Субботний нетворкинг. Если у вас есть интересный канал, блог, любой проект или активность - не стесняйтесь, расскажите о нем в наших чатах.

Сегодня мы расскажем о тех, кто связан с математикой - царицей наук, но кто знаком с ней поближе знает, что царица привлекает нас своей невероятной красотой. Подписывайтесь на каналы наших коллег:

@mathimages - Костя на своем канале создает чудесные картины навеянные математикой, там же вы найдете его веб-проги, где сами можете покрутить параметры и поменять изображения под свой вкус, поразительные картины - загляните - не пожалеете ! Здесь - волшебные картинки в духе множества Мандельброта, и вы можете менять параметры.

@mathematics_not_for_you - Андрей пишет обо всём, что связано с математикой: от фокусов и лайфхаков устного счёта до сложных теорем и аксиом. Заходите также к Андрею на сайт: "Математика не для всех"

@obznam - Александр на своем канале "Общий знаменатель" рассказывает увлекательные истории о математике и математиках, хотите почитать интервью живой легенды - С.П. Новикова или насладиться красотой клейновых групп - кликайте ! А здесь пост о графе построенном для "Игры престолов", а, нет, простите, это "Буря мечей", но пройдя по ссылкам найдем и другие хиты. Кластеризация, пейдж-ранг - все как положено в граф-МЛ .

https://youtu.be/RwKlG5Xh5PQ

О математике метода симулированного отжига - Илья Павлюкевич (Prof. Dr. Universität Jena)

Мы обсудим решение задачи оптимизации с помощью стохастических методов, а именно метода симулированного отжига (simulated annealing). Фокус будет сделан на интуитивном, но достаточно математическом объяснении того, почему и при каких условиях этот метод работает, а также на сравнении гауссовского и негауссовского поиска.

О докладчике:
Выпускник мехмата МГУ, ныне профессор в Йене. Автор работы "Lévy flights, non-local search and simulated annealing 2007, ставшей классической в области (600+ цитирований) и применяемой в современных исследованиях по Machine Learning.

📈Слайды
https://drive.google.com/file/d/1mchpZOBrotPofI9JMNEmS7854MeAdrdL/view?usp=sharing

📢 Подписывайся на наше сообщество в telegram, чтобы быть в курсе мероприятий
https://t.iss.one/sberloga

🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
https://t.iss.one/sberlogadataclub

Воскресный трёп.
Машинное обучение и онкология.

What is about ? О стандартном примере анализа данных балк РНК секвенирования на примере рака груди (breast cancer , METABRIC датасет), и некоторые байки о пока еще не вполне сбывшихся надеждах. А еще, знаете ли вы что такое "ген/мутация Анджелины Джоли" ?

Предисловие. Данный пост, тесно связан с прошедшим докладом Никиты Котлова (где обсуждался другой тип рака - лимфомы - но задачи такие же). А также, с недавними постами Софии Меньшиковой на ее канале @OncologyFellow. У Софии и ее соавтора Алексея - лучшие каналы по онкологии - @OncologyFellow и @medonco - подписывайтесь !

Что хотим ? Все знают, что типов рака очень много, но хуже того у каждого типа рака, еще много подтипов, и лечение/прогноз часто сильно зависит от подтипа рака. Поэтому ученые пытаются выделить эти подтипы и понять, как с каждым из них лучше бороться. Доклад Никиты был посвящен этой проблеме для лимфомы, а данный пост о раки груди. Яркий пример пользы подтипов - трастузумаб (моноклональное антитело) успешно применяется к одному из подтипов рака груди, и понятен механизм - у этого подтипа на поверхности раковых клеток торчат белки рецепторы продуцированные геном HER2 и трастузумаб прицельно бьёт по ним. Но, к сожалению, не у всех подтипов есть такие белки на поверхности - у подтипа "трипл-негатив", например, нет.

