Часть 4. Как биоинформатика и системная биология появились на кафедре «Компьютерные технологии» Университета ИТМО. 2019, 2020 гг.

Часть 3: https://vk.com/@1077823-chast-3-2017-2018-gg-kak-bioinformatika-i-sistemnaya-biologi

2019 год

Статьи в выдающихся журналах

1. Zhavoronkov A., Ivanenkov Y., Aliper A., Veselov M., Aladinskiy V., Aladinskaya A., Terentiev V., Polykovskiy D., Kuznetsov M., Asadulaev A., Volkov Y., Zholus A., Shayakhmetov R., Zhebrak A., Minaeva L., Zagribelnyy B., Lee L., Soll R., Madge D., Xing L., Guo T., Aspuru-Guzik A. Deep Leaning enables Rapid Identification of Potent DDR 1 Kinase Inhibitors // Nature Biotechnology. 2019. 37, pp.1038-1040. 2-year IF: 31.864, 5-year IF: 45.117, SJR 2018: 14.57 (https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x).

2. Caine E., Scheaffer S., Arora N., Zaitsev K., Artyomov M., Coyne C., Moley K,, Michael S. Diamond M. Interferon Lambda Protects the Female Reproductive Tract Against Zika Virus Infection // Nature Communications. 2019. Vol. 10. Article number: 280. IF: 12.134, SJR: 6.585 (https://www.nature.com/articles/s41467-018-07993-2).

3. Pelgrom L., Patente T., Sergushichev A., Esaulova E., Otto F., Ozir-Fazalalikhan A., van der Zande HJP, van der Ham A., van der Stel S., Artyomov M., Everts B. LKB1 Epressed in Dendritic Cells Governs the Development and Expansion of Thymus-Derived Regulatory T Cells // Cell Research. 2019. 29(5): 406-419. Doi: 10.1038/s41422-019-0161-8. 5-year IF: 18.448, SJR: 6.01 (https://www.nature.com/articles/s41422-019-0161-8).

4. Cella M., Gamini R., Sécca C., Collins P., Zhao S., Peng V., Robinette M., Schettini J., Zaitsev K., Gordon W., Bando J., Yomogida K., Cortez V., Fronick C., Fulton R., Lin L., Gilfillan S., Flavell R., Shan L., Artyomov M., Bowman M., Oltz E., Jelinsky S., Colonna M. Subsets of ILC3−ILC1-Like Cells Generate a Diversity Spectrum of Innate Lemphoid Cells in Human Mucosal Tissues // Nature Immunology. 2019. June. 5-year IF: 21.974, SJR: 13.3 (https://www.nature.com/articles/s41590-019-0425-y).

5. Bajpai G., Bredemeyer A., Li W., Zaitsev K., Koenig A., Lokshina I., Mohan J., Ivey B., Hsiao H., Weinheimer C., Kovacs A., Epelman S., Artyomov M., Kreisel D., Lavine K. Tissue Resident CCR2 − and CCR2+ Cardiac Macrophages Differentially Orchestrate Monocyte Recruitment and Fate Specification Following Myocardial Injury // Circulation research. 2019. 124 (2), 263-278. IF: 15.86, SJR: 5.72 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30582448).

6. Jordan S., Tung N., Casanova-Acebes M., Chang C., Cantoni C., Zhang D., Wirtz T., Naik S., Rose S., Brocker C., Gainullina A., Maier B., LeRoith D., Gonzalez F., Meissner F., Ochando J., Rahman A., Chipuk J., Artyomov M., Frenette P., Piccio L., Berres M., Gallagher E., Merad M. Dietary Intake Regulates the Circulating Inflammatory Monocyte Pool // Cell. 2019. 178, pp.1102-1114. IF: 36.216, SJR: 25.976 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867419308505).

7. Zhang S., Weinberg S., Deberge M., Gainullina A., Schipma M., Kinchen J., Ben-Sahra I., Gius D., Yvan-Charvet L., Chandel N., Schumacker P., Thorp E. Efferocytosis Fuels Requirements of Fatty Acid Oxidation and the Electron Transport Chain to Polarize Macrophages for Tissue Repair // Cell Metabolism. 2019. Vol. 29. No 2, pp. 443-456. IF: 22.415, SJR: 10.69 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30595481).

8. Zaitsev K., Bambouskova M., Swain A., Artyomov M. Complete Deconvolution of Cellular Mixtures Based on Linearity of Transcriptional Signatures // Nature Communications. 2019. Vol. 10. Article number: 2209. IF: 12.134, SJR: 6.585 (https://www.nature.com/articles/s41467-019-09990-5).

9. Dmitrieva R., … Sergushichev A., Sitnikova M., Kostareva A. Skeletal Muscle Resident Progenitor Cells Coexpress Mesenchymal and Myogenic Markers and Are Not Affected by Chronic Heart Failure-Induced Dysregulations // Stem Cells International. 2019. Open Access. 11 p. (https://doi.org/10.1155/2019/5690345).

10. Park E., …, Zaitsev K., … Yokoyama W. Toxoplasma Gondii Infection Drives Conversion of NK Cells into ILC1-Like Cells // eLIFE. 2019. 8. e47605. SJR: 6.62 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31393266/).

11. Nikitin D., … Mursina A., Pats K., … Buzdin A. Retroelement-Linked H3K4me1 Histone Tags Uncover Regulatory Evolution Trends of Gene Enhancers and Feature Quickly Evolving Molecular Processes in Human Physiology // Cells. 2019. 8 (10). 1219. IF: 5.656, SJR: 2.742 (https://doi.org/10.3390/cells8101219).

12. Lelyavina T., Sergushichev A., … Dmitrieva R. Clinical Response to Personalized Exercise Therapy in Heart Failure Patients with Reduced Ejection Fraction Is Accompanied by Skeletal Muscle Histological Alterations // International Journal of Molecular Sciences. 2019. Vol. 20. Issue 21, 5514. SJR: 1.31 (https://doi.org/10.3390/ijms20215514).

13. Kiselev А., Vaz R., Sergushichev A., Dmitrieva R., ... Kostareva А. Truncating variant in MYOF gene is associated with limb-girdle type muscular dystrophy and cardiomyopathy // Frontiers in Genetics. 2019. 10: 608 (https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00608).

14. Glotov A.S., Kazakov S.V., Vashukova E.S., Pakin V.S., Danilova M.M., Nasykhova Y.A., Masharsky A.E., Mozgovaya E.V., Eremeeva D.R., Zainullina M.S., Baranov V.S. Targeted Sequencing Analysis of ACVR2A Gene Identifies Novel Risk Variants Associated with Preeclampsia // Journal of Maternal-Fetal and Neonatal Medicine. Vol. 32. 2019. Issue 17. IF: 1.826 (https://doi.org/10.1080/14767058.2018.1449204).

15. O`Braen S. et al. Genome-wide sequence analyses of ethnic population across Russia // Genomics. 2019. V.112. Issue 1, pp. 442-458. 5-Year IF: 3.270. SJR: 1.688 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888754318307419?via%3Dihub). Среди авторов с аффилиацией ИТМО появился выдающийся ученый Стефан O`Брайен: Google Scholar. h-index - 154!

16. Korotkevich G., Sukhov V., Sergushichev A. FGSEA. Fast Gene Set Enrichment Analysis / Bioconductor. Open-Source Software for Bioinformatics. 2019 (http://bioconductor.org/packages/devel/bioc/html/fgsea.html). Среди авторов этой статьи Геннадий Короткевич! Лиха беда начало!

А еще здесь стоит обратить внимание на выдающийся старт Насти Гайнуллиной!

Конференции

1. Avdeyev P., Atamanova M., Alekseyev M. A Uniform Theory of Adequate Subgraphs for the Genome Median, Halving, and Aliquoting Problems / 6th International Conference on Algorithms for Computational Biology (AlCoB 2019). Lecture Notes in Bioinformatics (LNCB 11488). Algorithms for Computational Biology. 2019, pp. 97-111. SJR: 0.295 (https://www.springer.com/gp/book/9783030181734).

2. Gainullina A., Sergushichev A., Randolph G., ImmGen Consortium, Artyomov M. ImmGen Open-Source Mononuclear Phagocyte Profiling Analysis / Proceedings of 9th Moscow Conference on Computational Molecular Biology (MCCMB’19). М.: ИППИ РАН, 2019 (http://mccmb.belozersky.msu.ru/2019/thesis/MCCMB2019/abstracts/105.pdf).

Bioinformatics Contest 2019

Второго февраля начался предварительный тур третьей международной олимпиады по биоинформатике – Bioinformatics Contest 2019 (https://bioinf.me/en/contest). Задачи были составлены сотрудниками нашей кафедры: Алексей Сергушичев, Виталий Демьянюк, Григорий Шовкопляс, Артем Васильев, Виталий Аксенов, Илья Збань, Никита Алексеев, Мария Атаманова, Дмитрий Якутов. Еще один автор задач – Сергей Аганезов, закончивший наш университет. Он сейчас работает в университете Джона Хопкинса (США). Спонсоры: JetBrains, Yandex и Serokell (это компания нашего недавнего выпускника Арсения Сероки).

23, 24 февраля наши ребята провели Final Round Bioinformatics Contest 2019 (http://mon.stepik.org/), для участия в котором было допущено более 400 участников. Из них 247 участников набрали очки. С большим отрывом победил Геннадий Короткевич, который набрал 6310 баллов из возможных 6650 баллов. Вот как прокомментировал в «ВКонтакте» победу Гены организатор этих соревнований Леша Сергушичев: «Идет Гена по лесу, видит проходит контест. Сел за него и … победил». Второе место в этом контесте занял Николай Будин.

