1 - 9 out of 9Page size: 10
  1. 2024

  2. Genomic background sequences systematically outperform synthetic ones in de novo motif discovery for ChIP-seq data

    Raditsa, V. V., Tsukanov, A. V., Bogomolov, A. G. & Levitsky, V. G., 1 Sept 2024, In: NAR Genomics and Bioinformatics. 6, 3, 15 p., qae090.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  3. Чат бот и облачный сервис составления личных расписаний участников крупных мультиязычных мероприятий на основе интеллектуального анализа их предпочтений и компетенций

    Павловский, Е. & Тучинов, Б. Н., 27 Aug 2024, Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности, Patent No. 2024680238, 20 Aug 2024, Priority date 20 Aug 2024, Priority No. 2024669513

    Research output: Patent › Software registration

  4. SmartCrop cognitive platform: modules for automatic knowledge extraction from scientific publications, patents and factual databases for reconstruction and analysis of gene networks of stress response in rice and wheat

    Иванисенко, В. А., Деменков, П. С., Иванисенко, Т. В., Антропова, Е. А., Волянская, А. Р., Зубаирова, У. С., Макарова, А-Л. А., Орлов, Ю. Л. & Chen, M., Aug 2024, Bioinformatics of Genome Regulation and Structure Systems Biology (BGRS/SB-2024): The 14th International Multiconference (05-10 August 2024, Novosibirsk, Russia). Новосибирск: Institute of Cytology and Genetics of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, p. 2188-2190 3 p.

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review

  5. Computational Reconstruction of the Transcription Factor Regulatory Network Induced by Auxin in Arabidopsis thaliana L.

    Omelyanchuk, N. A., Lavrekha, V. V., Bogomolov, A. G., Dolgikh, V. A., Sidorenko, A. D. & Zemlyanskaya, E. V., 10 Jul 2024, In: Plants. 13, 14, 1905.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  6. Prediction of the Aggressive Clinical Course of Papillary Thyroid Carcinoma Based on Fine Needle Aspiration Biopsy Molecular Testing

    Lukyanov, S. A., Titov, S. E., Kozorezova, E. S., Demenkov, P. S., Veryaskina, Y. A., Korotovskii, D. V., Ilyina, T. E., Vorobyev, S. L., Zhivotov, V. A., Bondarev, N. S., Sleptsov, I. V. & Sergiyko, S. V., Jul 2024, In: International Journal of Molecular Sciences. 25, 13, 14 p., 7090.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  7. Harnessing Ensemble Machine Learning Models for Timely Diagnosis of Breast Cancer Metastasis: A Case Study on CatBoost, XGBoost, and LGBM

    Luu, M. S. K., Banerjee, S., Pavlovskiy, E. N. & Tuchinov, B. N., 2024, International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices, EDM. IEEE Computer Society, p. 2320-2325 6 p. (International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices, EDM).

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review

  8. Искусственный интеллект в технологиях сегментации и классификации нейроонкологических очагов

    Летягин, А. Ю., Тучинов, Б. Н., Амелина, Е. В., Павловский, Е. Н., Голушко, С. К., Амелин, М. Е. & Рзаев, Д. А., 2024, In: Сибирский научный медицинский журнал. 44, 1, p. 32-38 7 p., 4.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  9. Применение алгоритма компьютерного зрения для определения очагов демиелинизации при рассеянном склерозе на МРТ-изображениях

    Тучинов, Б. Н., Суворов, В., Моторин, К. О., Павловский, Е. Н., Василькив, Л. М., Станкевич, Ю. А. & Тулупов, А. А., 2024, In: Сибирский научный медицинский журнал. 44, 1, p. 107-115 9 p., 11.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  10. Трехмерная сейсмическая инверсия с использованием машинного обучения для восстановления плотности распределения трещин: апробация на реальных данных

    Протасов, М. И., Кенжин, Р. М. & Павловский, Е., 2024, In: Геофизика. 4, p. 25-31 7 p., 3.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

ID: 60174729