Как делали раньше/сейчас и как хотят определять подтипы в будущем ? Мини операция - вырезают кусочек опухоли, и относительно дешевыми и простыми методами смотрят подтип. С точки зрения дата-сайнс, тут поинт в том, что у нас есть очень мало (2-3) признака ("фичи") и по ним всё определяeтся. Можно ожидать, что если бы было больше "фичей" (признаков), то мы получили бы больше информации. Примерно 15 лет назад технологии позволили это делать - научились относительно недорого измерять ТЫСЯЧИ/ДЕСЯТКИ ТЫСЯЧ признаков - экспрессий генов - показателей насколько активно гены работают в данных клетках. (Настоящих "пацанских" (белок кодирующих) генов у человека порядка 20 000, а еще кучи псевдогенов, lncRNA, и тд), каждый ген - фича , генов десятки тысяч - значит десятки тысяч фичей.

В чем облом и надежда ? Оказалось, что фичей стало в тысячи раз больше, а толку стало не сильно больше. Но, все же, технологии развиваются и удешевляются, и многие полны надежд, что удастся спасти жизни людей, если еще поднапрячься в этом направлении.

Что за данные и что на картинке ? Данные - матрица: (пациенты х гены). Скажем порядка 2000 пациентов, и 20 000 генов. Такие датасеты собираются долгими годами. И есть еще один дополнительный столбец - сколько месяцев пациент прожил (после диагноза). Дальше, одна из наших целей по этим (и, вообще говоря, другим тоже) данным понять можем ли мы предсказать сколько пациент проживет, по возможности понять реакцию на лечение (тут нужно больше данных) и так далее.
Достаточно давно была предложена классификация ПАМ50 - то есть выделены примерно 50 генов и по ним данные разбиты на несколько кластеров. Рисунок справа показывает графики кривых выживаемости для каждого из кластеров - чем выше график тем лучше прогноз - и мы видим, что есть два кластера - ЛюминалА и кластер клауден-лоу, где выживаемость получше. Подтип клаудиан-лоу, кстати, относительно новый - дополнение к старому ПАМ50, и видно, что выделен по делу - раньше он был частью трипл негатива, а видно что выживаемость другая. Картинка слева - взят датасет, сделан ПСА, покрашен по кластерам - ну как обычно. То есть каждая точка - соответствует одному семплу, в данному случае человеку. А что за граф там нарисован - а это наша работа, потом как-нибудь расскажу. Код можно тут взять: КАГГЛ.

А что там про Анджелину Джоли ? Известная история, но я устал писать, так, что читайте у Софии.

НЕСТАНДАРТНЫЙ ДЕНЬ - СРЕДА !
🚀 @SBERLOGA online seminar on bioinformatics:
👨‍🔬 Кондратова Мария (Lille University) "Иммунный ответ в раке. Как это работает и не работает. Обзорная лекция.”
⌚️ Среда 8 декабря, 18.00 по Москве

Врожденный и приобретенный иммунитет, в чем разница? Рак и вирусы. Профилактика вирусных раков у человека. Распознает ли иммунная система “невирусные” раки ? Да, все не так уж плохо (в пробирке). CAR-T терапия. Контрольные точки иммунитета.

О докладчике: Мария Кондратова - PhD - молекулярный биолог, автор многочисленных статей (в том числе, в Nature Communications), а также популярной книги - "Рак - кривое зеркало жизни" - первой научно-популярной книги о молекулярных механизмах рака на русском языке.

Подписывайтесь на каналы тг: @sberloga, Ютуб: SBERLOGA - топовые онлайн доклады каждую неделю! @sberlogajobs - вакансии.

Ссылка на зум будет доступна в чате: https://t.iss.one/sberlogabio ближе к началу доклада.