24 марта появилось большое интервью (https://www.listennotes.com/podcasts/the-bioinformatics/31-bioinformatics-contest-fUVycsnwYBa/) в один час 46 минут на the Bioinformatics chat #31: Bioinformatics Contest 2019 with Alexey Sergushichev (one of the organizers of the contest) and Gennady Korotkevich (the 1st prize winner), в котором они разобрали решение трех задач квалификационного раунда (Bee Population, Sequencing Errors, Transposable Elements) и пяти задач финального раунда (Cancer and Chromosome Rearrangements, Epigenomic Marks, Bacterial Communities, Minimal Genome, Endangered Species). В интервью прозвучали фамилии авторов задач из Университета ИТМО: Виталия Аксенова, Григория Шовкопляса, Дмитрия Якутова, Ильи Збаня и Артема Васильева.

Открытая лекция профессора Марка Дейли в Университете ИТМО

Леша Сергушичев с Максимом Артемовым и другими учеными в мае 2019 г. провели шестой семинар по системной биологии под Санкт-Петербургом (https://bioinf.me/education/sbw/2019). В нем принял участие Марк Дейли ­– выдающейся ученый, один из пионеров вычислительной генетики, с которым наши ребята активно сотрудничают. В настоящее время он директор Института молекулярной медицины Финляндии (Institute for Molecular Medicine Finland) в Хельсинки. На раннем этапе проекта секвенирования генома человека Марк предложил генетическую модель построения карт гаплотипов – HapMap, которые позволили провести первый полногеномный поиск ассоциаций (GWAS). В его лаборатории были найдены одни из первых генетических ассоциаций для болезни Крона, аутизма и шизофрении.

Марк Дейли (https://en.wikipedia.org/wiki/Mark_Daly_(scientist)) – один из наиболее цитируемых ученых в области генетики человека и входит в Топ 100 самых цитируемых ученых всех времен и народов по оценкам Google Scholar. На 14.09.2020 г. его индекс Хирша был равен 202 при числе цитирований – 293 854 (https://scholar.google.com/citations?user=SW3aNagAAAAJ&hl=en). На 27.08.2020 г. в рейтинге Highly Cited Researchers (h>100) According to Their Google Scholar Citations Public Profiles (https://www.webometrics.info/en/hlargerthan100) Марк занимал 85 место с индексом Хирша – 196 и числом цитирований – 280 584. В этом рейтинге на эту дату индекс Хирша по Google Scholar, равный 100 и более, имели 4167 ученых.

25 мая Марк провел открытую лекцию в Университете ИТМО на тему The big data and computational opportunities in the electronic health records and genome data. До лекции Максим представил меня Марку. Я подарил Дейли буклет нашего факультета. В моем экземпляре буклета (на странице с портретами Артемова и Сергушичева) он написал: «Congratulations on ITMO great success! Hoping for yeast future collaboration. Mark Daly» (https://vk.com/albums1077823?z=photo1077823_456241916%2Fphotos1077823). Интересно, что, когда я сказал ему, что у меня плохой английский, Марк заметил, что его русский не лучше! Хорошо, когда общаются люди без комплексов… Кстати, Билл Гейтс не знает иностранных языков, и ничего, как-то :-) обходится...

После встречи мы сфотографировались: В. Ульянцев, А. Сергушичев, М. Дейли, М. Артемов и я. Съемка проходила на фоне фотографии Г. Короткевича и Н. Нигматуллина. Марк обратил на это внимание и попросил включить Гену в кадр, так как знаком с ним. Потом оказалось, что в кадр еще попала фотография А. Станкевича, А. Васильева и Б. Минаева (https://vk.com/albums1077823?z=photo1077823_456242082%2Fphotos1077823).

Костя Зайцев – победитель программы Skoltech Fellowship Program 2019

28 мая (в мой день рождения) в Сколково прошла торжественная церемония, посвященная победителям программы Skoltech Fellowship Program 2019. (https://www.skoltech.ru/en/2019/05/systems-biology-program-2019-award-ceremony-and-seminar/#). Наш выпускник Костя Зайцев (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/8536/) вошел в пятерку лучших молодых ученых страны по системной биологии! (https://www.pm.skoltech.ru/). Тема его проекта: Identification and separation of sources of transcriptional variability in single-cell RNA-seq data (http://news.ifmo.ru/ru/science/it/news/8536/). А вот какой у Кости был старт! Обратите внимание на названия журналов, где опубликованы указанные ниже статьи:

1. Caine E., Scheaffer S., Arora N., Zaitsev K., Artyomov M., Coyne C., Moley K., Michael S. Diamond M. Interferon lambda protects the female reproductive tract against Zika virus infection // Nature Communications. 2019. Vol. 10. (Article number: 280). IF: 12.134, SJR: 6.585 (https://www.nature.com/articles/s41467-018-07993-2).

2. Zaitsev K., Bambouskova M., Swain A., Artyomov M. Complete deconvolution of cellular mixtures based on linearity of transcriptional signatures // Nature Communications. 2019. Vol. 10. (Article number: 2209). IF: 12.134, SJR: 6.585 (https://www.nature.com/articles/s41467-019-09990-5). В статье изложен новый метод определения типов клеток в образце ткани. Определены типичные признаки активности генов разных типов клеток и на этой основе построена модель для определения разных клеток в смешанных образцах. Такой подход позволяет, например, понять как соотношение разных клеточных типов связано с выживаемостью онкологических больных (http://news.ifmo.ru/ru/science/it/news/8526/).

3. Cella M., Gamini R., Sécca C., Collins P., Zhao S., Peng V., Robinette M., Schettini J., Zaitsev K., Gordon W., Bando J., Yomogida K., Cortez V., Fronick C., Fulton R., Lin L., Gilfillan S., Flavell R., Shan L., Artyomov M., Bowman M., Oltz E., Jelinsky S., Colonna M. Subsets of ILC3−ILC1-like cells generate a diversity spectrum of innate lymphoid cells in human mucosal tissues // Nature Immunology. 2019. June 17. 5-year IF: 21.974, SJR: 13.3 (https://www.nature.com/articles/s41590-019-0425-y).

4. Bajpai G., Bredemeyer A., Li W., Zaitsev K., Koenig A., Lokshina I., Mohan J., Ivey B., Hsiao H., Weinheimer C., Kovacs A., Epelman S., Artyomov M., Kreisel D., Lavine K.,Tissue resident CCR2 − and CCR2+ cardiac macrophages differentially orchestrate monocyte recruitment and fate specification following myocardial injury // Circulation research. 2019. 124 (2), 263-278. IF: 15.86, SJR: 5.72 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30582448).

Напомню, что 2017 г. одним из победителей программы Skoltech Fellowship Program был Леша Сергушичев!

Когда показываешь ссылки на эти публикации ИТ-талантливым молодым людям, некоторые из них говорят, что биология их не интересует. При этом они даже не удосуживаются прочесть фрагмент из интервью Гены Короткевича (http://news.ifmo.ru/ru/university_live/achievements/news/8550/), приведенный выше, в котором он говорит, что Леша Сергушичев «очистил» ему задачу от биологии, и она стала чисто математическо-программистской.

Один старый художник когда-то говорил мне, что нет разницы между Озерками и Таити – и там, и там жизнь людей, и поэтому для создания выдающихся произведений не надо, как это сделал Гоген, ехать на край света. И нашим молодым людям нет необходимости для занятий наукой ехать на «Таити», а достаточно подняться на второй этаж кафедры, где сидят Леша и Костя, и заняться с ними наукой. Они знают, как публиковаться в журналах с такой цитируемостью, которая не снилась не только мне, но и почти всем руководителям, к которым молодые люди собрались за рубеж!

В это время один мой молодой коллега высказал сомнение в моем вкладе в развитие биоинформатики на нашей кафедре – он все заслуги в этом вопросе отнес на счет Алексея Сергушичева (https://scholar.google.ru/citations?user=fcH0gPgAAAAJ&hl=en). Я транслировал это высказывание Леше, который прокомментировал его так: «Вы называете меня «великим русским ученым», так вот «великим ученым» я, возможно, стал бы и без Вас, но русским и по этой тематике – только благодаря Вам». Неплохо сказано, не правда ли? Особенно если учесть, что Леша родом из Вологды...

Семинар по секвенированию единичных клеток

В начале июня в Томске прошла первая в России международная научная школа, посвященная новому исследовательскому подходу – секвенированию единичных клеток. Этот способ открывает большие возможности в изучении особенностей развития рака и причин устойчивости опухолей к терапии. В качестве лекторов школы выступили Павел Морозов из Университета Рокфеллера (Нью-Йорк, США), Константин Оконечников из Центра исследования рака (Гейдельберг, Германия), Алексей Сергушичев и Константин Зайцев из Университета ИТМО (Санкт-Петербург, Россия), Софья Касацкая из Института биоорганической химии РАН (Москва, Россия), ученые из Томска. В Томске имеется секвенатор NextSeq500, он позволяет анализировать не только геном, экзом, эпигеном, транскриптом, но и отдельные гены клеток различных живых организмов (http://www.tsu.ru/news/v-tomske-prokhodit-pervaya-v-rf-shkola-sekvenirova/).

Участие в работе летней школы «Биоинформатика в исследованиях развития и старения»

С 29 июля по третье августа в Москве проходила летняя школа «Биоинформатика в исследованиях развития и старения» (https://vk.com/@itmo.ctlab-bioinformatika-v-issledovaniyah-razvitiya-i-stareniya), в рамках которой Алексей Сергушичев прочел лекцию «Анализ данных RNA-seq» (https://www.youtube.com/watch?time_continue=4&v=qjVykn0i5s8). В работе школы принимал участие Костя Зайцев.

Как мы «сохранили» Костю Зайцева в Университете ИТМО

А теперь я расскажу, как можно быть в тренде мировой науки, никуда не уезжая из родного российского университета. В 2016 г. компания «Филип Моррис» выделила деньги на пять грантов на три года каждый на научные исследования, что было названо Systems Biology Skoltech Fellowship Program (https://www.pm.skoltech.ru/). При этом победители могли оставаться там, где работают: здесь нет и не было принудительной мобильности – надо только отчитываться один раз в год.

