Бюро неформатных событий Зовём.Ру

Авторизоваться через соц. сети

Онлайн-лекция «Омиксные технологии или как распознать наркомана за одно взвешивание» Онлайн-лекция «Омиксные технологии или как распознать наркомана за одно взвешивание»

Архив. Мы больше не анонсируем данное мероприятие. Возможно информация полностью устарела. Что там дальше мы не знаем.

Зовём на лекцию

Когда?

с 9 сентября 2020

Город

Москва

Где?

Центр АРХЭ. В здании Физического факультета МПГУ (бывш. МПГИ им. Ленина), ул. Малая Пироговская, д.29.

Метро

Спортивная

Контакты:

По всем вопросам относительно лекции обращайтесь: по телефону +74950889281 по почте arhe.msk@gmail.com

Условия участия:

Открытая трансляция будет проводиться на нашем канале: https://bit.ly/2WxJyvR Регистрация: https://arhe-events.timepad.ru/event/1410896/

Онлайн-лекция «Омиксные технологии или как распознать наркомана за одно взвешивание» в рамках совместного проекта центра «Архэ» и Сколковского института науки и технологий (Сколтех) «Сколтех в Архэ»!

Омиксные технологии появились в нашей жизни совсем недавно, само их название для многих и сейчас остается загадочным. Однако подобные технологии называют новой парадигмой мышления. Они основываются на синергии современных достижений физики, химии и вычислительных наук и являются одним из главных инструментов геномной и постгеномной медицины.

Также эти технологии приходят на помощь в решении непростых задачах по обнаружению допинга и наркотических веществ. Ключевым инструментом омиксных технологий является масс-спектрометрия.

Эта техника позволяет определять десятки тысяч различных химических соединений в произвольном биологическим объекте. Молекулярные профили белков, жиров и малых молекул, полученные масс-спектрометрией, уже сегодня используются для постановки диагнозов, как и продолжающие развиваться направления 2D визуализации и компьютерной гистологии.

В эфире Юрий Костюкевич – кандидат физико-математических наук, старший преподаватель Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных.