау или надежнее всё делать по проверенным туториалам самостоятельно?

В фокусе:
— насколько можно доверять результатам AI
— как меняется обучение биоинформатиков
— останется ли место человеческой экспертизе и творчеству

Формат: «за / против» — две стороны, аргументы, перекрестные вопросы и голосование аудитории.

Присоединяйтесь к онлайн-дискуссии, если работаете с single-cell, следите за развитием AI или просто хотите увидеть настоящую битву умов в прямом эфире: /channel/BlastimWeb_bot

Если тг не работает, то регистрируйтесь на сайте: https://agency.blastim.ru/sc_battle

К барьеру!

Читать полностью…

☄️ Не вакансиями едиными

Спасибо, что приняли участие в опросе о том, кто вы и почему вы нас читаете. Честно говоря, мы почти не удивились: вакансии и стажировки — ваш безусловный топ-1. И это логично: мы начинали как сайт с вакансиями, и это до сих пор наша база.

Но Бластим давно вырос, сегодня мы еще и про:
• образование — курсы, которые дают твердые и мягкие навыки и помогают строить карьеру
• проекты — собираем команды, проводим хакатоны, запускаем сервисы, продвигаем биотех-продукты
• партнерства — решаем задачи, которые другим не под силу

Мы обновили страницу для сотрудничеств, так что если вы давно хотели:
• создать крутой проект, но не знали, с чего начать
• найти партнера для сложной биотех-задачи
• предложить свою идею, но нужны ресурсы и экспертиза

Это ваш шанс. На сайте — полный список задач, которые мы успешно закрываем: от образовательных программ до R&D-проектов. Мы готовы к любым, даже самым нестандартным запросам!

🔗 Заходите, смотрите, предлагайте: agency.blastim.ru/b2b

Будем рады видеть вас среди наших партнеров. До новых крутых сотрудничеств!

#бластим_корпоративный

Читать полностью…

Апоптоз в мире айти: отряд самоубийц и бессмертная заплатка

Раньше, чтобы узнать, почему падает программа, или решить проблему с правами доступа, приходилось отправляться за помощью на форумы. Там обитали суровые ребята, которые по сто раз повторять не любили. Чайники же часто задавали однотипные вопросы. Тогда знатоки советовали назойливым новичкам наложить «патч Бармина» — панацею от любых неполадок.

Этим универсальным рецептом 30 лет назад поделился в группе relcom.fido.ru.unix вполне реальный человек. Информации о нем немного, всё обросло мифами, но вот что мы выяснили. Владимир Михайлович Бармин — специалист по Unix-системам, он работал в ульяновском «СимТеле» — одном из первых региональных интернет-провайдеров, а также был старожилом русскоязычных сообществ компьютерщиков конца 90-х и начала нулевых. А его легендарный патч — одна коротенькая строчка: rm -rf / Но если вызвать эту команду от имени суперпользователя, она сотрет все данные и снесет операционную систему. Логично: нет системы — нет проблемы 😅

Для справки: rm расшифровывается как remove, -r и -f — флаги, означающие рекурсивное и принудительное выполнение. Увы, сейчас оригинальный патч Бармина выдаст ошибку, потому что в большинстве дистрибутивов теперь удаление корневой директории не допускается. Однако известны обходные варианты, например: rm -rf /* Пользуйтесь на здоровье!

Бармин обессмертил свое имя в айти-фольклоре, а его патч стал синонимом вредного совета и троллинга доверчивых ламеров. Особо азартные сисадмины догадались добавить перед барминовской командой генератор случайных чисел. Если выпадает определенное число, дальше происходит самоуничтожение системы — получилась русская рулетка! 🎰 Неизвестно, играли ли в такую игру, но если да, то это настоящий клуб самоубийц.

К счастью, сегодня можно не обращаться к токсичным гикам, которые могут в шутку порекомендовать что-то нехорошее, ведь есть искусственный интеллект. Но всё-таки без самого элементарного понимания командной строки не обойтись. Обрести его как раз можно на интенсиве «Экспресс Linux для NGS» в выходные 29–30 августа: https://agency.blastim.ru/expresslinux

Есть вещи, которые надо выучить. Для всего остального есть ИИ

Читать полностью…

👑 Вакансия дня: креатор в команду Бластим

Друзья, спасибо, что отвечаете на опрос. Мы очень рады вашей активности и хотим пригласить вас делать с нами контент.