Получить этот грант очень трудно, так как в «приемную комиссию» входят, как отмечено выше, Михаил Гельфанд и Константин Северинов. Так вот, в 2017 г. нам надо было «удержать» на кафедре Лешу Сергушичева, который сейчас работает у нас и публикуется с ведущими в этой области учеными мира. Победа в Сколково (http://www.skoltech.ru/en/2017/04/the-winners-of-the-systems-biology-fellowship-program-2/) упростила решение этой задачи.

А в 2019 г. произошло следующее. Наш выпускник Костя Зайцев проводил исследования в Университете Вашингтона в Сент-Луисе, но потом поступил неосторожно – выехал в Россию. Когда он захотел вернуться назад, с визой возникли большие проблемы. Прошло достаточно много времени, и Леша сказал мне, что Костя собирается уехать в Германию... Я спросил Алексея знает ли он кого-то из ученых в этой области в Германии, и услышал ответ: «Нет». После этого я предположил, что Костя может попасть к профессору, которому абсолютно наплевать на Лешу и на Университет ИТМО. Леша сказал, что это вполне вероятно, и услышал от меня простой вопрос: «А какой тогда нам прок от этого?» После этого Леша сделал ничем не обоснованное предположение, что Косте может быть там хорошо.

Потом я в очередной раз пояснил Леше что, несмотря на то, что очень уважаю труд водителей трамваев, я таковым не являюсь, и цель моей жизни не состоит в том, чтобы бессмысленно для страны, университета, кафедры и себя способствовать перевозке молодых талантливых людей на большие расстояния. Выслушав эту тираду, Леша спросил меня: «А что же делать?». Мой ответ был на удивление прост: «Думать!».

И они придумали: Костя выиграл грант в Сколково, и 28 мая он был вызван туда на награждение, о чем написала газета «Коммерсант» https://www.kommersant.ru/doc/4066991). Итак, Костя может три года ни от кого не зависеть, оставаться в нашем коллективе с очень сильными сотрудниками и студентами, проводить исследования, с теми людьми, с кем работал раньше, а совместно с Лешой Сергушичевым и их другом и коллегой Максимом Артемовым организовывать школы и семинары по биоинформатике и системной биологии в России и других странах.

А еще Леша и он общаются с Марком Дейли, о величии которого сказано выше. У Марка в лаборатории Broad Institute of MIT and Harvard работают брат Максима – Никита и стажируется наш аспирант Саша Лобода.

Так в рамках предложенной мной инициативы «Сохраним в университетах лучших!» (https://www.itweek.ru/management/article/detail.php?ID=108777) нам удалось «сохранить» и Костю! По этому вопросу пока все.

Nature Index Russia

31 июля стал известен Nature Index Russia за период 1.08.2018-31.07.2019 г. (https://www.natureindex.com/country-outputs/russia), характеризующий публикационную активность научных организаций и вузов в изданиях, связанных с журналом Nature. На этот раз Университет ИТМО занял седьмое (!) место в России после РАН (в целом!), МГУ, СПбГУ, Курчатовского центра, МФТИ и Объединенного института ядерных исследований. После нас – Новосибирский государственный университет и Сколтех.

Лекция о биоинформатике и изучении происхождения людей

27 августа Владимир Ульянцев прочел лекцию «Биоинформатика: как геномные данные помогают изучать происхождение людей и механизмы развития заболеваний» (https://vk.com/itmo.ctlab?z=video-28625572_456239690%2Fpl_-76507013_-2). Лекция прошла в рамках лектория Университета ИТМО в Новой Голландии (http://news.ifmo.ru/ru/announce/53436/).

Леша Сергушичев на «Эхо Москвы в Санкт-Петербурге»

24 сентября Алексей участвовал на «Эхо Москвы в Санкт-Петербурге» в программе «Пифагоровы штаны» на тему «Компьютер помогает биологам решать различные задачи и открывать универсальные механизмы работы тех или иных генов. Как это работает для клеток иммунной системы?».

Лекции в Computer Science Center

22 ноября Леша Сергушичев прочел в Computer Science Center (https://compscicenter.ru/) лекцию на тему «Соединяем точки: использование графов для интерпретации биологических данных» (https://www.youtube.com/watch?time_continue=5&v=JY6yxRv0vHI&feature=emb_logo).

За четыре дня до этого там же Екатерина Носкова, работающая у нас в международной научной лаборатории «Компьютерные технологии», прочла лекцию на тему «Вывод демографических историй из геномных данных» (https://www.youtube.com/watch?time_continue=189&v=S_cEJ5pL9IU&feature=emb_logo).

2020 год

С первого января при нашей «кафедре» в рамках международного научного центра «Компьютерные технологии» действует научно-образовательный центр геномного разнообразия под руководством Алексея Сергушичева. Сотрудники этого центра перешли к нам из СПбГУ (http://dobzhanskycenter.spbu.ru/ru/59-kategoriya-ru-ru/sotrudniki/rukovodstvo/62-o-brajen-stefan-dzh-r.html).

Научный руководитель центра – выдающийся ученый Стивен О’Брайен (https://en.wikipedia.org/wiki/Stephen_J._O'Brien). На 27.08.2020 г. в Google Scholar Stephen J. O’Brien имел индекс Хирша – 152, а число цитирований – 98 527 (https://scholar.google.com/citations?user=XwnFYYYAAAAJ&hl=en). В этот же день он в рейтинге Highly Cited Researchers (h>100) According to Their Google Scholar Citations Public Profiles (https://www.webometrics.info/en/hlargerthan100) занимал 445 место со следующими показателями: индекс Хирша – 155, а число цитирований – 103 479. Его фотографии с Сергушичевым, Ульянцевым и мной размещены здесь: https://vk.com/id1077823?z=photo1077823_457243976%2Fphotos1077823 и https://vk.com/id1077823?z=photo1077823_457243975%2Fphotos1077823.

Новая структура должна стать центром биоинформатики, в котором будут вестись работы по сборке геномов различных живых организмов, а также изучению генетического разнообразия животных и людей (https://indicator.ru/mathematics/bioinformatika-eto-novyi-mikroskop.htm).

Пятого марта на портале Университета ИТМО была опубликована статья об этом: «В Университете ИТМО создан научно-образовательный центр геномного разнообразия: в нем готовятся изучать геном балтийской нерпы, амурского тигра и других животных» (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/9233/).

За день до ее публикации там же вышла статья «Ученые Университета ИТМО создали алгоритм, позволяющий легче и точнее строить историю популяций людей и животных» (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/9222/). В ней описан программный продукт, реализующий этот алгоритм, который позволяет быстро и эффективно анализировать геномные данные, и на их основе строить наиболее вероятные модели демографической истории тех или иных популяций растений, животных и людей. Эта статья посвящена научной работе: Noskova G., Ulyantsev V., Koepli K-P., O’Brien S., Dobrynin P. GADMA: Genetic Algorithm for Inferring Demographic History of Multiple Populations from Allele Fequency Spectrum Data // GigaScience. Vol. 9. 2020. Issue 3. IF: 4.688. SJR: 4.73. https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa005. При этом отмечу, что из пяти авторов этой работы, четверо сотрудники вновь образованного центра: Екатерина Носкова, Владимир Ульянцев, Павел Добрынин и Стивен О’Брайен.

Леша Сергушичев рассказывает о зарождении у нас биоинформатики

26 марта исполнилось 120 лет Университету ИТМО. В этот день на портале университета появилась статья «Как в университет ИТМО зарождались лазерные технологии, а когда начала развиваться биоинформатика – ученые вспоминают историю вуза» (https://news.itmo.ru/ru/university_live/achievements/news/9286/). Приведу рассказ Алексея Сергушичева, директора научно-образовательного центра геномного разнообразия, руководителя группы биоинформатики международной научного центра «Компьютерные технологии»: «Первые исследования в области биоинформатики начались с конца 2009-начала 2010 г. В конце ноября 2009 г. в Университет ИТМО по инициативе Анатолия Абрамовича Шалыто приезжал Егор Борисович Прохорчук из команды академика РАН Константина Георгиевича Скрябина. На встрече со студентами и выпускниками кафедры «Компьютерные технологии» он рассказал про геном и связанные с этим задачи биоинформатики. В результате в качестве дипломных работ этой темой начали заниматься трое наших очень сильных студентов: призер чемпионата мира по программированию Михаил Дворкин (http://is.ifmo.ru/diploma-theses/_dvorkin_genom.pdf) и два чемпиона мира – Владислав Исенбаев (http://is.ifmo.ru/genom/_isenbaev_thesis.pdf) и Евгений Капун (http://is.ifmo.ru/genom/_kapun_thesis.pdf). Анатолий Абрамович для их мотивации написал два стиха: 1. Будет геном – будет диплом! 2. Не будет генома – не будет диплома! Стихи «сработали».

Позже этой задачей под руководством чемпиона мира по программированию Федора Царева занялся я (http://is.ifmo.ru/diploma-theses/2011-bachelor-sergushichev/, http://is.ifmo.ru/diploma-theses/2013/master/sergushichev/sergushichev.pdf) и мои одногруппники – Сергей Казаков (http://is.ifmo.ru/diploma-theses/2013/master/kazakov/kazakov.pdf) и Антон Александров (http://is.ifmo.ru/diploma-theses/2013/master/alexandrov/alexandrov.pdf). К моей и Сергея магистерским «руку приложил» Анатолий Абрамович, который в дальнейшем был научным руководителем наших кандидатских диссертаций (в самом конце руководителем Алексея по взаимной договоренности стал Максим Артемов, А.Ш.).

Ключевым этапом в развитии этой области стал 2013 г. В конце этого года мне удалось съездить на стажировку в Университет Вашингтона в Сент-Луисе к тогда еще начинающему исследователю, а теперь профессору Максиму Артемову, с которым, как отмечено выше, в 2012 г. в Санкт-Петербурге познакомился Федор Царев. Тогда же, мой одногруппник Владимир Ульянцев, а сейчас директор центра «Компьютерные технологии», съездил на стажировку в группу Дмитрия Алексеева в Федеральном научно-клиническом центре физико-химической медицины (ФНКЦ ФХМ). В этом же году наш университет очень удачно вошел в «Программу 5-100», которая позволила нам оставаться в университете и заниматься этой перспективной областью. Чуть позже мы стали вести и образовательную деятельность в виде ежегодного семинара по системной биологии, который в 2018 г. перерос в магистерскую программу по биоинформатике и системной биологии.

В результате у нас сформировалось несколько направлений, по которым наши исследования выполняются на мировом уровне: анализ данных в иммунологии и раке, метагеномика, сравнительная геномика, по которым у нас выходят статьи как в ведущих профильных журналах по биоинформатике, так и в ведущих журналах мира, включая Nature, Science и Cell, а нашими программными инструментами пользуются тысячи ученых по всему миру. Сейчас одна из главных задач – организационная: за последнее время наша команда сильно выросла, что требует адаптации форматов работы.

С точки зрения науки я бы выделил несколько направлений. Во-первых, это наши исследования по методам интерпретации результатов полногеномного анализа ассоциаций, выполняемых совместно с лабораторией выдающегося ученого Марка Дейли в Broad Institute of MIT and Harvard. Хотя это и довольно давно существующая задача, сейчас появляется шанс сделать прорыв в этой области за счет использования больших объемов публичных данных и их анализа с помощью эффективных вычислительных методов. Во-вторых, это систематический анализ открытых баз данных экспрессии генов. У нас уже есть отдельные инструменты по поиску, визуализации и анализу таких данных, но теперь все эти инструменты необходимо объединить в единую платформу, чтобы дать возможность биологам со всего мира простой и полезный доступ к имеющимся массивам данных. И в-третьих, это развитие недавно появившегося у нас направление по геномике животных и, в частности исчезающих видов, под руководством известного профессора Стивена О'Брайена и наращивание экспертизы в области геномики человека».

Говорят Сергушичев и Ульянцев

Третьего апреля в статье «Биоинформатика – это новый микроскоп» на портале Indicator (https://indicator.ru/mathematics/bioinformatika-eto-novyi-mikroskop.htm) Леша Сергушичев и Володя Ульянцев рассказали свои версии истории того, как на кафедре «Компьютерные технологии» Университета ИТМО начали заниматься биоинформатикой.

Вот, что говорит Алексей: «Это направление появилось на нашей кафедре около 10 лет назад. Началось все со знакомства с научной группой академика РАН Константина Скрябина (с самим Константином Георгиевичем, А.Ш.). Они занимались исследованием генома и захотели привлечь к этим исследованиям ребят, которые занимаются компьютерными науками (ничего этого они не хотели – это я предложил Скрябину взаимодействовать с нами, и он согласился, А.Ш.). Мы в то время были студентами. На кафедре было развито не так много научных направлений, многие уходили работать в программисты. И вот по инициативе профессора Анатолия Шалыто команда Скрябина предложила нам задачу по сборке генома из отдельных прочтений. Она звучала довольно понятно для программистов: фрагменты генома – строки, и их надо склеить с помощью алгоритмов. С этой задачи мы постепенно начали заниматься биоинформатикой. Решить ее, как сейчас нам видится, удалось не слишком хорошо, но у нас сформировалась команда биоинформатиков. В 2012 г. мы через Федю Царева познакомились с Максимом Артемовым, который в то время только-только стал профессором (его должность называлась Assistant Professor, А.Ш.) в Университете Вашингтона в Сент-Луисе. Я съездил к нему на стажировку на несколько месяцев, и мы начали работать вместе. С тех пор у нас вышло много совместных статей, в том числе в таких журналах, как Nature и Cell. Тогда же мы, через Володю Ульянцева, начали сотрудничать с лабораторией биоинформатики Дмитрия Алексеева в ФНКЦ ФХМ в Москве. С первых публикаций в топовых журналах всем стало понятно, что в биоинформатике университет может сильно проявить себя, и это направление получило всестороннюю поддержку».

Теперь вспоминает Володя: «Многие из нас начинали с олимпиадного движения. Первые курсы я делал задачи по программированию и постепенно перетек в науку – занимался исследованиями, связанными с автоматным программированием (http://is.ifmo.ru/works/2008/Vestnik/53/01-automata-based-programming.pdf). В это время ребята защищали свои магистерские по сборщику генома, а я на это смотрел немного со стороны. Отчасти мне было радостно, что я занимаюсь Computer Science, который имеет шансы попасть в долгоиграющую историю, но в то же время и обидно, что прямо сейчас мои исследования мало кому нужны. Выбор был непростой, и в аспирантуре после стажировки в ФНКЦ ФХМ я начал заниматься и тем, и другим».

Статьи в журналах

1. Zhou Y., Song W. Andhey P., ..., Zaitsev K., ..., Artyomov M., Colonna M. Human and Mouse Single-Nucleus Transcriptomics Reveal TREM2-Dependent and TREM2-Independent Cellular Responses in Alzheimer’s Disease // Nature Medicine. Vol. 26. 2020, pp.131-142. IF: 30.641. SJR: 17.01 (https://doi.org/10.1038/s41591-019-0695-9).

2. Williams1 J., Winkels H., Durant С., Zaitsev K., Ghosheh Y., Ley K. Single Cell RNA Sequencing in Atherosclerosis Research // Circulation Research. 2020. Vol.126 (9), pp. 1112-1126. IF: 15.862. SJR: 5.72 (https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCRESAHA.119.315940).

3. Wang Y., Zaitsev K., Lu Q., Shan Li, Schaiff W., Kim K, Droit L., Wilen C., Desai C., Balce D., Orchard R., Orvedahl A., Park S., Kreamalmeyer D., Handley S., Pfeifer J., Baldridge M., Artyomov M., Stallings C., Virgin H. Select Autophagy Genes Maintain Quiescence of Tissue Resident Macrophages and Increase Susceptibility to Listeria Monocytogenes // Nature Microbiology. 2020. IF: 14.3. SJR: 7.54 (https://doi.org/10.1038/s41564-019-0633-0). Эта статья посвящена тому, что отключение гена в миелоидных клетках практически полностью защищает мышей от заражения листерозом (https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/9113/).

4. Krasheninnikova K., Diekhans M., Armstrong J., Dievskii A., Paten B., O’Brien S. halSynteny: a Fast, Easy-to-Use Conserved Synteny Block Construction Method for Multiple Whole-Genome Alignments // GigaScience. Vol. 9. 2020. Issue 6. IF: 6.95. SJR: 4.726 (https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa047).

5. Noskova G., Ulyantsev V., Koepli K-P., O’Brien S., Dobrynin P. GADMA: Genetic Algorithm for Inferring Demographic History of Multiple Populations from Allele Frequency Spectrum Data // GigaScience. Vol. 9. 2020. Issue 3. IF: 4.688. SJR: 4.73 (https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa005). Этому исследованию посвящена статья «Ученые Университета ИТМО создали алгоритм, позволяющий легче и точнее строить историю популяций людей и животных». Соответствующий этому алгоритму программный продукт позволяет быстро и эффективно анализировать геномные данные, и на их основе строить наиболее вероятные модели демографической истории тех или иных популяций растений, животных и людей (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/9222/).

6. Avdeyev P., Alexeev N., Rong Y., Alekseyev M. A Unified IPL Framework for Core Ancestral Genome Reconstruction Problems // Bioinformatics. 2020. 36 (10), pp. 2993-3003. IF: 4.531. SJR: 4.55 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32058559/). Этому исследованию посвящена статья «Ученые создали алгоритм для изучения эволюционной истории видов с полногеномными дупликациями» (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/9203/).

7. Esaulova E., Cantoni C., Shchukina I., Zaitsev K., Bucelli R., Wu G., Artyomov M., Cross A., Edelson B. Single-Cell RNA-seq Analysis of Human CSF Microglia and Myeloid Cells in Neuron flammation // Neurology: Neuroimmunology and Neuroinflammation. 2020, Vol. 7, No 4, pp. 1-12. IF: 7.353. SJR: 2.1 (https://nn.neurology.org/content/7/4/e732).

8. Röhl S., Rykaczewska U., Seime T., Suur B., Diez M., Gådin J., Gainullina A., Sergushichev A. et al. Transcriptomic Profiling of Experimental Arterial Injury Reveals New Mechanisms and Temporal Dynamics in Vascular Healing Response // JVS: Vascular Science. 2020. V.1, pp.13-37. SJR: 1.293 (https://doi.org/10.1016/j.jvssci.2020.01.001).

9. Гайнуллина А.Н., Шалыто А.А., Сергушичев А.А. Метод совместной кластеризации в графовом и корреляционном пространствах // Моделирование и анализ информационных систем. 2020. Т. 27 (2), с.180-193. (Gainullina A.N., Shalyto A.A., Sergushichev A.A. Method of the Joint Clustering in Network and Correlation Spaces. Modeling and Analysis of Information Systems. 2020. 27(2), pp. 180-193. (In Russ.) (https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-2-180-193).

10. Гайнуллина А.Н., Сухов В.Д., Шалыто А.А., Сергушичев А.А. Применение метода независимых компонент для определения начального приближения при поиске активных модулей в биологических графах // Научно-технический вестник информационных технологий механики и оптики. 2020. № 6, с. 888-892 (https://ntv.ifmo.ru/file/article/20016.pdf).

11. Лобода А.А., Сергушичев А.А. Вывод генных регуляторных сетей по данным экспрессии генов при помощи байесовских сетей // Научно-технический вестник информационных технологий механики и оптики. 2020. № 6, с. 835-840 (https://ntv.ifmo.ru/file/article/20007.pdf).

12. Гайнуллина А.Н., Артемов М., Сергушичев А.А. Модификация метода совместной кластеризации в графовом и корреляционном пространствах // Научно-технический вестник информационных технологий механики и оптики. 2020. № 6, с. 807-814 (https://ntv.ifmo.ru/file/article/20004.pdf).

13. Alexeev N., Isomurodov J., Sukhov V., Korotkevich G., Sergushichev A. Markov Chain Monte Carlo for Active Module Identification Problem // BMC Bioinformatics. 21. Article number: 261 (2020). Open Access. Selected articles from the 15th International Symposium on Bioinformatics Research and Applications (ISBRA-19): bioinformatics (https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-020-03572-9).