Прямо из IBM Research - не пропустите:
🚀 @SBERLOGA online seminar on machine learning:
👨‍🔬 Кротов Дмитрий (MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research) “Современные Хопфилдовские Нейронные Сети в Машинном Обучении и Нейробиологии”
⌚️ Четверг 9 декабря, 19.00 по Москве

Современные Хопфилдовские Сети, или модели Плотной Ассоциативной Памяти, представляют собой нейронные сети с набором фиксированных точек аттракторов к которым сходится реккуррентная динамическая траектория в пространстве нейронных состояний. В отличие от классических Хопфилдовских сетей, их современная модификация позволяет записывать и хранить экспоненциально большое количество памятей. Благодаря этому, с их помощью можно решать многие интересные задачи в машинном обучении и использовать эти математические модели для описания биологической памяти. Я расскажу про математическую теорию этих моделей и про конкретные практические задачи где эти идеи оказываются полезными. Я также приведу примеры этих моделей которые сводятся в предельных случаях к нейронным сетям которые используются на практике (например механизм внимания в трансформерах). Современные Хопфилдовские Сети также могут быть построены для архитектур с хиерархической памятью (многоуровневая сетка), и в моделях с конволюцией.

О докладчике: Дмитрий Кротов (PhD) -
выпускник Физфака МГУ, Пристона, ныне сотрудник IBM. Соавтор Хопфилда, вместе с которым революционизировал нейронные сети Хопфилда - найдена возможность экспоненциального увеличения памяти сети по сравнению с линейной в классической конструкции.

Подписывайтесь на каналы тг: @sberloga, Ютуб: SBERLOGA - топовые онлайн доклады каждую неделю! @sberlogajobs - вакансии.

Ссылка на зум будет доступна в чатах: https://t.iss.one/sberlogadataclub https://t.iss.one/sberlogasci ближе к началу доклада.

Подтипы микроокружения DLBCL - Котлов Никита (BostonGene)
https://youtu.be/ww2wehLe3Yg

Мы обсудим происхождение и развитие Б-клеток и лимфомы, которые из них происходят. Затронем строение нормального лимфоузла и функции разных видов нормальных клеток в нем. Научимся оценивать количество этих клеток и выраженность тех или иных функций на основе данных экспрессии генов. И в итоге углубимся в подтипы Диффузной Крупноклеточной Лимфомы (DLBCL), обсудим их клиническую значимость.

📈Слайды
https://drive.google.com/file/d/1ILs5oPiDWK1pjDMNNGTPGqV3FxjVDJcP/view?usp=sharing

📢 Подписывайся на наше сообщество в telegram, чтобы быть в курсе мероприятий
https://t.iss.one/sberloga

🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
https://t.iss.one/sberlogabio

Во всем мире продолжается паника по поводу нового штамма коронавируса — омикрона. Чем больше неизвестности, тем больше благодатной почвы для страха населения, поэтому ученые активно изучают недавно возникшую угрозу. Самыми существенными и важными вопросами остаются заразность омикрона (в том числе по сравнению с нашумевшей и до сих пор активно шумящей дельтой), тяжесть вызываемого заболевания и эффективность уже существующих вакцин. Наш новый материал — статья из «Nature» — поможет ответить на эти и некоторые другие вопросы, ведь известно уже не так уж и мало. Главным сейчас является изучение проверенных источников и критичный подход ко всему, что появляется в информационном пространстве, так как нередко первоначальный ажиотаж впоследствии оказывается ничем особенно не оправданным (впрочем, речь здесь далеко не только об омикроне).

Об опасности нового штамма и перспективах — читайте по ссылке.

#эпидемиология #вакцинация #covid19 #coronavirus #коронавирус #medach #медач #омикрон

Медач - канал - @medach, сайт https://medach.pro/ , известен всем, кто связан с медициной. То, что они делают - достойно искреннего восхищения, они собирают, анализируют, переводят информацию по наиболее актуальным вопросам медицины, в выигрыше в конце конце будем все мы, ведь каждый сталкивается с врачами !
Пост выше обзор статьи из «Nature» по омикрону.

Дополнительно коллеги организуют онлайн журнальный клуб - см. анонсы в канале - https://t.iss.one/digitaljournalclub
вы можете принять участие в онлайн обсуждениях наиболее актуальных публикаций по медицине.
Присоединяйтесь !

