![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
paroh posting in ![[community profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/community.png){kind=small}
ru_crunching1 июля 2021 г.
Краткое содержание
Недавно исследователи приветствовали нового члена команды, который будет разрабатывать подходы к машинному обучению.
Предистория
В октябре 2020 года Всемирная организация здравоохранения опубликовала самые последние глобальные статистические данные по туберкулезу, в том числе следующие:
Проект Help Stop TB был создан для изучения оболочки Mycobacterium tuberculosis, бактерии, вызывающей туберкулез. Более подробная информация об этой оболочке может помочь ученым лучше понять, как бактерия защищает себя, что, в свою очередь, может помочь в продолжающемся поиске лучших методов лечения.
Добро пожаловать, Коннор!
Мы рады приветствовать Коннора МакГи в качестве нового члена исследовательской группы Help Stop TB.
Коннор - аспирант программы докторантуры BBSRC в Ноттингемском университете. В рамках программы он прошел две отдельные 8-недельные исследовательские стажировки, прежде чем выбрать окончательный проект. В своей предыдущей степени Коннор специализировался в области вычислительной нейробиологии, сочетая различные инструменты из математики и нейробиологии, чтобы помочь решить загадку глиальных клеток в мозге.
При выборе ротации проектов Коннору была предложена возможность отойти от своих непосредственных знаний и погрузиться в мир вычислительной химии в рамках проекта Help Stop TB. Вначале он немного нервничал, но быстро увлекся изучением того, как молекулы складываются и собираются в более сложные структуры. Когда пришло время сделать окончательный выбор проекта, Коннор был готов приступить к работе группы Крофт над молекулярной структурой и решить несколько новых захватывающих химических головоломок.
Основываясь на своем предыдущем опыте разработки статистики и методологии, Коннор будет разрабатывать подходы к машинному обучению, которые можно использовать для изучения данных, полученных в ходе проекта Help Stop TB. Интегрируя машинное обучение с инновационными междисциплинарными инструментами, Коннор надеется помочь понять факторы, управляющие сворачиванием миколиновой кислоты, обеспечивая при этом объяснимость, интерпретируемость и прозрачность.
Спасибо всем, кто поддерживает этот проект!
на англ.
Краткое содержание
Недавно исследователи приветствовали нового члена команды, который будет разрабатывать подходы к машинному обучению.
Предистория
В октябре 2020 года Всемирная организация здравоохранения опубликовала самые последние глобальные статистические данные по туберкулезу, в том числе следующие:
- В 2019 году туберкулезом заразились около 10 миллионов человек.
- 1,4 миллиона человек умерли от туберкулеза в 2019 году.
- Туберкулез остается одной из 10 основных причин смерти во всем мире и основной причиной смерти от одного инфекционного агента (помимо ВИЧ/СПИДа).
Проект Help Stop TB был создан для изучения оболочки Mycobacterium tuberculosis, бактерии, вызывающей туберкулез. Более подробная информация об этой оболочке может помочь ученым лучше понять, как бактерия защищает себя, что, в свою очередь, может помочь в продолжающемся поиске лучших методов лечения.
Добро пожаловать, Коннор!
Мы рады приветствовать Коннора МакГи в качестве нового члена исследовательской группы Help Stop TB.
Коннор - аспирант программы докторантуры BBSRC в Ноттингемском университете. В рамках программы он прошел две отдельные 8-недельные исследовательские стажировки, прежде чем выбрать окончательный проект. В своей предыдущей степени Коннор специализировался в области вычислительной нейробиологии, сочетая различные инструменты из математики и нейробиологии, чтобы помочь решить загадку глиальных клеток в мозге.
При выборе ротации проектов Коннору была предложена возможность отойти от своих непосредственных знаний и погрузиться в мир вычислительной химии в рамках проекта Help Stop TB. Вначале он немного нервничал, но быстро увлекся изучением того, как молекулы складываются и собираются в более сложные структуры. Когда пришло время сделать окончательный выбор проекта, Коннор был готов приступить к работе группы Крофт над молекулярной структурой и решить несколько новых захватывающих химических головоломок.
Основываясь на своем предыдущем опыте разработки статистики и методологии, Коннор будет разрабатывать подходы к машинному обучению, которые можно использовать для изучения данных, полученных в ходе проекта Help Stop TB. Интегрируя машинное обучение с инновационными междисциплинарными инструментами, Коннор надеется помочь понять факторы, управляющие сворачиванием миколиновой кислоты, обеспечивая при этом объяснимость, интерпретируемость и прозрачность.
Спасибо всем, кто поддерживает этот проект!
на англ.