14. Aguilar S.V., Aguilar O., ... Gainullina A., et al. The Immunological Genome Project. ImmGen at 15 // Nature Immunology. V. 21, 700-703 (2020) (https://doi.org/10.1038/s41590-020-0687-4).

15. Rohl S., Rykaczewska U., Seime T., Suur B., Diez M., Gadin J., Gainullina A., Sergushichev A. et al. Transcriptomic profiling of experimental arterial injury reveals new mechanisms and temporal dynamics in vascular healing response // JVS: Vascular Science. 2020. V.1, pp. 13-37 (https://jvsvs.org/action/showPdf?pii=S2666-3503%2820%2930001-8).

16. Williams J., Zaitsev K., Kim K., Ivanov S., Saunders B.T., Schrank P., Kim K., Elvington A., Kim S., Tucker C., Wohltmann M., Fife B., Epelman S., Artyomov M., Lavine K., Zinselmeyer B., Choi J., Randolph G. Limited proliferation capacity of aorta intima resident macrophages requires monocyte recruitment for atherosclerotic plaque progression // Nature Immunology. V. 21, pp.1194-1204 (2020) (https://www.nature.com/articles/s41590-020-0768-4).

17. Mogilenko D., Shpynov O., Andhey P., Arthur L., Swain A,. Esaulova E., Brioschi S., Shchukina I., Kerndl M., Yao Z., Laha A., Zaitsev K., Burdess S., Gillfilan S., Stewart S., Colonna M., Artyomov M. Comprehensive profiling of aging immune system reveals clonal GZMK+ CD8 T cells as conserved hallmark of inflammaging // Immunity. V. 54. Issue 1. 2021, pp. 99-115. e12 (https://doi.org/10.1016/j.immuni.2020.11.005).

18. Perepelina K., Klauzen P., Khudiakov A., Zlotina A., Fomicheva Y., Rudenko D., Gordeev M., Sergushichev A., Malashicheva A., Kostareva A. Generation of two iPSC lines (FAMRCi006-A and FAMRCi006-B) from patient with dilated cardiomyopathy and Emery-Dreifuss muscular dystrophy associated with genetic variant LMNAp.Arg527Pro // Stem Cell Research. 43(2020), 101714 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1873506120300167?via%3Dihub).

19. Zlotina A., Melnik O., Fomicheva Y., SkitchenkoR., Sergushichev A., Shagimardanova E., Gusev O., Gazizova G.; Loevets T., Vershinina T., Kozyrev I., Gordeev M., Vasichkina E., Pervunina T., Kostareva A. A 300-kb microduplication of 7q36.3 in a patient with triphalangeal thumb-polysyndactyly syndrome combined with congenital heart disease and optic disc coloboma: a case report // BMC Medical Genomics. 13, Artical number 175 (2020) (https://bmcmedgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12920-020-00821-x).

20. Иванова О.А., Игнатьева Е В., Лелявина Т.А., Галенко В.Л., Комарова М.Ю., Борцова М.А., Ситникова М.Ю., Костарева А.А., Сергушичев А.А., Дмитриева Р.И. Анализ транскриптома скелетной мускулатуры выявил влияние физических тренировок на молекулярные механизмы регуляции роста и метаболизма мышечной ткани у пациентов с хронической сердечной недостаточностью // Российский кардиологический журнал. 2020. № 10, с. 80-86 (https://doi.org/10.15829/1560-4071-2020-4132).

21. Ignatieva E.V., Ivanova O.A., Komarova M.Y., Khromova N.V., Polev D.E., Kostareva A.A., Sergushichev A.A., Dmitrieva R. LMNA mutations G232E and R482L cause dysregulation of skeletal muscledifferentiation, bioenergetics and metabolic gene expression profile // Genes. 2020. 11(9). 1057 (https://doi.org/10.3390/genes11091057).

22. Perepelina K., Kostina A., Klauzen P., Khudiakov A., Rabino M., Crasto S., Zlotina A., Fomicheva Y., Sergushichev A., Oganesian M., Dmitriev A., Kostareva A., Pasquale E.D., Malashicheva A. Generation of two iPSC lines (FAMRCi007-A and FAMRCi007-B) from patient with Emery–Dreifuss muscular dystrophy and heart rhythm abnormalities carrying genetic variant LMNA p.Arg249Gln // Stem Cell Research. V. 47. 2020. 101895 (https://doi.org/10.1016/j.scr.2020.101895).

23. Vershinina T., Fomicheva Y., Muravyev A., Jorholt J., Kozyreva A., Kiselev A., Gordeev M., Vasichkina E., Segrushichev A., Pervunina T., Sjoberg G., Skyttner-Rahmani S., Sejersen T., Kostareva A. Genetic Spectrum of Left Ventricular Non-Compaction in Pediatric Patients // Cardiology. 2020-10-13 (https://www.x-mol.com/paper/1316154892677779456).

Доклад на конференции

Gainullina A., Sergushichev A., Artyomov M. Network perspective on metabolic diversity among mononuclear phagocytes / Fourth International Conference «Bioinformatics: from Algorithms toApplications» (BiATA 2020) (https://www.lektorium.tv/node/37188).

Свидетельство о регистрации программы

Сергушичев А.А., Гайнуллина А.Н., Артемов М. Программа для иден­тификации метаболических модулей по транскриптомным данным со сложным экспериментальным дизайном // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2020 619734. Дата регистрации – 21.08.2020 г.

Интервью Карины Пац

12 марта на портале университета появилось интервью с сотрудницей научного центра «Компьютерные технологии» Карины Пац, которая проводит исследования механизмов работы ядерных рецепторов в Назарбаев Университете под руководством профессора Фердинанда Молнара (https://news.itmo.ru/ru/education/trend/news/9247/).

Статья Екатерины Носковой

27 мая Екатерина Носкова на портале «Хабр» опубликовала статью «Истории развития популяций, генетика и генетические алгоритмы» (https://habr.com/ru/company/JetBrains-education/blog/502244/).

Победитель программы ITMO Fellowship Анна Жук

Третьего июля на портале университета была опубликована статья (https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/9542/) о новом победителе программы ITMO Fellowship Анне Жук, которая будет работать в нашем международном научном центре и заниматься сравнительной геномикой.

Новая специализация в магистратуре – «Алгоритмическая биоинформатика»

Девятого июля на портале нашего университета появилась статья об открытии новой специализации «Алгоритмическая биоинформатика» на рамках англоязычной магистерской программы «Биоинформатика и системная биология», возглавляемой Алексеем Сергушичевым (https://news.itmo.ru/ru/education/trend/news/9562/?fbclid=IwAR1UM2JISxEj3TKOmpR2zFgXTxn5U2chyipeW-rsW0XSmNZUtlizpQXBooI). Она предназначена для выпускников бакалаврских программ в области математики и программирования, которые хотят заниматься биоинформатикой.

Награда на конференции GECCO 2020

12 июля на закрытии конференции GECCO 2020 было объявлено, что в рамках 17th Annual Humman-Competitive Results («Humies») 2020 Bronze Awards: Noskova G., Ulyantsev V., Koepli K-P., O’Brien S., Dobrynin P. GADMA: Genetic Algorithm for Inferring Demographic History of Multiple Populations from Allele Frequency Spectrum Data» (https://news.itmo.ru/ru/university_live/achievements/news/9585/).

Результаты экспертизы по государственному заданию

23 июля, наконец-то, закончилась научно-исследовательская работа: Государственное задание Министерства образования и науки РФ. Тема: «Разработка алгоритмов анализа метаболических и сигнальных сетей для идентификации модулей, регулирующих клеточную адаптацию», которая под моим руководством выполнялась 2017-2019 гг. В заключении РАН, в частности, сказано: «Работа признана фундаментальным исследованием. Тема признана актуальной, а разработанные в ходе ее выполнения методология и подходы имеют высокую научную ценность. Понимание того, как метаболизм регулирует иммунный ответ и развитие раковых опухолей, открывает новые подходы для модуляции этих процессов. Признано, что финансирование темы за счет государственного бюджета было целесообразным, кадровый потенциал темы – высокий. Научный руководитель оценен положительно. Тема соответствует заявленным направлениям научно-технологического развития РФ». Заключение подписали вице-президент РАН В.П. Чехонин (иммунохимик) и академик-секретарь отделения физиологических наук РАН В.А. Ткачук (биохимик).

Победа в международном соревновании по биоинформатике

24 августа на портале университета появилась статья «Команда биоинформатиков университета ИТМО одержала победу в международном турнире MEDIC» (https://news.itmo.ru/ru/life_science/science/news/9674/). В ходе этих соревнований участники должны были создать алгоритм, который на основании данных о микробиоте кишечника (составе бактерий, живущих в нем) определял бы страдает ли пациент воспалительными заболеваниями кишечника. Сотрудники нашей международной научной лаборатории Артем Иванов и Владимир Ульянцев победили сразу в двух подтурнирах.

Одним из перспективных методов диагностики болезней кишечника является метагеномный анализ его микробиоты. Соревнование Metagenomics Diagnosis for Inflammatory Bowel Disesse Challenge проводилось на сайте организаторов (https://www.intervals.science/resources/sbv-improver/medic). В этих соревнованиях приняло участие 26 команд из разных стран мира: десять – из Италии, по шесть – из Греции и Японии, по три – из Финляндии и США. Оба подтурнира проходили в стандартном формате для соревнований по машинному обучению: сначала участникам давались размеченные данные микробиотного исследования 150 пациентов. На них нужно было обучить алгоритм правильно определять состояние человека – здоров ли он, болен ли язвенным колитом или страдает от болезни Крона. После этого обученный анализатор должен был проверить набор таких же данных, только без отметок, и сам сделать вывод, к какой из трех категорий относится каждый пациент.

