Проведён метаанализ 16 исследований, отобранных из PubMed, Scopus и Google Scholar, целью которого была оценка точности ИИ в цитологии шейки матки. Выявлены высокая диагностическая точность (чувствительность 95.6%, специфичность 95.3%, AUC 0.981), значительная гетерогенность (I²>95%) и публикационный сдвиг (p=0.011). Результаты подтверждают потенциал ИИ, но необходимы проспективные исследования.

Исследование перекрестной активности антител из иммунизированных коров в отношении ротавируса и коронавирусов человека, исследование антибактериальной активности лактоферрина в отношении клинических изолятов штаммов возбудителей внутрибольничных инфекций, выделенных из детских отделений реанимации и интенсивной терапии.

В экспериментах in vitro показано, что комплекс «ДНКаза/ингибитор» становится каталитически активным после протеолитического расщепления протеазой вируса африканской чумы свиней (АЧС) pS273R. Этот активируемый вирусом «переключатель самоуничтожения» предназначен для того, чтобы сделать клетки свиней непермиссивными для вируса АЧС, прерывая инфекцию за счет деградации вирусной ДНК.

Работа посвящена разработке системы автоматизированного извлечения и анализа данных о биоактивных веществах растительного происхождения на основе больших языковых моделей. Реализована обработка публикаций PubMed с формированием матрицы взаимодействий растение-соединение-эффект. В базе накоплено 247 записей, выявлены наиболее часто встречающиеся растения и эффекты.

Были рассмотрены преспективы представления последовательностей ДНК и белков (и их множеств) в пространстве k-меров. Были найдены наиболее биологически корректные параметры такого представления и с их помощью проанализированы эволюционные взаимосвязи между протеомами бактерий. Удалось получить практически полное соотвествие кластеризации протеомов в пространтсве k-меров с эталонной филогенией (индекс Rand 0.9929). Также удалось решить задачу бинарной классификации генов с точностью до 99.8%.

Применение методов компьютерного зрения и доменно-специфичного самообучения (SSL) для предиктивной диагностики мягкотканных патологий височно-нижнечелюстного сустава (воспаления и смещения диска) по объемным снимкам конусно-лучевой компьютерной томографии, традиционно выявляемых исключительно на МРТ, в условиях ограниченных данных.

Существующие эмпирические методы подбора терапии для детей с Артериальной гипертензией часто недостаточно эффективны. Цель—разработать модель машинного обучения для персонализированного подбора препаратов при АГ у детей, основываясь на комплексных клинико-инструментальных данных, для повышения эффективности лечения. Результат: разработана и валидирована модель машинного обучения, демонстрирует высокую производительность и способность к клинически обоснованным рекомендациям. 

Разработана система ранней диагностики заболеваний растений на основе технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Аппаратно-программный комплекс и нейросеть YOLOv11 обеспечивают точность выявления заболеваний листьев около 74,7%. Система оптимизирует управление агропроизводством с использованием гидропоники, аэропоники и закрытых грунтов.

Проверена работа недисперсионного инфракрасного (NDIR) газоанализаторв для измерения турбулентных потоков CO₂ и H₂О методом ковариации турбулентных пульсаций. Достигнута синхронная регистрация сигналов газоанализатора и анемометра с частотой 10 Гц, устранены межканальные электрические наводки, что подтверждено матрицей кросс-корреляции и создало основу для прямого сравнения прибора с эталонным LI-7500A

Предлагается стратегия отбора CRISPR/Cas9-мишеней, объединяющая транскриптомику, эпигенетические метки и метилирование ДНК с автоматической оценкой кандидатов. По данным ChromHMM, RNA-seq и бисульфитного секвенирования для K562, NHEK и HEK293 гены разделяли на активные и неактивные; согласованность методов (ρ=0,6-0,8). Python-алгоритм ищет сайты NGG и оценивает on-target, off-target и триплексы. Создан пакет для выбора sgRNA, снижающий внецелевые эффекты и адаптируемый к клеточным системам.

Исследование посвящено разработке экспресс-метода оценки качества выращивания культур в условиях сити-ферм с помощью технологий ИИ. Создана система автоматического подсчёта железистых трихом на листьях базилика на основе свёрточной нейронной сети YOLOv11l.

Разработана модельная система для автоматического измерения площади листьев базилика (Ocimum basilicum), которая компенсирует изменение расстояния до камеры в процессе роста растения.

В ходе работы с помощью CRISPR/Cas9 сконструированы плазмиды для направленного нокаута генов биосинтеза аминокислот (his4, met8, leu2) в дрожжах Komagataella phaffii. Полученные генетические конструкции послужат основой для создания безопасных ауксотрофных штаммов-продуцентов рекомбинантных ферментов для кормовой промышленности.

Работа посвящена преодолению ограничений традиционного проектирования нейросетевых архитектур «сверху-вниз» путем перехода к биологически мотивированной парадигме «выращивания» структур.

В работе представлены результаты опроса организаций биоэкономики 2025 года, выявившего нормативные пробелы в стандартизации новой биотехнологической продукции. В рамках ТК 326 разработаны проекты стандартов: классификатор продукции биоэкономики и терминологический стандарт по 3D-биопечати. Их принятие будет способствовать систематизации продукции, услуг и объектов в рассматриваемой сфере.

Разработана онлайн-платформа для диагностики когнитивных функций и личности с использованием ИИ. Использованы классические тесты (Шульте, Струпа, Айзенка и др.) с автоматической фиксацией данных. ИИ выявил скрытые связи между тревожностью, типом личности и когнитивными показателями, не обнаруживаемые при ручной обработке. Подход повышает объективность диагностики и пригоден для массовых исследований.