За последние годы вокруг Бластим собрались люди, которым действительно интересно разбираться в биоинформатике и учиться новому. Благодаря вам этот канал стал местом, куда хочется возвращаться: обсуждать новости, шутить про статистику, спорить об ИИ и просто быть среди своих. И нам очень хочется создать такую же атмосферу в Нельзяграме 🤩

Поэтому мы ищем креатора нашего блога — человека, который вместе с нами будет придумывать контент, рассказывать о сложных вещах простым языком и поможет сделать аккаунт местом, куда будут приходить не только за информацией, но и по зову сердца

Если вы давно следите за нами и хоть раз ловили себя на мысли: «Мне бы очень хотелось стать частью этой команды» — возможно, сейчас именно тот момент.

🔗 Подробнее о вакансии здесь: blastim.ru/job/15890/

🛫 Откликнуться можно через сайт или отправить резюме и сопроводительное письмо на @edu_blastim

Будем очень благодарны, если вы поделитесь этой вакансией с друзьями или коллегами. Возможно, именно среди них найдется человек, с которым мы вместе построим крутой проект

#бластим_вакансии

Читать полностью…

Что в плейлисте у машинленера? Конечно, ансамбли 🎶

🐂 Начнем с байки про «белого бычка». В 1906 году пожилой Фрэнсис Гальтон заглянул на животноводческую выставку в Плимуте. Как и его кузен Чарльз Дарвин, он очень интересовался селекцией. В одном из павильонов внимание статистика привлекла забавная лотерея. Посетители пытались на глазок угадать, сколько будет весить бык после забоя и разделки. Люди покупали проштампованные бланки за шесть пенсов, вписывали туда свое имя и суждение о массе туши. Публика собралась разношерстная: и опытные мясники, и клерки, и просто зеваки. Кто подберется ближе к истине — тот уносит приз.

🧐 По завершении конкурса Гальтон выпросил у организаторов 800 заполненных карточек. Проведя анализ, он констатировал, что каждый отдельный ярмарочник серьезно ошибся. Но если усреднить оценки, то полученное значение (1197 фунтов) практически не отличалось от реального веса быка (1198 фунтов). Поразительно! Народ оказался даже точнее экспертов по крупному рогатому скоту. Гальтон ожидал увидеть невежественность простолюдинов и желал высмеять принципы демократического голосования, а вышло ровно наоборот. Тем не менее ученый честно изложил случай на сельхозярмарке и отправил заметку под названием «Vox Populi» в журнал Nature. В наши дни этот кейс приводят как хрестоматийный пример мудрости толпы. Феномен обрел особую известность после выхода одноименной книги журналиста Джеймса Шуровьески.

🤖 Именно эта идея лежит в основе ансамблевых методов в машинном обучении. Если взять несколько разнообразных (пусть даже и глупеньких) алгоритмов и агрегировать их предсказания, «коллективный разум» превзойдет индивидуальные модели. Бэггинг (случайный лес), стекинг, бустинг — эти термины прочно вошли в лексикон млщиков. Градиентный бустинг вообще считается лучшим классическим подходом и до последнего времени стабильно одерживал верх над нейронками на табличках — излюбленном типе данных у ученых.

Популяризации ансамблей способствовали ML-соревнования. Скажем, на финальном этапе Netflix Prize, о котором Бластим писал ранее, команда-победитель объединила прогнозы больше сотни моделей! И сегодня без композиции алгоритмов не выигрывается буквально ни один конкурс на Kaggle.

В подноготной ансамблей мы разбираемся на второй неделе курса по ML

#выходные_у_бластим

Читать полностью…

Пошутили и хватит: возвращаемся к машинному обучению

Давайте честно признаемся: львиную долю «прорывов и открытий» в сфере ИИ приходится принимать на веру. Потому что недостаточно экспертизы, чтобы критически их оценивать. Например, вот вы можете аргументированно ответить, ДНК-языковые модели — это дичь или стоящая вещь? А AlphaFold 3 чем-то лучше двух предыдущих? То-то же.

Но ладно громкие новинки: сложнее становится читать статьи коллег даже в своей области, поскольку буквально все помешались на ML. Как быть? Постоянно полагаться на мнение специалистов? Мы считаем, что эффективнее взять инициативу в свои руки и приобрести фундаментальные навыки, которые позволят самостоятельно отделять зерна от плевел.

И у нас хорошие вести. Бластим открывает самое раннее бронирование на ML-курс в феврале 2027 года. Если вы давно мечтали научиться:

• обрабатывать грязные датасеты и виртуозно владеть Python
• разбираться в архитектурах, метриках качества, валидации, подборе гиперпараметров
• анализировать биологические данные (ДНК, белки, биомедицинские изображения)
• конструировать ИИ-агентов, развертывать модели в продакшн

...то вам сюда!