В первом задании было известно, какие бактерии населяют кишечник и в каком количестве. Эти данные не надо было никак предобрабатывать, и поэтому наши ребята сразу запускали алгоритмы машинного обучения. Они попробовали различные алгоритмы бустинга, один из которых сработал. Второе задание было гораздо более интересным – предоставлялись лишь сырые данные прочтения метагенома – короткие последовательности ДНК микробиоты пациентов, о которых ничего не было известно. Командам самим предстояло выделить признаки, которые являются ключевыми для постановки диагноза, и на их основе сделать предсказание на неразмеченных данных. Наши ребята использовали разработанную при нашем участии программу MetaFast, позволяющую по информации о ДНК выделять некоторые связанные структуры, которые и могут являться ключевыми. На основе этих структур наши участники осуществили машинное обучение и создавали классификатор».

В первом соревновании места распределились так: 1. Team CTLAB@ITMO, ITMO University, Russian Federation: Artem Ivanov, Vladimir Ulyantsev; 2. Team GG-GUMC, Georgetown University Medical Center, USA: Garrett Graham; 3. Team CDS-Lab, HPC and Networking Institute, CNRS, Italy: Mario Rosario Guarracino, Maurizio Giordano, Ichcha Manipur, Ilaria Granata, Lucia Maddalena, Marina Piccirillo, а во втором: 1. Team CTLAB@ITMO, ITMO University, Russian Federation: Artem Ivanov (TL), Vladimir Ulyantsev; 2. Team Mignon, University of Luxembourg: Enrico Glaab; 3. Team GiGi, University of Padova, Italy: Barbara Di Camillo, Marco Cappellato, Mehdi Poursheikhali Asghari, Sebastian Daberdaku, Giacomo Baruzzo, Filippo Pietrobon, Ilaria Patuzzi (https://www.pmiscience.com/whats-new/winners-of-sbv-improver-machine-learning-diagnostic-challenge-announced). Помимо соревновательной, MEDIC имел также и научную составляющую: по итогам турнира команды-победители приглашались к сотрудничеству и созданию совместных публикаций.

Статья с Анастасией Гайнуллиной, и ее защита диссертации

В июле была опубликована статья Гайнуллина А.Н., Шалыто А.А., Сергушичев А.А. Метод совместной кластеризации в графовом и корреляционном пространствах // Моделирование и анализ информационных систем. 2020. Том 27 (2), с.180-193. (Gainullina A.N., Shalyto A.A., Sergushichev A.A. Method of the Joint Clustering in Network and Correlation Spaces. Modeling and Analysis of Information Systems. 2020. 27(2), pp. 180-193. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-2-180-193). Известно, что одним из широко используемых подходов является решение задачи поиска активного модуля, в которой в графе биологических взаимодействий выделяется связный подграф, лучше всего отражающий разницу между двумя рассматриваемыми биологическими состояниями. В настоящей работе этот подход расширяется на случай большего числа биологических состояний и формулируется задача совместной кластеризации в графовом и корреляционном пространствах. Для решения этой задачи предлагается итеративный метод, принимающий на вход граф G и матрицу X, в которой строки соответствуют вершинам графа. На выходе алгоритм выдает набор подграфов графа G так, что каждый подграф является связным и строки, соответствующие его вершинам, обладают высокой попарной корреляцией. Эффективность метода подтверждается экспериментальным исследованием на смоделированных данных.

24.12.2020 г. Анастасия защитила в Университете ИТМО диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук и PhD-dissertations на тему «Метод графового анализа транскриптомных данных для обнаружения метаболической регуляции иммунных клеток» Руководитель – А.А. Сергушичев (http://dissovet.itmo.ru/dissertation/?number=227442).

При этом отмечу, что «Биоархиве» находится статья, в которой Анастасия первый автор, а Леша Сергушичев и Максим Артемов – последние, и это при том, что в статье 44 автора из 19 организаций мира: Gainullina A.et al. Open- Source ImmGen: Network Perspective Onmetabolic Diversity Among Mononuclear Phagocytes // bioRxiv, 2020. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.07.15.204388v1.article-info. После этого я стал уважительно называть Настю – 44/19.

В это время на портале Research Gate эти трое имели такие показатели: Артемов – 42.99, 172 публикации, 23249 прочтений, 7987 цитирований; Сергушичев – 32.15, 55, 9081, 2445; Гайнуллина – 15.89, 10, 1848, 116!

Про Лешу и Настю я написал текст «44/19» (https://vk.com/@1077823-4419).

Первая серьезная статья с участием Геннадия Короткевича

18.11.2020 г. была опубликована первая серьезная статья с участием Гены (Alexeev N., Isomurodov J., Sukhov V., Korotkevich G., Sergushichev A. Markov Chain Monte Carlo for Active Module Identification Problem // BMC Bioinformatics. Vol. 21. Article number: 261 (2020). Open Access. Selected articles from the 15th International Symposium on Bioinformatics Research and Applications (ISBRA-19): bioinformatics (https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-020-03572-9).

На портале нашего университета про эту статью вышел текст «Ученые представили метод, который позволяет оценить вероятность связи гена и болезни» (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/9933/). С помощью этого метода можно определять, какова возможность того, что тот или иной ген или гены влияют на различные процессы в организме, в том числе на развитие заболеваний. Сравнивая гены человека, у которого есть интересующая исследователей болезнь или другой процесс в организме, с генами тех, у кого этой болезни нет, можно увидеть активность каких генов отличается, а затем на основе этих данных появляется возможность предположить, что некоторые из отличающихся генов могут иметь большее значение для развития интересующей исследователей болезни.

Потом Геннадий стал соавтором еще одной работы: Korotkevich G., Sukhov V., Budin N., Shpak B., Artyomov M., Sergushichev A. Fast gene set enrichment analysis // bioRxiv. 2021, pp. 1-40. https://doi.org/10.1101/060012.

Лекция Никиты Алексеева

14 декабря Никита Алексеев прочел для студентов лекцию «Комбинаторные задачи в биоинформатике» ( https://www.youtube.com/watch?v=u2tqq9KPVZg&feature=emb_logo).

Группа биоинформатики в JetBrains Research

В конце декабря компания JetBrains опубликовала информацию о деятельности исследовательских групп в JetBrains Research (https://research.jetbrains.org/ru-ru/groups/?fbclid=IwAR0UNyAQ-8YRq2iVXSkdECU8JZdLIWBYsPZWbW_wiX78KoQ1DZ_DCFsdd6k). Одна из них – группа биоинформатики в составе А. Сергушичев (руководитель), К. Зайцев, С. Казаков и А. Лобода (https://research.jetbrains.org/ru-ru/groups/biogroup/). Она занимается применением методов информатики для решения биологических и медицинских проблем. Целью группы является разработка эффективных вычислительных методов для актуальных задач биологии и медицины. Проекты покрывают достаточно широкий спектр задач биологии и медицины: от обработки данных метагеномного ДНК-секвенирования до анализа экспрессии генов и метаболики. Группа базируется на кафедре «Компьютерные технологии» Университета ИТМО и поддерживается компанией JetBrains. Коллектив активно сотрудничает с лабораторией Максима Артемова в Университете Вашингтона в Сент-Луисе.

Основные проекты. 1. Сравнительный анализ метагеномных данных. В рамках проекта разрабатывается программа MetaFast. В этом методе применяется компромиссный вариант между использованием метагеномной de novo-сборки и спектров k-меров. Такая комбинация позволяет объединить достоинства этих подходов: интерпретируемость и вычислительную эффективность при отсутствии необходимости наличия заранее известных референсных геномных последовательностей. 2. Анализ открытых баз экспериментальных данных. Такие базы, как TCGA и GEO Omnibus, хранят данные большого числа экспериментов. Для поиска связей в этих данных разработан веб-сервис GeneQuery, позволяющий искать эксперименты с похожей регуляцией генов. Поиск неочевидных связей с другими экспериментами упрощает процесс генерации гипотез. 3. Методы анализа для изучения метаболической регуляции. В последнее время была отмечена роль метаболической регуляции, особенно в контексте иммунной системы и развития опухолевых клеток. Данный проект посвящен разработке методов для изучения метаболической регуляции с помощью анализа данных транскриптомики и метаболомики. В рамках проекта был разработан набор методов, доступных в виде веб-сервиса GAM для интегративного сетевого анализа таких данных.

Первый выпуск магистерской программы по специальности «Биоинформатика и системная биология»

10 июня на кафедре появились первые выпускники магистерской программы по биоинформатике и системной биологии. Как считает ее руководитель Алексей Сергушичев, все студенты отлично справились и успешно защитили квалификационные работы. Он говорит, что это были трудные два года для студентов, но и еще более три трудных года для ее организаторов: первые дискуссии о том, чтобы в Университет ИТМО была магистратура по биоинформатике начались в январе 2017 г. Алексей поблагодарил и поздравил всех тех, кто участвовал в этом процессе, и, в частности, Виталия Аксенова – с него все в этом вопросе началось, Николая Вяхи и его команду из Института биоинформатики – они сильно помогали, Ксению Спиридонову – первого координатора программы и Максима Артемова, с которым наши ребята организуют ежегодные семинары по системной биологии, из которых выросла программа, и кто вдохновил Лешу пройти через все это.

28 августа на портале Университета была опубликована статья, в которой Ольга Иванова рассказывает об обучении в магистратуре по специальности «Биоинформатика и системная биология», которую она закончила в этом году (https://news.itmo.ru/ru/education/trend/news/9689/). Ольга в своей магистерской диссертации, выполненной в Центре Алмазова под руководством Ренаты Дмитриевой и Алексея Сергушичева, исследовала влияние мутаций в определенном гене на дифференцировку стволовых клеток мышечной ткани. При этом для изучения экспрессии генов она использовала биоинформатический метод «Анализ данных РНК-секвенирования», который позволил обнаружить те молекулярные пути, которые подверглись изменениям. «Мне интересна тема старения. Мутации, которые мы изучаем, на самом деле с этой темой связаны. Так, существует мутация в этом гене, которая приводит к «прогерии» – «синдрому Хатчинсона-Гилфорда (синдрому преждевременного старения)». В среднем пациенты с этой мутацией живут 13 лет, и уже у совсем маленьких детей наблюдаются все признаки старения органов, тканей, кожи, мышц. Три миллиарда пар нуклеотидов кодируют весь наш организм. И одна точечная мутация в одной из этих пар приводит к тому, что стареет все тело – и никто не понимает, почему. Мне было бы очень интересно в этом разобраться», – в заключение сказала Ольга.

