• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 123458, Москва, ул. Таллинская, д.34
Телефон: 8(495)916-88-29
Факс: 8(495)916-88-29
Эл. почта: miem@hse.ru

     
Руководство
и.о. директора, научный руководитель Крук Евгений Аврамович
Заместитель директора Абрамешин Андрей Евгеньевич
Заместитель директора Романов Виктор Владимирович
Заместитель директора Костинский Александр Юльевич
Заместитель директора Прохорова Вероника Борисовна
Заместитель директора по учебной работе Тумковский Сергей Ростиславович
Заместитель директора по научной работе Аксенов Сергей Алексеевич
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Инфокоммуникационные технологии и системы связи

4 года
Очная форма обучения
60/10/3
60 бюджетных мест
10 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Информатика и вычислительная техника

4 года
Очная форма обучения
126/40/15
126 бюджетных мест
40 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Информационная безопасность

4 года
Очная форма обучения
45/20/10
45 бюджетных мест
20 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Программа специалитета

Компьютерная безопасность

5,5 лет
Очная форма обучения
40/45/5
40 бюджетных мест
45 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика

4 года
Очная форма обучения
87/40/6
87 бюджетных мест
40 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Инжиниринг в электронике

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Интернет вещей и киберфизические системы

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Компьютерные системы и сети

2 года
Очная форма обучения
50/5/2
50 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Математические методы моделирования и компьютерные технологии

2 года
Очная форма обучения
20/5/3
20 бюджетных мест
5 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Материалы. Приборы. Нанотехнологии

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Системы управления и обработки информации в инженерии

2 года
Очная форма обучения
25/5/1
25 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках

"Вычислительные среды": доклад "О распределении длины трактов адаптивной интрогрессии"

2 октября 2019 г. прошел очередной семинар «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии, или Вычислительные среды». Владимир Львович Щур, к.ф.-м.н., доцент департамента прикладной математики МИЭМ, выступил с докладом "О распределении длины трактов  адаптивной интрогрессии" ("On the distribution of tract lengths during adaptive introgression").

Поскольку изучаемый вопрос находится в области геномики и многие слушатели мало знакомы с этой областью, начало доклада было посвящено разбору основных терминов. Тракты, о которых идет речь, это участок генома, т.е. некоторая последовательность нуклеотидов, имеющая иное происхождение, чем остальная часть генома. Адаптивная интрогрессия – это сценарий, по которому популяция приспосабливается к окружающей среде. Модель адаптивной интрогрессии заключается в следующем. Имеется две популяции, одна из которых вырабатывает адаптацию, а вторая – является донором для первой. Во второй популяции есть аллель (вариант гена), которая улучшает приспособленность носителя к окружающей среде, а в первой популяции такой аллели нет. При интрогрессии часть популяции-донора «пульсово», то есть одномоментно, попадает в первую популяцию. Задача исследования заключается в том, чтобы определить вероятность того, что тракт генома, содержащий адаптационную аллель, пришел из популяции-донора, а также предсказать длину этого тракта.

Известно, что ожидаемая траектория частоты выбранной аллели может быть приближена логистической функцией w(t)=1/(1+exp(-st/2)). При помощи компьютерного моделирования было показано, что распределение длины трактов можно вычислять вдоль ожидаемой траектории частоты аллели, таким образом пренебрегая стохастическим поведением. Так, относительная ошибка при оценке математического ожидания длины тракта составляет не более 5%. Одним из параметров моделирования являлась сила естественного отбора, поскольку естественный отбор сильно влияет на распределение длин путей. Положительный более сильный отбор будет увеличивать ожидаемую длину интрогрессировавшего тракта. Однако, возможно, неинтуитивным образом, при условии фиксированного значения частоты аллели в наблюдаемой популяции, более сильный отбор на самом деле приведет к более короткой ожидаемой длине тракта.

Поскольку наличие отбора влияет на распределение длин трактов, это явление может иметь значение при датировании интрогрессии. В конце доклада был разобраны пример сценария интрогрессии гена EPAS1 от денисовцев в предков тибетцев, позволившего выработать адаптацию к высокогорному существованию. Было показано, что оценка времени в предположении нейтрального сценария (без естественного отбора) вместо адаптивного приводит к ошибке в 20% при датировании времени интрогрессии.