Close

Veselkov: Главная страница

Содержание

Сергей Веселков | Нижний Тагил

ФИО: Сергей Васильевич Веселков

Род деятельности: лаковая роспись по металлу

Чем творчество отличается от произведений других мастеров: C 1988 года Веселков Сергей Васильевич занимается лаковой живописью на металле, участник выставок различного уровня, лауреат городского конкурса имени Худояровых, лауреат III Всероссийского конкурса мастеров традиционных ремёсел и народных художественных промыслов, финалист III Всероссийского фестиваля-конкурса «Туристический сувенир», где завоевал диплом за I место в номинации «Сувенир региона». С 2017г. мастер является членом российского Творческого союза художников декоративно-прикладного искусства.

На протяжении всего творческого пути Сергей Васильевич Веселков остается верным орнаменту, в основном выполненному с помощью трафарета с последующей графической доработкой. Художник разработал многие оригинальные авторские подносы, в которых орнамент выступает как самостоятельный жанр уральской росписи. Сложился и определенный творческий стиль Сергея Васильевича, основанный на глубоком авторском понимании культуры родного края.

Любимые мотивы мастера – цветочный и плодово-ягодный трафаретный орнамент. Подносы мастера легко можно узнать по характерному зеленому фону с копчением «под малахит», каменному цветку и знаменитым ящерицам – устойчивым символам горных богатств Урала и их хранителей. Не менее узнаваемы работы, выполненные в геральдической тематике, отражающие авторский взгляд на роль Урала в истории России.

Сергей Веселков занимается разработкой подносов, декорированных рисунком и орнаментом, выполненным с помощью трафарета с последующей графической доработкой. Многие подносы Сергей Васильевич выполняет в содружестве с другими художниками, дополняя звонкую цветочную роспись золотным орнаментом, вторящим центровой композиции. Художник разработал многие оригинальные авторские подносы, в которых орнамент выступает как самостоятельный жанр уральской росписи. Паста цвета золота в сочетании материала, имитирующего золото, создают неповторимый декоративный рисунок, подчеркнутый ручной доработкой.

Информация о проводимых мастер-классах: информацию о мастер-классах необходимо уточнять в индивидуальном порядке.

Телефон: +7-922-101-28-63, 

Электронная почта: [email protected]

Фёдор Петрович Веселков

    3 мая 2019 года, в преддверии празднования Дня Победы, нашему земляку Фёдору Петровичу Веселкову исполнилось бы 100 лет.

Фёдор Петрович – фронтовик, прошедший дорогами войны от Украины до Чехословакии, композитор и поэт, педагог и общественный деятель, человек огромной души и открытого сердца. Его жизнь составляет неотъемлемую часть истории Красноярского края второй половины XX-го столетия, а его творчество – «музыка его души» – поражает исходящим от неё светом и гармонией. Он прожил богатую и насыщенную творческую жизнь, из которой ушёл на 91-м году. До самого последнего дня музы не покидали мастера, пережившего и испытавшего многое вместе со своим Отечеством.

В героической летописи нашего Отечества Победа советского народа над фашизмом в Великой Отечественной войне 1941-1945 гг. навсегда останется одним из самых ярких и незабываемых событий. Каждый воин вершил в годы войны свой подвиг. Каждый добивался, нередко ценой жизни, своей победы, пусть маленькой, но победы!

Сибирь дала России много героев. Её богатейшая земля вскормила и вырастила столько смелых, сильных и самоотверженных людей, что всех, наверное, и не пересчитать. Это они в годы Великой Отечественной войны отогнали немцев от Москвы, это сибирские дивизии дали отпор считавшимся непобедимыми фашистским армадам. Упорство, бесстрашие, привычка к суровым природным условиям – эти качества, присущие сибирякам, дала им родная земля.

В ряду сибиряков-красноармейцев имя Фёдора Петровича Веселкова занимает особое место. «Он – из самородков. Обычный деревенский парень, природный талант которого пробил дорогу в большую жизнь. Бегая по сельским улицам, он между делом научился играть на балалайке, гитаре, домре, трубе. Сразу, без специальной подготовки, поступил в Хабаровское музыкальное училище, а спустя четыре года его приняли в Уральскую консерваторию на композиторское отделение. Правда учиться Фёдору Веселкову пришлось только полгода, потому что началась война, и он ушёл добровольцем на фронт.» – писала журналистка М. Яблонская.

Фёдор Петрович Веселков родился 3 мая 1919 г. в крестьянской семье села Шарыпово Красноярского края. Его юность прошла на Дальнем Востоке, куда семья переехала в 1927 году. В школьные годы принимал активное участие в любительских занятиях народного и духового оркестров, где приобрёл навыки игры на балалайке, домре, гитаре, трубе и барабане. После окончания десятилетки поступил в Хабаровское музыкальное училище. Закончив учебное заведение с отличием, он получил направление в Уральскую государственную консерваторию имени М.П. Мусоргского в Свердловске, куда успешно поступил на композиторский факультет в 1941 году.

В январе 1942 года добровольцем отправился на фронт в составе 162-й дивизии, сформированной на Урале. Победу встретил в Чехословакии. Был демобилизован 2 октября 1945 года и в соответствии с приказом Верховного главнокомандующего вернулся в Свердловск, в консерваторию.