Кстати, в статье «Как расшифроровать геном и изобрести новое лекарство, не вставая из-за компьютера» (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/9760/?fbclid=IwAR2jYNbjWMZ8qiyMjg-qArWs2CnUpKSLZ-sFhPgJc7Koz_82TWWZQv_Uacs) Ольга совместно с Антоном Замятиным попыталась дать ответы на следующие восемь вопросов: 1. Что такое биоинформатика? 2. Как она появилась? 3. Зачем она нужна? 4. Где она используется? 5. А где еще? 6. Чем занимается биоинформатик? 7. Биоинформатик – это программист или биолог? 8. Как биоинформатика может изменить наше будущее?

Как это должно быть, или история одной выпускницы первого выпуска магистратуры

08.12.2020 г. на портале Университета ИТМО была опубликована статья «Я почувствовала, что мне нужно новое дыхание в науке»: выпускница ИТМО – о поиске себя, междисциплинарности и пути в биоинформатику» (https://news.itmo.ru/ru/education/trend/news/9962/), в которой окончившая в этом году магистратуру нашей кафедры «Биоинформатика и системная биология» на английском языке (http://news.ifmo.ru/ru/education/official/news/7466/) кандидат наук (!) Наталья Петухова описывает, как училась у нас и сразу после этого возглавила «Научно-исследовательский центр биоинформатики» в Первом медицинском университете им. И. П. Павлова (https://www.1spbgmu.ru/ru/nauka/nauchnie-podrazdeleniya/106-glavnaya/4879-nauchno-issledovatelskij-tsentr-bioinformatiki).

Она рассказывает: «Каждый курс был уникальным и очень нужным – полезно было все. Сейчас я понимаю, что в магистратуре нам дали полное и разностороннее представление о том, что может биоинформатика. Наверное, самым главным было то, что нам не только давали много теоретического материала, но и много практики: постоянные домашние задания и жесткие дедлайны. Это был абсолютно оправданный и полезный подход, так как мы должны были сами быстро искать решения, сами пробовать и общаться друг с другом. Самое главное, что я получила в ИТМО – широкий научный кругозор. Нам преподавали профессора и ученые из многих мировых школ и университетов, нам дали широкий взгляд на различные научные задачи и подходы. Главное, мы можем применять свои знания в абсолютно различных областях. Я получила в университете именно то, зачем шла в биоинформатику. Я хочу воспользоваться случаем и поблагодарить мою вторую Alma Mater – Университет ИТМО и всю его потрясающую команду, которая очень многое мне дала и вырастила меня как нового специалиста. Все, что я имею сейчас, все мои знания в биоинформатике, я имею благодаря вам. Надеюсь, что мы будем развивать эту научную сферу вместе».

Последняя фраза, по-моему, ключевая! Я считаю, что именно так, и, никак иначе, должно заканчиваться образование! В противном случае университет что-то не дорабатывает и никогда не перейдет в «генераторный» режим!

В первом семестре 2020/2011 года Леша Сергушичев читает магистрантам лекции по курсу «Системная биология», в Володя Ульянцев – по курсу «Метагеномика».

Цель, области и некоторые направления исследований

Цель

Разработка эффективных вычислительных методов для актуальных задач биологии и медицины.

Области исследований

1. Анализ данных в иммунологии и раке.

2. Метагеномика.

3. Сравнительная геномика.

Направления исследований по биоинформатике и системной биологии

1. Исследования по методам интерпретации результатов полногеномного анализа ассоциаций, выполняемых совместно с лабораторией выдающегося ученого Марка Дейли в Broad Institute of MIT and Harvard. В этой области имеется шанс сделать прорыв за счет использования больших объемов публичных данных и их анализа с помощью эффективных вычислительных методов.

2. Систематический анализ открытых баз данных экспрессии генов. Разработаны инструменты по поиску, визуализации и анализу таких данных, которые должны быть объединены в единую платформу для того, чтобы дать возможность биологам простой и полезный доступ к имеющимся массивам данных.

3. Геномика животных и, в частности, исчезающих видов, под руководством всемирно известного профессора Стивена О 39;Брайена и наращивание экспертизы в области геномики человека.

Некоторые проекты

Эти проекты связаны с исследованиями для достаточно широкого спектра задач: от обработки данных геномного и метагеномного ДНК-секвенирования до анализа экспрессии генов и метаболомики.

1. Разработка веб-приложения Phantasus для визуализации и анализа данных экспрессии генов (https://ctlab.itmo.ru/phantasus/).

2. Разработка метода Fast Gene Set Enrichment Analysis (FGSEA) для быстрого анализа представленности функциональных наборов генов по данным экспрессии. В этой работе принимал участие Геннадий Короткевич (https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/fgsea.html).

3. Разработка вычислительных методов для изучения метаболической регуляции. В последнее время установлена роль метаболической регуляции, особенно в контексте иммунной системы и развития опухолевых клеток. Данный проект посвящен разработке методов для изучения метаболической регуляции с помощью анализа данных транскриптомики и метаболомики. В рамках проекта разработан набор методов, доступных в виде веб-сервиса для анализа метоболических сетей «Shiny GAM: integrated analysis of genes and metabolites» (https://artyomovlab.wustl.edu/shiny/gam) для интегративного сетевого анализа таких данных.

4. Разрабатывается продукт mcmcRanking: «Tool for estimate probabilities of vertices being in active module using its likelihoods and it proposes methods for ranking vertices in order of importance. Estimating probabilities based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods» (https://github.com/ctlab/mcmcRanking/).

5. В рамках проекта сравнительный анализ метагеномных данных разрабатывается программа MetaFast (https://github.com/ctlab/metafast). В методе, на котором базируется эта программа, применяется компромиссный вариант между использованием метагеномной de novo сборки и спектров k-меров. Это позволяет объединить преимущества этих подходов: интерпретируемость и вычислительную эффективность при отсутствии необходимости в наличии заранее известных референсных геномных последовательностей.

6. Базы экспериментальных данных, такие как TCGA и GEO Omnibus, хранят в себе данные большого числа экспериментов и интересным является поиск связей в этих данных, для обеспечения которого разрабатывается веб-сервис GeneQuery (http://genome.ifmo.ru/genequery), позволяющий искать эксперименты с похожей регуляцией генов. Поиск неочевидных связей с другими экспериментами упрощает процесс генерации гипотез. В этой работе, в частности, принимал участие наш магистрант Иван Арбузов.

Некоторые результаты, полученные при нашем участии

1. Показано как кишечная микробиота влияет на иммунный ответ против гриппа. Работа опубликована в журнале Science: Steed A., Christophi G., Kaiko G., Sun L., Goodwin V., Jain U., Esaulova E., Artyomov M., Morales D., Holtzman M., Boon A., Lensschow D., Stappenbeck T. The Microbial Metabolite Desaminotyroine Protects from Influenza Through Type I Interferon // Science. 2017. Vol. 357, Issue 6350, pp. 498-502. IF: 37.0. SJR: 13.5 (https://science.sciencemag.org/content/357/6350/498).

2. Определен молекулярный механизм действия итаконата на клетки иммунитета. Эти исследования помогут в изучении псориаза и других аутоиммунных заболеваний (https://museum.itmo.ru/news_page/442/). Работа опубликована в журнале Nature: Bambouskova M., Gorvel L., Lampropoulou V., Sergushichev A., Loginicheva E., Johnson K., Korenfenld D., Mathyer M., Kim H., Huang L., Duncan D., Bregman H., Keskin A., Santeford A., Apte R., Sehgal R., Johnson B., Amarasinghe G., Soares M., Satoh T., Akira S., Hai T., Strong C., Auclair K., Roddy T., Biller S., Jovanovic M., Klechevsky E., Stewart K., Randolph G., Artyomov M., Electrophilic Properties of Itaconate and Derivatives regulate Ikbz/Atf3 inFlammatory Axis // Nature. 2018. Vol. 556. No. 7702, pp. 501-504. IF: 40.137, SJR: 18.13 (https://www.nature.com/articles/s41586-018-0052-z).

3. Разработана новая животная модель для изучения патогенеза вируса Зика (https://news.itmo.ru/ru/news/7552/). Работа опубликована в журнале Cell Host&Microbe : Gorman M., Caine E., Zaitsev K., Begley M., Weger-Lucarelli J., Uccellini M., Tripathi S., Morrison J., Yount B., Dinnon K., Rückert C., Young M., Zhu Z., Robertson S., McNally K., Ye J., Cao B., Mysorekar I., Ebel G., Baric R., Best S., Artyomov M., Garcia-Sastre A., Diamond M. An Immunocompetent Mouse Model of Zika Virus Infection // Cell Host & Microbe. 2018. 23(5), pp. 672-685.e6. IF: 14.946, SJR: 8.34 (https://vk.com/@itmoru-uchenye-uluchshili-model-dlya-izucheniya-virusa-zika).

4. Создан программный продукт, позволяющий быстро и эффективно анализировать геномные данные, и на их основе строить наиболее вероятные модели демографической истории тех или иных популяций растений, животных и людей. Статья опубликована в журнале GigaScience. Noskova G., Ulyantsev V., Koepli K-P., O’Brien S., Dobrynin P. GADMA: Genetic Algorithm for Inferring Demographic History of Multiple Populations from Allele Frequency Spectrum Data // GigaScience. Vol. 9. 2020. Issue 3. IF: 4.688. SJR: 4.73 (https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa005). Этому исследованию посвящена статья «Ученые Университета ИТМО создали алгоритм, позволяющий легче и точнее строить историю популяций людей и животных» (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/9222/).

