?
Reliability of immune receptor rearrangements as genetic markers for minimal residual disease monitoring
Bone Marrow Transplantation. 2016. Vol. 1. No. 3.
Назаров В. И., Minervina A. A., Komkov A. Y., Pogorelyy M., Maschan M. A., Olshanskaya Y. V., Zvyagin I., Chudakov D., Lebedev Y. B., Mamedov I.
Detection of minimal residual disease (MRD) is a powerful prognostic tool in many hematological malignancies including ALL.1 Several groups of markers are widely used to monitor the concentration of a malignant clone including the detection of 'clonal B-cell (BCR) or T-cell (TCR) gene receptor rearrangements2 in ALL. Identification of a clonal rearrangement specific for the malignant clone, which usually constitutes from 20 to 90% in the initial bone marrow sample is a relatively straightforward task. Tracking this rearrangement after therapy is more tricky as the concentration of malignant cells in the sample can be very low.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Горбунов А. А., Исаев Е. А., Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2026 № 1 С. 42–46
В статье рассматриваются современные тенденции в развитии дата-центров, специализирующихся на обработке биоинформатических и
биомедицинских данных. Особое внимание уделено применению искусственного интеллекта для оптимизации работы дата-центров и анализа больших объемов биологических данных. Представлен обзор современных технологий и архитектурных решений, позволяющих обрабатывать растущие объемы данных в области биоинформатики и биомедицины. Обсуждаются перспективы развития специализированных
дата-центров в контексте экспоненциального роста ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Горбунов А. А., Григорьев А. А., Демидов Л. Н. и др., Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2025 № 7 С. 20–24
Быстрое развитие технологии квантовых вычислений потенциально может произвести революцию в сложных вычислениях в
физических, химических и биологических областях за счет использования квантовой суперпозиции и запутанности. Квантовые компьютеры используют кубиты, способные существовать в нескольких состояниях одновременно, в отличие от классических битов.
Эта функция позволяет хранить и обрабатывать больше информации, что дает значительное преимущество при решении задач с
обширным пространством ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Бекназаров Н. С., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891)Vol. 2891.: Springer, 2026. P. 3–16.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Артеага Мореано Б. Д., Червов Н. Р., Попцова М. С., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 4772
Добавлено: 4 февраля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
David Arteaga, Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2026 Vol. 31 P. 82–93
Добавлено: 22 декабря 2025 г.
Добавлено: 19 сентября 2025 г.
Кудрявцева А. В., Cancers 2023
Добавлено: 1 июля 2025 г.
Аксенова А. Ю., Жук А. С., Степченкова Е. И. и др., Экологическая генетика 2025 Т. 23 № 2 С. 1–14
Биоинформатика — это быстро развивающаяся дисциплина на стыке биологии, информатики и математики. Научно-технический прогресс в области биологических и биомедицинских наук за последние годы привел к стремительному росту объемов данных. Для анализа и интерпретации больших данных нужны мощные вычислительные инструменты и специалисты с глубокими знаниями в различных областях, включая молекулярную биологию, генетику, программирование и математику. В ...
Добавлено: 20 мая 2025 г.
Добавлено: 11 декабря 2024 г.
[б.и.], 2023.
Добавлено: 12 марта 2024 г.
Pavel Latyshev, Fedor Pavlov, Herbert A. и др., , in: Proceedings of 11th Moscow Conference on Computational Molecular Biology MCCMB'23.: IITP RAS, 2023.
Добавлено: 1 декабря 2023 г.
IITP RAS, 2023.
В сборнике представлены тезисы работ участников 11-ой Московской конференции по вычислительной молекулярной биологии MCCMB'23. Работы посвящены актуальным вопросам анализа аминокислотных и нуклеотидных последовательностей, структур биополимеров, молекулярной эволюции, методов высокопроизводительного секвенирования, системной биологии и биоалгоритмов. ...
Добавлено: 30 ноября 2023 г.
Cham: Springer, 2023.
Добавлено: 29 ноября 2023 г.
Добавлено: 10 апреля 2023 г.