Тем более это выгодно. За полгода до старта — цена минимальная. Если вы платите частями, то она фиксируется, и дальнейшие повышения на нее не влияют. К тому же, записываясь сейчас, вы без спешки можете готовиться к занятиям, получив материалы прошлого потока. Любые вопросы задавайте Варваре.

Обрести независимость и вернуть контроль — для этого курс по машинному обучению

Читать полностью…

🧬 Открыта летняя стажировка для биотехнологов!

Компания ЭФКО ищет стажеров-биотехнологов, готовых расти вместе с компанией и участвовать в реальных биотехнологических разработках.

Обязанности:

✅ проводить лабораторные эксперименты с микроорганизмами и ферментными препаратами
✅ разрабатывать новые и дорабатывать существующие методики проведения биотехнологических экспериментов — чтобы результаты были точнее и воспроизводимее
✅ следить за лабораторным оборудованием: организовывать его техобслуживание и поддерживать в рабочем состоянии
✅ участвовать в подборе всего необходимого для экспериментов — от микроорганизмов и образцов продукции до реактивов, материалов и оборудования

Требования:

🎓 высшее образование по направлению «Биотехнология»
🧠 знание основ цитологии и биотехнологии — чтобы уверенно стартовать в лабораторных задачах
💪 исполнительность и ответственность — в науке важна каждая деталь
🚀 готовность учиться и осваивать новые подходы — мы поможем прокачать навыки под реальные задачи

Условия:

💰 заработная плата — от 80 000 рублей
🏠 жилье: квартира в корпоративном доме либо компенсация аренды
👶 поддержка семьи: доступ к корпоративному детскому саду и школе
⚕️ забота о здоровье: льготное обслуживание в лечебно‑диагностическом центре компании

📈Не упустите свой шанс!
Подача заявок по ссылке: https://forms.yandex.ru/u/6a61e9e21f1eb557d3c0d035
Или по почте: sosedko.anna@inbox.ru

#бластим_рекомендует

Читать полностью…

🤝 Нас много — цель одна

Представьте: вы записались на курс по машинному обучению, заходите в чат, предвкушая первое занятие — и встречаете там вирусолога, химика, биотехнолога, парочку любопытных бакалавров и даже врача. Все вокруг с совершенно непохожим бэкграундом и уровнем подготовки: кто-то никогда не писал ни строчки кода, а кто-то уже живет в VS Code и ставит расширения одно за другим.

💪 В этом и преимущество: вы учитесь среди увлеченных людей, и рядом всегда найдется тот, кто объяснит непонятное даже в тысячный раз. Ведь помимо преподавателей на связи всегда будут учебные ассистенты, которые подскажут и на лекции, и при разборе домашки.

Но спешите — сегодня в 19:00 мск будет Python-разминка с Александром Ильиным. А дальше больше: трансформеры и Hugging Face, разбор HyenaDNA и AlphaFold для работы с последовательностями и белками, вариационные автоэнкодеры для анализа изображений, а на десерт деплой собственной модели и итоговый проект на выбор.

🚨 Записывайтесь сейчас — agency.blastim.ru/pythonandml — чтобы этой уже этой осенью взяться за отложенные проекты. Другого потока в этом году уже не будет, а по любым вопросам и скидкам можете написать Варваре @varvara_blastim

Читать полностью…

🏋️‍♂️ Claude Science — это потому что у Амодеи зудит?

Друзья, а вы знали, что глава Anthropic Дарио Амодеи пришел в ИИ из... биофизики? В Принстоне он работал над статистической механической моделью нейронных цепей. Затем в Медицинской школе Стэнфорда занялся применением масс-спектрометрии к моделям сетей протеома и поиском биомаркеров рака. Позже Дарио признавался: биология оказалась настолько многослойной — сплайсинг, модификации белков и взаимодействия молекул, что он начал сомневаться, способны ли люди разобраться в ней без помощи ИИ.

Может, Claude Science стал возвращением к научным корням и ответам, которые Дарио Амодеи не смог получить? Кто знает. А мы уже сегодня в 19:00 мск проверим, как хороша его ИИ-система для лайфсайенс.

🔗 Регистрация на встречу: /channel/BlastimML_bot?start=claude

Записи не будет — ждем всех в прямом эфире!

Читать полностью…

🥹 И от бабушки ушел, и от дедушки ушел, а от нас не уйдет. Кто? Хроматин

ChIP-seq, ATAC-seq, MNase-seq, DNase-seq — методы изучения хроматина: какие участки ДНК открыты, где сидят белки, как уложены нуклеосомы. У каждого своя логика и свой характерный след в данных. Именно поэтому одна и та же подозрительная картина в одном эксперименте знаменует фиаско, а в другом — ровно то, что вы могли искать.