5. Разработан алгоритм определения возраста по результатам анализа крови с учетом пола и национальности (https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/7260/). Работа опубликована в журнале The Journals of Gerontology: Mamoshina P., Kochetov K., Putin E., Cortese F., Aliper A., Lee W., Uhn L., Skjodt N., Kovalchuk O., Scheibye-Knudsen M., Zhavoronkov A. Population Specific Biomarkers of Human Aging: A Big Data Using South Korean, Canadian and Eastern European Patient Population // The Journals of Gerontology: Serias A. 2018. Vol.73. Issue 11, pp. 1482-1490. IF: 5, 95. SJR: 2.79 (https://academic.oup.com/biomedgerontology/article/73/11/1482/4801287/).

6. Создана программа MetaCherchant для анализа метагенома, которая выявила новые причины возникновения супербактерий (https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/7090/). Работа опубликована в журнале Bioinformatics: Olekhnovich E., Vasilyev A., Ulyantsev V., Kostryukova E., Tyakht A. MetaCherchant: Analyzing Genomic Context of Antibiotic Resistance Genes in Gut Microbiota // Bioinformatics. 2018. Vol. 34. № 3, pp. 434-444. IF: 7.307. SJR: 4.92 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29092015/).

7. Разработаны алгоритмы сборки данных секвенирования: сборка генома на основе совмещения подходов использования графов де Брѐйна и графа перекрытий. Алгоритмы были доработаны для поддержки чтений Ion Torrent. Разработаны алгоритмы и программы для сборки транскриптома; сборки скэффолдов. Создан общедоступный сборщик, позволяющий проводить сборку генома на персональных компьютерах под управлением OS Windows и не только.

8. Создано программное средство для анализа вариаций и поиска маркеров, ассоциированных с кардиомиопатией.

9. Создано программное средство для совместного анализа данных секвенирования и экспрессии генов, а также различных эпигенетических данных определенного типа рака.

10. Выполнено исследование иммуногенности раковых эпитопов для создания персонализированных противораковых вакцин.

11. Разработаны алгоритмы анализа транскрипционных и метаболических данных в контексте метаболических сетей реакций.

12. Разработаны алгоритмы для сравнительного анализа метагеномных данных.

13. Выполнена сборка геномов редких бактерий.

14. Создан программный продукт, реализующий этот алгоритм, который позволяет быстро и эффективно анализировать геномные данные, и на их основе строить наиболее вероятные модели демографической истории тех или иных популяций растений, животных и людей.

Некоторые организации, с которыми проводились или проводятся совместные работы

1. Washington University St. Louis (WashU). Лаборатория Максима Артемова.

2. Broad Institute of MIT and Harvard (Cambridge, MA). Лаборатория Марка Дейли.

3. Институт биоинформатики.

4. Федеральный центр сердца, крови и эндокринологии им. В.А. Алмазова (Санкт-Петербург). Институт молекулярной биологии и генетики под руководством Анны Костаревой.

5. Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта (Санкт-Петербург). Лаборатория пренатальной диагностики наследственных и врожденных заболеваний под руководством Андрея Глотова.

6. Научно-исследовательский институт физико-химической медицины (Москва). Лаборатория биоинформатики под руководством Дмитрия Алексеева.

7. Казанский государственный университет (КФУ). Институт фундаментальной медицины и биологии, отдел микробиологии. Работы проводятся совместно с Анастасией Тойменцевой.

Информационные ресурсы

За новостями по рассматриваемой тематике можно следить в социальных сетях Facebook (https://www.facebook.com/ITMObioinf/) и «ВКонтакте» (https://vk.com/bioinf_itmo). Еженедельный семинар по биоинформатике проходит в Telegram-канале (https://t.me/ITMO_bioinf_seminar).

Вместо заключения

10 июля 2020 г. я неожиданно понял, почему «втянул» наших ребят в тематику сборки генома, которая переросла в биоинформатику и системную биологию. Это оказывается произошло «генетически» :-).

Оказалось, что PhD-диссертация К.Э. Шеннона, которую он защитил в 1940 г., называлась An Algebra for Theoretical Genetics, https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/11174. Эта работа по духу очень напоминала его статью 1938 г. по теории ... переключательных схем (A Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits (https://ieeexplore.ieee.org/document/5057767). Я же свою научную деятельность начинал с перечисления параллельно-последовательных контактных схем с целью построения многофункциональных логических модулей из элементов с двусторонней проводимостью (Глава 13 моей книги Логическое управление. Методы аппаратной и программной реализации алгоритмов. СПб.: 2000. 780 c. (http://is.ifmo.ru/books/log_upr/1). Перечисления я выполнил правильно, так как результаты, полученные мной, были в статье Riordan J., Shannon C.E. The Number of Two-Terminal Series-Parallel Networks / J.Math. Phys.1942. 21, 83-93 (https://oeis.org/A000084/a000084_1.pdf). Потом эти статьи появились на русском языке в книге Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностранной литературы. 1963, 829 с.

В 1971 г. я их прочел, и моя научная жизнь понеслась...

А еще, напомню, что с Сергушичевым, Казаковым и Александровым я познакомился, во время курсовика, в рамках которого они с помощью ни какого-нибудь, а генетического программирования строили автомат, управляющий моделью самолета, выполняющего «мертвую петлю» (http://is.ifmo.ru/works/2013/alexandrov_samolet.pdf), что позволило им плавно перейти :-) к сборке генома!

В заключение приведу фрагмент статьи «Почему программисты идут в биоинформатику?» (https://ctlab.itmo.ru/bioinf-master/ru/news/inf_students), в котором на этот вопрос отвечает выпускница бакалавриата нашей кафедры Елизавета Власова: «Мой путь в биоинформатику начался довольно давно. Когда я училась в школе, собиралась поступать в бакалавриат на химфак, но передумала, потому что у меня не очень хорошо получалось работать руками: проводить эксперименты, титровать и т. д. Тогда же, еще до поступления в университет, я нашла сайт Института биоинформатики (https://bioinf.me/) и поняла, что это те же химия-биология, но без экспериментов. Поэтому я решила пойти учиться в ИТМО на программиста, и уже с этими знаниями уйти в биоинформатику.

Претворять свой план в жизнь я начала на втором курсе: во время учебной практики познакомилась с Никитой Алексеевым и начала заниматься биоинформатикой под его руководством. На третьем курсе я делала проект по сборке гаплотипов вирусов, на четвертом занималась анализом антител против COVID-19. Также после второго курса бакалавриата я поступила в Институт биоинформатики и проучилась там один год, а еще через год прошла магистратуру на «Биоинформатику и системную биологию». Я даже не рассматривала другие магистерские программы, хотела остаться в ИТМО и поступить именно сюда.

Учиться на этой программе классно. Мне нравится, что знания со многих курсов можно сразу применять на практике. Я, например, в восторге от курса Никиты Артёмова по медицинской генетике. Отмечу, что с хорошим математическим бэкграундом некоторые предметы будут казаться довольно простыми – у меня так было со статистикой в первом семестре и курсом по Python во втором. Преподаватели всегда идут навстречу и находят способы сделать обучение интереснее – например, по Python нам предложили выполнить проект вместо обычных домашек.

Разница в учебной программе для студентов с биологическим и компьютерным бэкграундом довольно большая. Биологи изучают дискретную математику, базовую статистику и Python, а программисты – основы молекулярной биологии, углубленный курс статистики и алгоритмы. Некоторые из этих предметов мне довольно хорошо знакомы, но всё равно было полезно повторить сложные моменты.

Мне кажется, что для ребят, которые хотят начать заниматься биоинформатикой, эта магистратура –отличный вариант! За пару лет можно выучить необходимую биологию, подтянуть свои программистские и математические знания и начать сразу применять их на практике, работая над научными проектами».

Теперь Елизавета преподает на этой программе (https://ctlab.itmo.ru/bioinf-master/ru/team) и работает в лаборатории алгоритмов иммуносеквенирования в Национальном исследовательском университете им. Н.И. Пирогова».

Старт работам по биоинформатике и системной биологии в нашем коллективе и Университете ИТМО я дал, историю этого «старта» написал. «Летите» дальше, если вам это надо, сами…

22.09.2020. Конец текста.

P.S. 1. Двое очень близких мне людей, не сговариваясь, написали: «56 страниц! Кто это читать будет?». Объяснять было бесполезно. На следующий день после публикации я смог ответить: «Мой и ваш старинный знакомый – профессор Владимир Ляндрес из Израиля». Вот, что он написал: «Толя, прочел твою историю про биоинформатику. Чрезвычайно (!) интересно. Ты абсолютный динозавр. Глубочайший респект!». Близкие мне люди не одиноки – многие не любят, когда встречается много букв подряд… Этим людям должен понравиться иврит – в нем всего 22 буквы и все согласные!

2. 10.01.2024 г. упомянутый выше Александр Лобода опубликовал с аффилиацией ИТМО статью в журнале с показателями, которые мне даже не снились: Artomov M., Loboda A., Artyomov M., Daly M. Public platform with 39,472 exome control samples enables association studies without genotype sharing // Nature genetic. 2024. Ореn access. P: 1-9. (https://www.nature.com/articles/s41588-023-01637-y). 5-year IF: 37.4, SJR: 16.732 (21 место среди 27955 научных журналов мира, https://www.scimagojr.com/journalrank.php). В статье сказано, что первые два автора внесли равный вклад. Показатель Google Scholar у Mark Daly: 237. У Саши вторая аффилиация Алмазовский центр, в котором он сейчас руководит лабораторией «Компьютерное моделирование и ИИ»! Саша защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук и PhD-dissertations на тему: «Метод графовой кластеризации для совместного анализа данных генотипирования и экспресии генов» в Университете ИТМО в 2022 г. (https://dissovet.itmo.ru/dissertation/?number=749244). Научный руководитель – А.А. Сергушичев.

3. Среди образовательных программ магистратуры ИТМО и в 2025 г. существует и такая тематика: «Биоинформатика и системная биология», обучение на которой проводится на английском языке (https://abit.itmo.ru/program/master/bioinformatics).