ПС

Хорошо бы и нам в @sberloga такое организовать, или объединить усилия с коллегами. Если кто готов участвовать - пингуйте, пишите в комментах/чатах.

Ночное образовательное шоу IT Nights 3.0

10 декабря в прямом эфире спикеры из Facebook, Яндекса, JetBrains, VK, X5 Group поделятся опытом, обсудят будущее и вдохновят на новые проекты. А зрители смогут влиять на происходящее в кадре.

Запоминай:
• 10 декабря 19:00
• it-nights.ru
• промокод на скидку 20%: sberloga

Чего бы ты ни ждал — будет иначе 👀

Чтобы взять билет, пройди по этой ссылке: it-nights.ru

Ш̙͜И̘̫Р͔͉О̦͓К̘̪О̠̙ З̡͎А̪̘К̠̘Р͎͜О̟̺Й͖͓ Г̡̝Л̪̝А̢͖З̦͕А̫̙

Н̘͍А̘̺ I͙̝T͚̼ N̫͎I̢̺G͓͎H̢̫T̠͕S͖̝ Т̡̠Е͕͚Б̘̦Е͚̠ П̢̦О̠͍Р̙̺А̘͔

Иммунный ответ в раке. Как это работает и не работает - Кондратова Мария (Lille University)
https://youtu.be/oS6T5KYClYg

Обзорная лекция о том, как работает иммунитет в раке и основных видах иммунотерапии. Врожденный и приобретенный, в чем разница? Рак и вирусы. Профилактика вирусных раков у человека. Распознает ли иммунная система “невирусные” раки ? Да, все не так уж плохо (в пробирке). CAR-T - терапия. Контрольные точки иммунитета.

📈Слайды
https://drive.google.com/file/d/1nWwyafGRMO8st9O6N4w3jaaLp7Sxnqy1/view?usp=sharing

📢 Подписывайся на наше сообщество в telegram, чтобы быть в курсе мероприятий
https://t.iss.one/sberloga

🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
https://t.iss.one/sberlogabio

Субботний нетворкинг.
Важная новость - @sberloga ищет девушку - и желательно не одну ))) Как-то у нас мало докладчиков является представителями женского пола, и мы хотим исправить это ! Дорогие леди, если вы делаете интересный проект, ведете блог или канал - не стесняйтесь расскажите об этом. А если вы хотите сделать доклад на @sberloga - то мы вас очень ждем !

Давайте начнём. "Ужель та самая Татьяна?"
Татьяну многие знают в ДС сообществе, она ведёт один из лучших каналов по глубокому обучению - DLStories , пишет интереснейшие статьи на хабре, читает лекции, в том числе - преподает в школе глубокого обучения DLSchool МФТИ.

Подписывайтесь на её канал DLStories!
В канале вы найдете:
- разборы архитектур новых нейросетей
- обучающие материалы: статьи, видео, подкасты на DL-тематику
- рассуждения о влиянии ИИ на социум
- новости и веселые истории из мира ИИ

Будьте в курсе последних тенденций в области DL и ИИ! ⬇️

@dl_stories

Современные Хопфилдовские Нейронные Сети в Машинном Обучении и Нейробиологии - Кротов Дмитрий (MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research)
https://youtu.be/NHIZwWYQwCM

Современные Хопфилдовские Сети, или модели Плотной Ассоциативной Памяти, представляют собой нейронные сети с набором фиксированных точек аттракторов к которым сходится реккуррентная динамическая траектория в пространстве нейтронных состояний. В отличие от классических Хопфилдовских сетей, их современная модификация позволяет записывать и хранить экспоненциально большое количество памятей. Благодаря этому, с их помощью можно решать многие интересные задачи в машинном обучении и использовать эти математические модели для описания биологической памяти.

📈Слайды
https://drive.google.com/file/d/1URCT6CRCtzJYj11WWirbva5T4i2wEh40/view?usp=sharing

📢 Подписывайся на наше сообщество в telegram, чтобы быть в курсе мероприятий
https://t.iss.one/sberloga

🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
https://t.iss.one/sberlogasci