Сегодня в 19:00 мск Александра Галицына расскажет, как отличить шум от настоящего сигнала и на что обращать внимание при контроле качества.

🔗 Моментальная регистрация в боте: /channel/BlastimWeb_bot

⚠️ Записи вебинара не будет — ждем онлайн

Читать полностью…

💊 Лучшее в организации клинических исследований — враг хорошего или необходимость?

Современный фармацевтический рынок предъявляет к исследовательским центрам новые требования: на первый план выходят понятность процессов и системное управление. Но так ли нужны изменения уже в привычной практике и как перейти к актуальным моделям организации? Об этом нам рассказал Михаил Кахма, преподаватель Передовой инженерной школы МГУ на базе ФББ МГУ:

Уважаемые коллеги, давайте честно взглянем на то, как исторически складывалась практика клинических исследований в наших медицинских организациях и в нашей стране. Долгое время исследования приходили в клинику благодаря личному авторитету главных исследователей, их профессиональным связям или стратегическим целям — например, включению препарата в перечень ЖНВЛП или клинические рекомендации.

И мы должны признать: на определенном этапе эта модель работала. Однако парадигма глобального фармацевтического рынка необратимо изменилась. Сегодня, в эпоху внедрения ICH E6(R3), спонсоры и международные CRO перестали оценивать центр исключительно по именам в штатном расписании. Их главный запрос — операционная зрелость и предсказуемость. Если ранее качество данных часто оставалось на откуп личной ответственности врача-исследователя, то современный стандарт требует иного. GCP больше не может существовать изолированно. Это часть сложной матрицы, включающей риск-ориентированное управление качеством (RBQM), валидацию компьютеризированных систем по GAMP5 и строгое соблюдение принципов ALCOA+.

Моя задача как преподавателя и практика — не критиковать прошлый опыт, а дать инструменты для будущего. На нашем курсе мы разбираем, как трансформировать исторически сложившуюся практику в отлаженную интегрированную систему управления качеством — систему, которая защитит репутацию вашей клиники, обеспечит безупречное прохождение аудитов и сделает ваш центр магнитом для серьезных исследовательских проектов.

🔗 А если вы впервые слышите о программе ДПО по направлению «Менеджмент» от ФББ МГУ, который упоминает Михаил, — самое время познакомиться с ней поближе: https://agency.blastim.ru/qms

Читать полностью…

Генетика предполагает, эпигенетика располагает, а NGS помогает всё это увидеть 🧬

На первый взгляд, начальный этап пайплайна анализа NGS максимально однообразен: получаем риды, базово смотрим качество, картируем на референс. Что может пойти не так? На самом деле очень многое зависит от дизайна исследования. Например, где-то мы хотим равномерное покрытие, а где-то, наоборот, стремимся к ярким пикам. В одном случае мы должны бить в набат, увидев высокий процент дубликатов, а в ином — такой результат ожидаем. Что для определенного протокола может быть важным биологическим сигналом, для другого — признаком жутких технических проблем. Хороший биоинформатик обязан ориентироваться в этой теме как рыба в воде.

20 августа на вебинаре мы научимся читать NGS-данные и использовать разные характеристики ридов для интерпретации эксперимента. Разбираться будем на примере разных «секов» для изучения эпигенома, таких как ChIP-seq, ATAC-seq, MNase-seq, DNase-seq. Бластим пригласил спикера с невероятно богатым опытом в этой области, Александру Галицыну (ФББ, Сколтех, MIT). Не пропустите!

Адженда:
➜ Всегда ли нестандартный QC-профиль это плохо?
➜ Чем отличается работа с одним ридом и с парой?
➜ Почему картирование дает отнюдь не только координату в геноме?
➜ Какие показатели почти всегда указывают на артефакты, а когда нужно учесть метод?
➜ Как перейти от сырых данных к осмысленным выводам?

Кому пригодится: всем новичкам в бионфе, специалистам, интересующимся эпигенетикой и логикой контроля качества

Регистрация по ссылке: /channel/BlastimWeb_bot
Если не работает, то тут: https://agency.blastim.ru/ngs#galitsyna

Читать полностью…

📚 Объявление: одинокая клетка ищет своего биоинформатика

Кажется, что single-cell RNA-seq — это что-то для лабораторий с дорогим оборудованием, большой командой и отдельным биоинформатиком? Не обязательно. Да, экспериментальная часть single-cell действительно не из дешевых и технически сложная. Однако это не отговорка, чтобы его не применять.

Например, вы проводите обычное bulk RNA-seq исследование и находите интересный ген. А в каких именно клетках он экспрессируется? Можно обратиться к уже опубликованным scRNA-seq данным и открытым датасетам. Например, найти закономерности, которые не заметили авторы, сравнить результаты разных исследований между собой или использовать их как дополнительный уровень подтверждения собственных находок. А можно пойти еще дальше — разрабатывать на их основе новые методы анализа.

Причем даже если большую часть рутины со временем будут делать ИИ-агенты, всё равно важно понимать, что происходит с данными между файлом с матрицей экспрессии и красивым UMAP на последнем слайде.

Поэтому мы в Бластим вместе с преподавателями сделали небольшую методичку: «Single-cell RNA-seq анализ: от А до Б», где собрали актуальные инструменты для базовых и более продвинутых задач и полезные ссылки, с которых можно начать самостоятельно.

✏️ Хотите обрадовать своего научника и коллег? Пишите Варваре @varvara_blastim «СИНГЛ СЕЛЛ» и мы пришлем методичку

Читать полностью…

Приходите на семинар

1 + 1 ≠ 2

Математика взаимодействий в терапии старения

🗓 13 августа, 20:00 МСК
Спикеры: Максим Лихтер и Лиза Игнатова

Пятьсот лет назад алхимики искали эликсир бессмертия. Они смешивали вещества, наблюдали за результатом и пытались разгадать скрытые законы материи.

Сегодня у нас есть секвенирование, CRISPR, single-cell omics и эпигенетические часы. Но когда мы объединяем несколько вмешательств в надежде, что вместе они сработают лучше, насколько далеко мы на самом деле ушли от алхимической логики?

* Почему эффект двух вмешательств нельзя просто сложить?
* Как понять, усиливают они эффект друг друга или мешают ?
* Как математически оценить такие взаимодействия, если мы хотим создавать комбинированные терапии старения?

Об этом и поговорим на лекции.

🔗 Подключайтесь: https://us06web.zoom.us/j/87647329442?pwd=5YtZDUJbh62MBH25JIxDwbOmcYaeKx.1

Читать полностью…

😳 Почему хороший специалист не всегда становится самостоятельным сотрудником?

Астрологи объявили месяц опросов. Помните, мы спрашивали руководителей научных и R&D-команд, с какими сложностями они чаще всего сталкиваются при работе с молодыми специалистами? Так вот мы получили довольно показательный результат.

Сейчас новичкам:
1️⃣ Страшно принимать решения — 60%
2️⃣ Не хватает инициативности — 53%
3️⃣ Сложно самостоятельно организовать работу — 40%

У большинства респондентов растет нагрузка, если подчиненный не может самостоятельно понять задачу, спланировать работу, принять решение и объяснить результат. Все эти функции берет на себя руководитель. В итоге получается парадокс: технически сильный сотрудник ежедневно зависит от своего лидера.

А значит, вместо стратегического развития приходится каждый день тушить пожары и координировать процессы. Остается вопрос: почему так происходит и что с этим делать?

📚 Мы собрали данные исследования в отдельный материал «Сильный специалист ≠ самостоятельный сотрудник»

В нем:
• какие навыки чаще всего «проседают» у молодых специалистов
• чему руководителям приходится доучивать сотрудников
• как дефицит этих навыков влияет на команду и проекты
• чек-лист, по которому можно оценить самостоятельность команды
• что можно сделать, чтобы перевести специалиста из роли исполнителя в держателя задачи

✏️ Если вы руководите научной, R&D или биотехнологической командой — пишите Варваре @varvara_blastim или на почту mail@blastim.ru

А после получения материала обсудим вашу ситуацию и ответим на вопросы — будем рады помочь!

Читать полностью…

Более 20 руководителей уже решили проверить компетенции своих ЯМР-лабораторий с Бластим. А вы?

Если завтра ваш самый опытный специалист по ЯМР уйдет в отпуск на две недели, работа продолжится в прежнем режиме? Или сложные задачи начнут откладываться, часть исследований уйдет на аутсорс, а сроки проектов сдвинутся? Мы подготовили методичку «Аудит компетенций ЯМР-лаборатории» — практический чек-лист из 15 вопросов, который поможет быстро оценить уровень внутренней экспертизы вашей команды.

Внутри:
✔️ диагностика уровня подготовки кадров
✔️ анализ рисков, которые нередко остаются незамеченными
✔️ практические рекомендации по совершенствованию компетенций

Это не тест на знания и не экзамен. Это рабочий инструмент для руководителей аналитических и R&D-подразделений, который помогает определить, насколько эффективно используются потенциал команды и возможности оборудования. Если результаты чек-листа покажут точки роста, устранить выявленные пробелы поможет программа ДПО МГУ «Структурная интерпретация спектров ЯМР».

