Управление данными и информационные системы

Научный семинар отдела Информационных систем Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН

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” ведут ряд работ по применению алгоритмов машинного обучения к большим биомедицинским данным, а также принимают участие в создании информационных систем хранения и анализа данных биомедицинского домена.

 Основные направления исследований и разработки:

  1. Анализ изображений — Антон Наумов
    Детекция клеточных ядер, нейросети с вниманием, семантическая сегментация сосудистого русла, анализ данных КТ и функционального МРТ
  2. Анализ сигналов — Арам Аветисян
    Создание базовой модели для классификации сигнала ЭКГ, предобучение, выделение hand-crafted признаков, создание эталонного набора 12-канальных ЭКГ
  3. Биоинформатика — Евгений Карпулевич
    Построение масштабируемых пайплайнов для анализа NGS данных. Прикладной анализ данных ДНК- и РНК-секвенирования. Картирование генома на граф, GWAS, PRS
  4. NLP на данных биомедицинского домена в команде NLP Владимира Майорова

Актуальные темы для написания курсовых и дипломов

  • «Исследование результатов полногеномных поисков ассоциаций (GWAS)»
  • «Сравнение инструмента HISAT2 с ФМ-индексом и vg с GSCA индексом для задачи выравнивания генома человека»
  • «Улучшение точности работы генетического пайплайна посредством поиска ложноположительных мутаций методами машинного обучения»
  • «Анализ производительности и точности генетического пайплайна»
  • «Исследованием ассоциаций между геномными вариантами и фенотипическими признаками в графовом представлении»
  • «Улучшение модели детекции ядер на гистологических снимках за счет добавления дополнительной информации»
  • «Сегментация комплекса QRS сигнала ЭКГ (определение начала, конца и пика Q, R, S)»
  • «Влияние добавления фильтрации на качество классификации записей 12-канальных ЭКГ»

Примеры тем защищенных курсовых и дипломов

Курсовые 3:

  • 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.”
  • Гугучкин Егор «Предсказание резистентности M.tuberclosis к антибиотикам с помощью линейных смешанных моделей»
  • Бушенкова Ксения «Классификация бактерий, выращенных в
    искусственной среде»
  • Иванов Андрей «Семантическая сегментация эндометрия «

Курсовые 5:

  • Кондратьева Олеся «Интерпретирование вариантов генома человека с помощью полногеномной оценки»

Магистерские дипломы:

  • Аветисян Арам «Исследование методик предобучения нейросетей для классификации электрокардиограмм»

Научные статьи группы

Kegeles E, Naumov A, Karpulevich EA, Volchkov P and Baranov P (2020) Convolutional Neural Networks Can Predict Retinal Differentiation in Retinal Organoids. Front. Cell. Neurosci. 14:171. doi: 10.3389/fncel.2020.00171

Ананьев В.В., Скорик С.Н., Шаклеин В.В., Аветисян А.А., Терегулов Ю.Э., Турдаков Д.Ю., Глинер В., Шустер А., Карпулевич Е.А. Оценка влияния различных неархитектурных изменений предсказательной модели на качество классификации ЭКГ // Труды ИСП РАН. 2021. №4.

Elchaninov, A.; Lokhonina, A.; Nikitina, M.; Vishnyakova, P.; Makarov, A.; Arutyunyan, I.; Poltavets, A.; Kananykhina, E.; Kovalchuk, S.; Karpulevich, E.; Bolshakova, G.; Sukhikh, G.; Fatkhudinov, T. Comparative Analysis of the Transcriptome, Proteome, and miRNA Profile of Kupffer Cells and Monocytes. Biomedicines 2020, 8, 627. https://doi.org/10.3390/biomedicines8120627

Vishnyakova, P., Poltavets, A., Karpulevich, E., Maznina, A., Vtorushina, V., Mikhaleva, L., Kananykhina, E., Lokhonina, A., Kovalchuk, S., Makarov, A., Elchaninov, A., Sukhikh, G., & Fatkhudinov, T. (2021). The response of two polar monocyte subsets to inflammation. Biomedicine & Pharmacotherapy, 139, 111614. https://doi.org/10.1016/j.biopha.2021.111614