Учебно-методическое пособие подготовлено по дисциплине «Биоинформатика» в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования для студентов, обучающихся по основным образовательным программам высшего образования – программам специалитета по специальностям «Медицинская биохимия», «Медицинская биофизика», «Медицинская кибернетика».
В пособии рассмотрены основные принципы применения информационных технологий для управления биологическими данными: сохранения данных, создания биоинформационных ресурсов, автоматизированного анализа данных и интерпретации полученных результатов. Приведены веб-адреса и описание большого числа программных пакетов и баз данных, наиболее используемых специалистами в области биоинформатики. Теоретическую часть завершают практические задания по темам (включены задания с подробным разбором их выполнения и задания, предназначенные для самостоятельной проработки), последовательности, необходимые для выполнения практических работ, а также вопросы для самоконтроля.

Биоинформатика - активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python.

Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике.

Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python.

Книга посвящена причинно-следственным выводам, особенно выводам, сделанным на основе наблюдений. Первая часть посвящена концепциям причинности с точки зрения наблюдаемого эффекта. Во второй части большое внимание уделяется процессам генерации данных и причинно-следственным диаграммам. Обсуждение идей подкреплено детальными иллюстрациями и пояснениями о том, что мы делаем с данными. Подробно раскрыта роль контрольных и инструментальных переменных в построении модели причинного вывода. Приведены подробные примеры кода на R, Stata и Python. Издание предназначено студентам, преподавателям, а также специалистам по обработке данных и бизнес-аналитикам с небольшим опытом работы в области причинного вывода.

В 2017 году американскому ученому-робототехнику Питеру Скотту Моргану диагностировали боковой амиотрофический склероз - болезнь, которую врачи признают неизлечимой (этот недуг в свое время разрушил нервные клетки Стивена Хокинга). Но Скотт-Морган не сдался. Он использовал обширные знания, опыт и новейшие технологии, чтобы заменить часть пострадавших функций своего организма электроникой. Затем ученый решил переместить свой аватар в компьютер с помощью искусственного интеллекта и стать Питером 2.0, чтобы не просто победить болезнь, но получить шанс на вечную жизнь в машине. Эта книга описывает эксперимент, похожий на сюжет научно-фантастического фильма, однако совершенно реальный. Благодаря стараниям ученого люди с инвалидностью получают шанс выжить. Эксперимент Питера 2.0 способен изменить будущее.

В монографии представлены особенности организации оказания высокотехнологичной медицинской помощи, как на территории Российской Федерации, так и за рубежом. Изложены данные произведенного медико-статистического анализа оказания высокотехнологичной медицинской помощи населению Астраханской области, как в регионе, так и за его пределами. Проанализирован уровень информированности относительно высокотехнологичной медицинской помощи среди врачей и пациентов.
Полученные результаты проведенного исследования используются при проведении занятий со слушателями циклов усовершенствования врачей и первичной переподготовки организаторов здравоохранения.

Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении глубокого обучения в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами.
Издание будет полезно широкому кругу специалистов, связанных с анализом данных в химии, биологии и медицине, а также разработчикам ПО для них и студентам вузов.

Рассматривается моноатомная наноуглеродная структура - графен, который предопределяет развитие многих инновационных сфер научной и промышленной деятельности. Техника графена составляет базис индустрии будущего - Шестого технологического уклада: плазмоники, фотоники, спинтроники, биоинформатики, терагерцевой наноэлектроники. Книга является первым систематизированным изложением графеновой нанотехники и содержит информацию, адаптированную для изучения текстов, касающихся графена.

Для инженеров, научных сотрудников, преподавателей и студентов технических учебных заведений и междисциплинарных систем повышения квалификации.

В книге читатель найдет ответы на вопросы: почему в эпоху информатизации образования возникла необходимость в интеграции дидактики и инженерии? Что такое дидактическая инженерия, как проектировать обучающие технологии? Как учить результативно? В работе над книгой использован практический опыт автора по внедрению дидактической инженерии в процесс преподавания курсов методики математики в Техасском университете г. Эль-Пасо (США).

Книга адресована школьным учителям и студентам педагогических университетов, а также всем, кто интересуется проблемами проектирования обучающих технологий.

В данной книге систематизирован материал по одному из методов проектирования алгоритмов в информатике - динамическому программированию. Предлагаемые задачи решаются фактически по одной схеме, основанной на данном методе, однако понять, что задача решается этим методом, очень непросто. Для этого кроме знаний требуется усилие подготовленного к решению таких задач интеллекта. Именно этому способствуют содержание книги и стиль изложения материала в ней. Разобраны задачи, предлагавшиеся школьникам на всероссийских олимпиадах по информатике разных лет, а также на турнирах и конкурсах.

Для учащихся старших классов, студентов и преподавателей информатики.

Изложен принцип оптимальности и базирующийся на нем метод динамического программирования решения задач управления многошаговыми процессами, разобран ряд примеров решения типовых задач экономического содержания, рассмотрены обобщения классического принципа оптимальности и метода динамического программирования на случай задач из теории графов. Контрольные вопросы и задачи позволят закрепить полученные знания теоретического материала и обрести навык самостоятельного решения задач, дадут возможность использовать пособие для работы на практических занятиях.

Для студентов экономических специальностей вузов, а также для студентов технических специальностей, изучающих соответствующий раздел математического программирования.

В учебном пособии даны ключевые разделы дискретной математики с практической реализацией алгоритмических решений. Книга написана на основе лекционного курса и практических занятий для студентов факультета информатики Вятского государственного гуманитарного университета, а также спецкурса, читаемого автором для школьников, занимающихся информатикой по углубленной программе.
Для студентов высших учебных заведений, а также старшеклассников, углубленно изучающих информатику.

В учебном пособии даны ключевые разделы дискретной математики с практической реализацией алгоритмических решений. Книга написана на основе лекционного курса и практических занятий для студентов факультета информатики Вятского государственного гуманитарного университета, а также спецкурса, читаемого автором для школьников, занимающихся информатикой по углубленной программе.

Для студентов высших учебных заведений, а также старшеклассников, углубленно изучающих информатику.