📩 Хотите получить методичку бесплатно? Напишите @edu_blastim — мы вышлем файл и с удовольствием ответим на все ваши вопросы

Читать полностью…

‼️ Абитуриенты, внимание: два дня до дедлайна

Ближайший понедельник, 10 августа, — последний день приема документов в магистратуры ФББ МГУ.

Наверное, уже излишне объяснять, что рынок биотеха и фармы остро нуждается в специалистах, которые не только владеют передовыми научными методами, но и понимают, как устроены бизнес-процессы. Поэтому индустриальные партнеры участвуют в разработке учебных планов, предоставляют оборудование и площадки для стажировок, а часть занятий ведут сотрудники компаний. Желающих поступить в магистратуры так много, что конкурсная ситуация действительно становится жаркой:

• Применение машинного обучения в биологии — 9,3 человека на место
• Фармацевтическая разработка — 10 
• Управление высокотехнологичными проектами в сфере биоинженерии и фармацевтики — 14  

🟢Так что лучше подстраховаться. Вы можете подать два заявления: и на бюджет, и на контракт. Это ни к чему не обязывает — если проходите по баллам, вас зачислят на бюджетное место.

🟢Заявление на контракт подается отдельно: без него зачислить на платное место не смогут, даже если вы прошли по конкурсу. Срок один — 10 августа. Не откладывайте подачу на вечер 9 августа: технические сбои и забытые пароли случаются в самый неподходящий момент, а заполнение занимает не больше десяти минут ⏱

Все важные инструкции на канале об образовательных проектах ФББ МГУ

Читать полностью…

🫥 МГУ — абсолютный лидер по зарплатам выпускников в фармтехе

Согласно свежему рейтингу SuperJob, мгушники, работающие в химической отрасли и фармацевтике, получают самые высокие зарплаты среди всех вузов России. Медианная зарплата выпускников МГУ 2020–2025 годов в этих сферах — 240 000 рублей в месяц.

🟢Что это значит?
Поступление в магистратуры ФББ МГУ — старт карьеры с зарплатой, которая значительно выше среднего по отрасли. Работодатели знают уровень подготовки в Московском университете и готовы платить за это. Но даже при таких перспективах, многие не подают документы, боясь не сдать вступительные испытания.

Бластим поговорил об этом с приемной комиссией МГУ: по их словам, из года в год экзамен не меняется по сложности и полностью соответствует материалам на сайте. Если готовиться по ним, написать хорошо вполне реально. И еще они поделились интересным наблюдением: после экзамена довольно часто слышат от абитуриентов одну и ту же фразу: «Я ожидал(а), что будет гораздо сложнее».

🟢Так что выдохните — у вас всё получится, а если сильно волнуетесь, подайте заявление еще и на контракт, чтобы подстраховаться.

❗️ Важное напоминание: все заявления принимаются только до 10 августа

Узнать больше о поступлении в магу ФББ МГУ можно на канале об образовательных проектах факультета

Читать полностью…

<poll>

Читать полностью…

Выбираем магистратуру

Закончили бакалавриат или хотите набрать компетенций, но не понимаете, чем именно будете заниматься через два года? Чтобы не гадать, мы подготовили навигационную карту магистратур ФББ МГУ. Она поможет за пару минут понять, какая программа ближе именно вам.

Чем отличаются направления:

🤝 Управление высокотехнологичными проектами

Не только разберетесь в том, как устроен рынок биотехнологий, но и научитесь управлять проектами, командами и бизнес-процессами. Во время обучения поработаете с реальными кейсами компаний-партнеров и изучите всё: от регуляторики до стратегического менеджмента.

💊 Фармацевтическая разработка

Для тех, кому интересно создавать новые лекарственные препараты. Пройдете полный путь разработки: от поиска биологической мишени и создания молекул до доклинических и клинических исследований.

📈 Производство лекарственных средств

Готовит специалистов по промышленной фармации для организации фармпроизводства по стандартам GMP и GxP. Разберете технологии синтеза и биотехнологического получения АФС, разработку готовых лекарственных форм и контроль качества.

💻 Применение машинного обучения в биологии

Для тех, кто не мыслит без кода и готов с головой погрузиться в анализ данных и современные методы машинного обучения для решения задач биологии и биомедицины. За время учебы прокачаете молекулярную биологию, статистику, Python и R и дойдете до нейросетей и анализа NGS-данных.

🤨 Если после карты останутся сомнения — пройдите профориентационный тест. Все программы созданы экспертами МГУ и индустриальными партнерами.

