TY - JOUR

T1 - Новая эра биоинформатики

AU - Аксенова, Анна Юрьевна

AU - Жук, Анна Сергеевна

AU - Степченкова, Елена Игоревна

AU - Семенихин , В.А.

AU - Ланговой, Михаил Анатольевич

PY - 2025/6/27

Y1 - 2025/6/27

N2 - 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 настоящее время происходит стремительная интеграция методов машинного и глубокого машинного обучения в различные области биологии и медицины, что в существенной степени меняет формат биоинформатических решений и позволяет говорить о наступлении новой эры в биоинформатике. Разработка новых алгоритмов и способов эффективного анализа данных с использованием искусственного интеллекта является основой для будущего развития этой области. В этой связи спрос на специалистов, способных преодолеть разрыв между биологическими и математическими дисциплинами, продолжает расти, что требует соответствующей адаптации учебных программ. В статье рассматриваются последние тенденции в биоинформатике, такие как развитие мультиомиксных подходов и использование искусственного интеллекта, а также подчеркивается важность многопрофильного образования с углубленным обучением в области математики и статистики для подготовки нового поколения ученых, способных стимулировать инновации в этой динамичной области науки.

AB - 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 настоящее время происходит стремительная интеграция методов машинного и глубокого машинного обучения в различные области биологии и медицины, что в существенной степени меняет формат биоинформатических решений и позволяет говорить о наступлении новой эры в биоинформатике. Разработка новых алгоритмов и способов эффективного анализа данных с использованием искусственного интеллекта является основой для будущего развития этой области. В этой связи спрос на специалистов, способных преодолеть разрыв между биологическими и математическими дисциплинами, продолжает расти, что требует соответствующей адаптации учебных программ. В статье рассматриваются последние тенденции в биоинформатике, такие как развитие мультиомиксных подходов и использование искусственного интеллекта, а также подчеркивается важность многопрофильного образования с углубленным обучением в области математики и статистики для подготовки нового поколения ученых, способных стимулировать инновации в этой динамичной области науки.

KW - bioinformatics

KW - deep learning

KW - machine learning

KW - omics technologies

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/72a0829a-e8b6-3450-874c-7a83808474e5/

U2 - 10.17816/ecogen637074

DO - 10.17816/ecogen637074

M3 - Обзорная статья

VL - 23

SP - 211

EP - 219

JO - ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА

JF - ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА

SN - 1811-0932

IS - 2

ER -