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 противопатогенных свойств белков молозива коров показало наличие перекрестной активности антител  в отношении ротавируса и коронавирусов человека. При этом исследование антибактериальной активности лактоферрина в отношении клинических изолятов штаммов возбудителей внутрибольничных инфекций, выделенных из детских отделений реанимации и интенсивной терапии, показало, что антибактериальный потенциал лактоферрина как терапевтического средства остается противоречивым.

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.

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.

В работе рассматривается задача оптимизации доменно-структурного дизайна ДНК для систем молекулярной логики. Предложен метод на основе искусственного интеллекта, сочетающий генеративную модель и обучение с подкреплением. Показано, что подход улучшает биофизические характеристики последовательностей по сравнению со случайным дизайном и применим для автоматизированного проектирования ДНК-систем.

В основе нашей работы лежит гипотеза о том, что эффективность глубокого обучения для сегментации биомедицинских изображений может быть радикально повышена за счёт системной и осмысленной предобработки данных, адаптированной под специфику задачи. В связи с этим целью данного исследования являлась разработка нейросетевой модели сегментации опухолевых субобластей для последующей классификацией глиом и поддержки планирования терапии.

Разработка и апробация подхода на основе методов искусственного интеллекта для количественного анализа морфотипов клеток метанотрофного консорциума на основе Methylococcus capsulatus KN2 в процессе культивирования и оценки их связи с физиологическим состоянием сложной бактериальной культуры.

Работа посвящена оптимизации синтеза конъюгата латексных частиц с антителами для иммунохроматографической детекции глутаматдегидрогеназы Clostridioides difficile.

Концентрация активаторов, соотношение латекс:антитело и условия блокировки определены по данным методов ДРС и ПЭМ. Буфер для хранения подобран и оценен методом «ускоренного старения», а после функциональность подтверждена ИХА.

Получен стабильный гомогенный конъюгат с улучшенными аналитическими характеристиками.

В работе исследуется применение биологически инспирированной архитектуры нейронной сети, имитирующей мозжечок, для повышения робастности сегментации медицинских изображений. Предложена гибридная модель, объединяющая свёрточный энкодер-декодер с рекуррентной корой и модулем мозжечка для коррекции ошибок предсказания. Эксперименты проводились на МРТ-срезах левого предсердия в условиях стандартных данных, а также при наличии шума и прореживания последовательностей.

В ходе исследования было изучено влияние разного содержания азота (от 0 до 0.6 г/л) в питательной среде на темпы роста культур пяти штаммов диатомовых водорослей. В большинстве случаев увеличение концентрации азота стимулировало рост культур. В конце эксперимента был выполнен анализ жирных кислот: доминантными стали пальмитиновая, пальмитолеиновая, миристиновая и эйкозапентаеновая кислоты.  

Работа посвящена оценке аугментаций ATR-FTIR-спектров биожидкостей. Основной объект — жидкость десневой борозды (ЖДБ), т.е. жидкость между зубом и десной, отражающая состояние пародонта; выборки ЖДБ обычно очень малы, и модели легко переобучаются. Сравниваются baseline (без аугментации) и train-only аугментации (шум, сдвиг, Mixup) по метрикам, геометрии данных (PCA) и QC; дополнительно сопоставляются результаты на слюне (COVID-19, diabetes).

Работа посвящена изменениям в составе компонентов эфирного масла у  клонов мутантного растения поколения М₂ Monarda fistulosa L., полученных методом in vitro и выращенных при двух режимах светодиодного освещения в условиях ситифермы и в открытом грунте. Показано, что у растений ситифермы преобладали тимохинон и дуренол (1,2,4,5-тетраметилфенол), а у растений открытого грунта накапливался, преимущественно, предшественник тимохинона карвакрол (5-изопропил-2-метилфенол).

Работа посвящена экспресс-оценке первичных реакций фотосинтеза у растений Ocimum basilicum L. «Лучано» в условиях сити-фермы методом ИФХ. Показано, что оптимальным режимом для обеспечения высокой эффективности фотосинтеза служит вариант LED-освещения, отличающийся самой высокой долей красной и дальней красной длин волн, а также низким уровнем освещенности, о чем свидетельствует квантовый выход ФС II.

Целью работы стала разработка модели прогнозирования риска летального исхода у пациентов после кардиохирургических вмешательств на основе алгоритмов машинного обучения. Проведен ретроспективный анализ историй болезни пациентов (n=352). Набор предикторов включал 14 параметров. Для прогнозирования применялись алгоритмы: LR, RF, XGBoost, LightGBM, CatBoost. Результаты эффективности полученных моделей сравнивались между собой путем анализа метрик качества: recall, precision, F1-мера, ROC-AUC.

Исследована возможнсть использования отрубей пшеницы как основы субстрата для культивирования лактобактерий. Проведено сравнение отрубей мягких и твёрых видов пшеницы как основ питательных сред для выращивания лактобактерий. Оптимизированы методы ферментативной обработки отрубей перед приготовлением питательных сред на их основе.

Работа посвящена исследованию влияния внешних факторов на рост накопительной культуры бактерий Clostridium pasteurianum. В экспериментальной части оценивали рост культуры при изменении pH среды (5,0–8,0), температуры (10–31 °C) и условий анаэробиоза (строго анаэробные условия и при наличии следов кислорода). Показано, что рост C. pasteurianum существенно зависит от указанных параметров; определены условия, близкие к оптимальным для культивирования.