Карпулевич Евгений Андреевич

Биомедицинская группа

e-mail: karpulevich@ispras.ru
telegram: karpulevich
образование: СП ВМК МГУ (2007-2012)

Тематика научных исследований

Последнее десятилетие характеризуется активным развитием вычислительной биологии и генетики. Количество данных растет с каждым годом в геометрической прогрессии. В биомедицине для сбора и хранения данных используются распределенные отказоустойчивые системы хранения; для извлечения нового знания и анализа данных применяются математические алгоритмы и методы машинного обучения. На данный момент, сотрудники биомедицинской группы отдела “Информационные системы” совместно с лабораторией геномной инженерии МФТИ ведут работу по применению алгоритмов машинного обучения к большим биомедицинским данным, а также созданию информационных систем хранения и анализа данных биомедицинского домена.

Основные направления исследований и разработки:

  1. Классификация 12-канальных ЭКГ
  2. Геномная селекция животных и растений
  3. Алгоритмы кластеризации и идентификации scRNA-seq данных
  4. Биоинформатический анализ ОМИКС-данных 
  5. Предсказание дифференцировки органоидов сетчатки
  6. Аннотирование полных геномов человека
  7. Повышение эффективности вспомогательных репродуктивных технологий
  8. Анализ данных функционального МРТ
  9. Сегментация сосудистого русла в процессе ангиогенеза
  10. Информационные системы хранения и анализа биомедицинских данных

Актуальные направления для написания курсовых и дипломов

  • Сегментация гистологических изображений 
  • Анализ данных фМРТ
  • Аннотирование данных полногеномного секвенирования 
  • Интерпретация предсказания нейронной сети на органоидах 
  • Сегментация сосудистого русла
  • Классификация ЭКГ в 12 отведениях
  • Кластеризация и анализ данных scRNA и мультиомиксных данных

Примеры тем защищенных курсовых и дипломов

Курсовые

  • Аксенова Елена “Исследование и разработка метода кластеризации данных секвенирования РНК одиночных клеток.”
  • Гугучкин Егор “Сравнение существующих алгоритмов импутации генотипа в целях повышения эффективности последующего применения алгоритма предсказания наследуемых признаков.”

Бакалаврские дипломы

  • Акименкова Мария “Кластеризация РНК экспрессии единичных клеток в гетерогенных наборах данных.”
  • Андреев Павел “Разработка алгоритма классификации ЭКГ в 12 отведениях.”
  • Назаренко Анастасия “Исследование и разработка алгоритма выбора особей из популяции для повышения точности преобразования данных генотипирования.”
  • Решетников Кирилл (группа Геннадия Федонина) “Разработка алгоритмов повышение  качества предсказания резистентности бактерий к антибиотикам с помощью машинного обучения.”

Научные статьи группы

Evgenii Kegeles*, Anton Naumov*, Evgeny A. Karpulevich, Pavel Volchkov, Petr Baranov «Convolutional neural networks can predict retinal differentiation in retinal organoids» Frontiers Cellular Neuroscience (Q1 Cellular and Molecular Neuroscience) accepted for publication, 2020, * — contributed equally

Andrey Elchaninov* , Anastasia Lokhonina, Maria Nikitina, Polina Vishnyakova, Andrey Makarov, Irina Arutyunyan, Anastasia Poltavets, Evgeniya Kananykhina, Sergey Igorevich Kovalchuk, Evgeny A Karpulevich, Galina Bolshakova, Gennady Sukhikh and Timur Fatkhudinov «Comparative analysis of the transcriptome, proteome and miRNA profile of kupffer cells and monocytes» Frontiers in Immunology (Q1 Immunology) on review, 2020