Основные изменения:
Полезные нововведения:
В журнале iScience опубликована статья "Mutational pressure promotes release of public CD8+ T cell epitopes by proteasome from SARS-CoV-2 RBD of Omicron and its current lineages" (Мутационное давление способствует высвобождению протеасомой популяционных CD8+ T-клеточных эпитопов из RBD SARS-CoV-2 варианта Омикрон и его текущих линий) с соавторством сотрудника NOVEL.
В работе показано, что мутации в штамме Omicron B.1.1.529 значительно усиливают высвобождение двух иммунодоминантных эпитопов HLA класса I: 504-GHQPYRVVVL-513 и 496-SFRPTYGVGH-505. Эти эпитопы формируются в результате эффективной обработки – гидролиза рецептор-связывающего домена (RBD) как конститутивными протеасомами (c20S), так и иммунными протеасомами (i20S). Эти протеасомы обеспечивают расщепление белка на антигенные фрагменты, которые затем представляются иммунной системе для активации защитного ответа.
Авторы работы акцентируют внимание на глобальном значении HLA гаплотипов, способных представлять эти эпитопы. Ключевые HLA молекулы, такие как HLA-B07:02, HLA-B08:01, HLA-B51:01, HLA-C01:02, HLA-C06:02 и HLA-C07:02, широко распространены среди населения и охватывают до 82% и 27% мировой популяции для эпитопов 504-GHQPYRVVVL-513 и 496-SFRPTYGVGH-505, соответственно. Этот факт объясняет снижение смертности от COVID-19 в регионах с высокой частотой данных гаплотипов после декабря 2021 года, когда Omicron стал доминирующим персистирующим штаммом.
С полным текстом статьи можно ознакомиться по ссылке: https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(25)00133-6
Основные изменения:
отключение аннотации вариаций числа копий и их загрузки в CNV Viewer;
отключение аннотации SNVs/Indels и их загрузки в SNV Viewer;
отключение рекалибровки качества нуклеотидов;
отключение расчета покрытия по генам и транскриптам.
Добавлены исключающие фильтры SNVs/Indels по региону и панелям генов.
Полезные нововведения:
Introduction: Modification of natural enzymes to introduce new properties and enhance existing ones is a central challenge in bioengineering. This study is focused on the development of Taq polymerase mutants that show enhanced reverse transcriptase (RTase) activity while retaining other desirable properties such as fidelity, 5′- 3′ exonuclease activity, effective deoxyuracyl incorporation, and tolerance to locked nucleic acid (LNA)-containing substrates.
Опубликована статья «Enhancing the reverse transcriptase function in Taq polymerase via AI-driven multiparametric rational design [Усиление функции обратной транскрипции фермента Taq-полимераза с помощью рационального дизайна методами искусственного интеллекта]» в журнале Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. В работе используются расчёты и модели, построенные NOVEL и Институтом искусственного интеллекта МГУ.
Нашей команде удалось обучить модель регрессии для прогнозирования множественных свойств фермента Taq-полимераза в зависимости от изменения первичной последовательности. Модель регрессии была построена на скрытых представлениях аминокислотной последовательности, полученных с помощью большой языковой белковой модели.
С помощью построенной модели проведён скрининг in silico более 18 миллионов потенциальных мутаций оригинального фермента, сузив поле до 16 лучших кандидатов для комплексной оценки в лабораторных условиях. В итоге получено 18 вариантов фермента, которые продемонстрировали заметно улучшенную ревертазную активность, сохраняя при этом благоприятный баланс других ключевых свойств. Несколько ферментов, проверенных с помощью этой процедуры, были эффективны в одноферментных установках ПЦР с обратной транскрипцией в реальном времени, что подразумевает их полезность для разработки новых инструментов для технологий ПЦР с обратной транскрипцией в реальном времени, таких как обнаружение патогенной РНК и анализ экспрессии генов.
Апробированный подход предлагает надежную основу для проектирования мутантов ферментов, адаптированных к конкретным биотехнологическим приложениям. С полным текстом статьи можно ознакомиться по ссылке https://www.frontiersin.org/journals/bioengineering-and-biotechnology/articles/10.3389/fbioe.2024.1495267/full.
Мы расширяем команду разработчиков. Речь идёт о работе над высокотехнологичной платформой нового поколения для работы с геномными данными — GENOMENAL (genomenal.ru).
Ожидаемые знания:
Желание разбираться в предметной области;
Опыт работы с большим объемом унаследованного кода;
Большой опыт разработки на Java с глубоким понимание языка, Spring Boot, Hibernate;
Web-программирование: JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, REST;
Умение работать с реляционными СУБД;
Инструментарий: Gradle, Git, issue-tracking системы;
Уверенное использование Unix/Linux;
Умение и желание написания модульных (unit) и интеграционных тестов.
Также приветствуется опыт:
Использования фреймворков таких как React, Angular, Vue;
Работы с Docker;
Настройки CI/CD процессов;
Работы с ClickHouse.
Требуется специалист по применению больших языковых моделей (LLM) к задачам обработки научного и медицинского текста (NLP). Вам предстоит проводить дообучение моделей на русском языке.
Задачи:
Улучшение поиска контента
Разбор запросов на естественном языке и выдача релевантных книг, глав, абзацев.
Кластеризация контента.
Создание системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) способной правильно отвечать на медицинские вопросы.
Создание помощника генерации медицинских документов: справок, выписок, заключений, отчетов.
Требования:
понимать принципы NLP;
ориентироваться в современном ландшафте языковых моделей;
опыт дообучения языковых моделей на корпусах текстов;
локально разворачивать и запускать открытые модели серий LLaMA, Mistral и дообученные с HugginFace;
уметь оркестровывать модели с помощью LangChain, LlamaIndex;
опыт работы с Big Data и векторными БД;
опыт с LoRa, RAG.
Будет плюсом:
умение прототипировать web-интерфейсы;
орuанизация для проекта CI/CD;
владение знаниями биомедицинского домена;
обучение LLM для перевода с английского на русский.
Полногеномные и полноэкзомные технологии секвенирования играют важную роль в исследованиях генетических аспектов патогенеза различных заболеваний. Широкое применение методов полногеномного и полноэкзомного анализа ассоциаций позволяет идентифицировать множество вариантов геномной изменчивости (ГИ), ассоциированных с заболеваниями. Эта информация накапливается в базах данных GWAS central, GWAS catalog, OMIM, ClinVar и др. Большинство вариантов, идентифицированных методикой полногеномного анализа ассоциаций, располагается в некодирующих областях генома человека.
Компания ООО "Новые Программные Системы" (NOVEL) получила статус резидента инновационного центра Сколково (основной регистрационный номер участника 1126294).
Сколково — ведущая российская платформа для развития высокотехнологичных стартапов и инновационных компаний. Статус резидента Сколково открывает перед нашей компанией новые возможности для роста и развития. В числе преимуществ резидентства — доступ к широкому кругу экспертов, инвесторов и партнеров, а также участие в различных образовательных и акселерационных программах.
Наше стремление к инновациям и развитию передовых технологий нашло поддержку в лице Сколково. Мы уверены, что это партнерство будет способствовать созданию уникальных решений, способных изменить и улучшить различные сферы жизни. Теперь мы сможем предоставить стране еще больше качественных программных продуктов. В настоящее время мы развиваем экосистему ПО для обработки генетических данных и подготовки специалистов в области клинической биоинформатики.