Нужна помощь с поступлением или хотите детальнее обсудить направления, а не только посмотреть блок-схему — приходите в чат или пишите @edu_blastim

Читать полностью…

💥 Не всё же про ML и AI! Программа ДПО для тех, кто работает с ЯМР

В погоне за трендами легко забыть, что в науке и индустрии главным аргументом по-прежнему остаются точные экспериментальные данные. А ЯМР-спектроскопия — один из ключевых методов исследований в химии. При этом важно не только получить качественный спектр, но и правильно его интерпретировать.

В сентябре Инженерная школа МГУ запускает программу ДПО «Структурная интерпретация спектров ЯМР», предназначенную для тех, кто хочет уверенно применять этот метод в своей работе. За месяц участники получат прочные фундаментальные знания, освоят принципы анализа спектров ¹H, ¹³C и ³¹P, познакомятся с возможностями двумерной (2D) спектроскопии, а также разберутся в прикладных аспектах и ограничениях актуальных подходов.

📌 Практический модуль пройдет на базе ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России и будет включать работу на современном и высокотехнологичном оборудовании.

Дата: 1–30 сентября 2026 года
Формат: очно-заочный (дистанционные лекции и очные практические занятия)
Продолжительность: 48 академических часов

Обучение будет полезно специалистам разного уровня подготовки в области химии, биологии, фармацевтики, материаловедения и смежных дисциплин, которые используют ЯМР-спектроскопию в научных исследованиях, разработке новых продуктов и контроле качества.

Все подробности на сайте: https://agency.blastim.ru/nmr

Читать полностью…

Список литературы на лето 📚

Если хочется почитать что-то легкое, забавное, но при этом такое, после чего мозг начинает шевелиться, предлагаем... статистику! Именно про нее очень много по-настоящему увлекательных книг: с комиксами, иллюстрациями, жизненными историями и юмором. А заодно начинаешь лучше понимать мир вокруг (и, конечно, AI).

⚠️ Осторожно! Возможны побочные эффекты в виде легких приступов душноты, повышенной чувствительности к плохим графикам и фразы «correlation does not imply causation»

P.S. До завтра действует самая низкая цена на осенний поток курса «Статистика, R и анализ данных». Пора разобраться в статистике не только в теории, но и на практике — на своих данных, с поддержкой опытных преподавателей и в компании людей, которым тоже важно задавать правильные вопросы ❤️

Читать полностью…

26 июля 2009 года. Ровно 17 лет назад. Тоже воскресенье. Волнение зашкаливает: остается менее часа до дедлайна растянувшегося на три года конкурса по машинному обучению. В 18:18 команда BellKor сабмитит свое итоговое решение. Через 20 минут то же самое делает их главный соперник The Ensemble и вырывается вперед, оказавшись на 0,0001 точнее. В 18:42 прием заявок завершается. Но тут случается неожиданный поворот сюжета…

В начале нулевых Netflix занимался видеопрокатом. Пользователи заказывали DVD-диски через интернет и получали их по почте. В личном кабинете зрители могли ставить фильмам звездочки по пятибалльной шкале. У компании существовал собственный алгоритм Cinematch, который советовал контент под вкус конкретного подписчика. Однако директор Рид Хастингс был им недоволен и искал свежие идеи.

Бизнесы редко раскрывают внутреннюю кухню, а Netflix поступил иначе. В октябре 2006 года компания выложила колоссальный датасет публично. 100 млн оценок, более 17 тыс. фильмов, 480 тыс. юзеров. И объявила соревнование Netflix Prize, задача которого — улучшить качество текущей рекомендательной системы на 10% по метрике RMSE. Награда внушительная: $1 млн.

Контест вызвал ажиотаж и привлек десятки тысяч информатиков, математиков, аналитиков со всего света. Испытать свои силы из любопытства решили старшекурсники факультета компьютерных наук Принстона, собрав команду Dinosaur Planet. Приняли вызов и матерые статистики из телекоммуникационного конгломерата AT&T. Люди вообще обожают кино: многие бросили привычные занятия, засели копаться в интересных данных и погружаться в тогда еще малоизвестную область — машинное обучение.

В течение двух лет заветные проценты оставались недосягаемыми. Но прогресс шел. Например, в первые же месяцы участники внедрили матричные разложения — они до сих пор очень актуальны в мире рекомендательных систем. Не обошлось без подковерных интриг. Группы то и дело распадались и объединялись. Летом 2009 года вырисовались два фаворита — The Ensemble, сборная солянка команд, куда вошли и «динозавры» из Принстона, и BellKor's Pragmatic Chaos, костяк которого составили инженеры AT&T.

26 июня 2009 года коллектив BellKor загрузил решение, которое наконец-то преодолело 10%-ный барьер. Событие запустило обратный отсчет: по правилам у остальных игроков оставалось 30 суток, чтобы предложить что-то лучше. Страсти накалялись, конкурсанты судорожно допиливали свои методы, пытаясь обскакать друг друга. Ко времени крайнего срока произошло то, что мы описали в первом абзаце. The Ensemble на финише выбился в лидеры. Но это только на публичном наборе. Когда открылись результаты на приватной части, выяснилось, что показатели метрики качества обоих претендентов совпали с точностью до четырех знаков после запятой (RMSE = 0.8567)! Организаторы вручили венок триумфатора тем, кто отправил заявку раньше — BellKor. Второму месту не досталось ни цента. Поистине драматическая развязка.

Ирония в том, что алгоритмы топов лидерборда так и не были внедрены в продакшн, оказавшись чересчур сложными. К тому же произошел переход от DVD к стримингу, где предпочтения пользователей отслеживаются по-другому. Тем не менее соревнование фантастически повлияло на мир айти. Научное сообщество познакомилось с реальной биг-датой. Были протестированы нестандартные техники, в том числе нейросети. Под впечатлением от конкурса возник Kaggle.

Сегодня ИИ интегрирован в нашу повседневность. Машинное обучение нужно вам как воздух, и вы тоже нужны машинному обучению с новыми мыслями. Уже завтра стартует бластимовский курс по ML, который может стать для вас лично таким же поворотным, как когда-то был Netflix Prize для человечества. Не упустите возможность!

#выходные_у_бластим

Читать полностью…

🗿 Двое из ларца, одинаковых с лица

Представьте, что мы хотим научиться уменьшать размер данных. Это полезно для более эффективного хранения и быстрых вычислений. А еще было бы здорово превращать данные в вектора чисел так, чтобы похожие наборы чисел соответствовали похожим объектам. Их можно было бы использовать для анализа данных. Как решить обе задачи одновременно?

🖼 Давайте вообразим, что мы хотим сжимать изображения. Возьмем двух людей: одного назовем «кодировщиком», а второго — «декодировщиком». И посадим их в разные комнаты. Дальше мы достаем пакет картинок, которые хотим сжать, и будем по одной давать кодировщику. Его задача — записать набор чисел небольшой длины, как-то отражающий содержание картинки. Потом мы будем давать эти наборы чисел декодировщику. Он должен будет взглянуть на числа и нарисовать исходную картинку.

🥊 А затем мы посмотрим на результат, посмеемся и влепим обоим подзатыльники. Чем меньше нарисованная картинка похожа на исходную, тем сильнее подзатыльники. Чтобы не быть совсем жестокими, мы еще подскажем, что нужно улучшить, чтобы удар в следующий раз был слабее. Декодировщику — как нужно поправить картинку и что нужно было понять из чисел. Кодировщику — как составлять эти числа, чтобы их лучше воспринял декодировщик.

Сперва у них ничего не будет получаться, так что подзатыльники будут знатными. Но постепенно кодировщик научится сохранять в числах больше смысла, а декодировщик — их расшифровывать. Например, первое число будет положительным, если на картинке кот, и отрицательным, если там собака. Второе число будет кодировать размер животного, третье — цвет шерсти и так далее 🐶🐱

Именно так и функционируют автоэнкодеры! Только кодировщик и декодировщик — это разные нейросети. После их тренировки декодировщик обычно отбрасывают. А вот кодировщик можно использовать, чтобы сжимать картинки (и другие объекты) в меньшую размерность и работать с полученными векторами для анализа данных. Например, их кластеризации или даже задач классификации. Несмотря на то, что мы не говорим нейросетям, какие картинки содержат котиков, а какие песиков, они выучивают такую информацию самостоятельно из данных. Разве это не элегантно?

Для картинок эта архитектура уже не так популярна, зато из нее вырос мощный метод генерации изображений — диффузия. А вот в биологии автоэнкодеры всё еще процветают: они используются для снижения размерности и интеграции данных из разных экспериментов в области транскриптомики отдельных клеток 🧬

Об этом как раз будет один из проектов на курсе «ML для Python»: вам предстоит написать собственный автоэнкодер для анализа данных пациентов с COVID-19 и здоровых доноров, а для искушенных студентов — вариационный автоэнкодер. О других кейсах, которые будут выполнять участники можно прочитать в этом посте.

Благодарим Владимира Шитова, подготовившего материал эксклюзивно для Бластим

Читать полностью…