В июне 50-го получил диплом композитора по специальности историко-композиторского факультета. С этого же года жил и работал в Красноярске.

С 1950-го по 1990-й годы был преподавателем теоретических дисциплин в Красноярском училище искусств (ныне – Красноярский колледж искусств имени П.И. Иванова-Радкевича), где в 1960 году открыл теоретическое отделение, которым руководил многие годы. Был лектором краевой филармонии, выступал со статьями о музыке и музыкантах на страницах местных печатных изданий. Фёдор Петрович многие годы являлся общественным председателем Красноярского отделения Всероссийского хорового общества, руководил секцией композиторов-любителей, которая существовала при Доме народного творчества Красноярского края. До 80-х годов (30 лет!) он был единственным профессиональным композитором в городе. Фёдор Петрович – автор поэтического сборника «Пела душа моя…», а также целого ряда фортепианных, вокальных и хоровых произведений.

За заслуги в развитии отечественной музыкальной культуры и искусства Фёдор Петрович в разное время был удостоен многих наград и званий. Он был среди первых в крае, получивших почётное звание «Заслуженный работник культуры РСФСР». Награждён памятной медалью М.А. Шолохова «За гуманизм и служение России».

Фёдор Петрович оставил нам в наследие своё поэтическое и композиторское творчество, наполненное чувствами, эмоциями, переживаниями военного периода. Листая страницы его рукописи «Наброски», написанной в дни военных потрясений, мы словно листаем страницы памяти своего сердца. Из глубины времени перед нами воскресают события, наполненные чудовищным грохотом невиданно жестокой, разрушительной и истребительной войны, насквозь пропитанные человеческой кровью и слезами.

Продолжение статьи можно прочитать по ссылке ниже.

Mitya Veselkov

Сделать жизнь более яркой и внести в нее позитивные нотки помогут оригинальные часы Mitya Veselkov. Это российский бренд, модели полностью создаются в нашей стране. Задумка появилась спонтанно – основатель, Митя Веселков, захотел создать наручные часы для таких же, как он сам, творческих, неординарных личностей. Дело очень быстро набрало обороты: идея привлекла покупателей, марка стала известной. Сейчас все больше людей обращает внимание на эти позитивные, разнохарактерные, свежие аксессуары.

Как правило, продукция ориентирована на молодежь и людей творческого склада ума. Но в богатом ассортименте компании каждый сможет найти для себя ту модель, которая отобразит именно его личность, внутренний мир.

Дизайн Mitya Veselkov.

Оформление действительно впечатляет и располагает. Есть восемь тематических, разделенных по цветам коллекций: Silver, Gold, White, Black, Art, Color, Chips, Smile. В качестве фона циферблата используются креативные, необычные картинки-иллюстрации, красочные узоры. Цифры и отметки в большинстве моделей отсутствуют, есть три стрелки (часы, минуты, секунды). Ремешки могут быть разных цветов, узоров. Корпус бочкообразный круглый или же квадратный. 
Самые разнообразные дизайнерские часы с рисунками животных, популярных личностей и просто интересными картинками ждут вас в нашем каталоге.
Упор в моделях сделан именно на дизайн. Представленные товары настолько разные, что можно удивиться полету фантазии дизайнера. Тем не менее, все наручные аксессуары связаны общими чертами оформления (форма и стиль).
Материалы и функции.
Корпуса моделей выполняются из нержавеющей стали, ремешки кожаные. Уровень водонепроницаемости – 3 АТМ (30 метров), что позволяет мыть руки, не снимая аксессуар, а также не бояться за исправность механизма во время небольшого дождя. PVD покрытие защитит от механических повреждений (царапины, удары, сколы).
Mitya Veselkov – это неповторимый стиль. Наручные часы под этой маркой недорогие, простые по функциям, но привлекают внимание большим количеством вариаций оформления и творческим подходом. Они удивляют и радуют нестандартных личностей, позволяют выделиться из толпы.

Как раскрутился Митя Веселков как бизнес

Автор идеи: Нелли Федосенко

Многие люди, особенно рожденные в СССР, не понимают, что рукодельный бизнес можно масштабировать и превратить в многомиллионную империю (при определенных действиях и ухватистости).

Как раскрутить рукодельный бизнес

1. Например, чтобы производить все большее количество товара, не обязательно все изделия делать самому. Можно эти обязанности делегировать другим рукодельникам (от этого они не станут менее рукодельными).

2. Во-вторых, не обязательно продавать свой товар только в одной точке рядом с домом. Можно открыть магазинчики или точки продаж в разных районах города.

3. Можно открыть свои магазины в разных городах страны, в том числе и по франшизе.

4. Можно открыть интернет-магазин и продавать одновременно всем россиянам и всему миру.

5. Можно продавать свой товар не только через свою сеть (и свой интернет-магазин), но и через другие сети и магазины, в том числе через интернет-магазины.

Пример такого успешного рукодельного бизнеса — российский бренд Mitya Veselkov (Митя Веселков).

Как раскрутился бренд Митя Веселков

Начинался это бизнес усилиями одного человека, который делал и продавал вот такие уникальные часы:

Часы сборные, собираются из стандартных элементов, продаваемых нынче везде. Уникальной является картинка, вставляемая на место циферблата.

Так как картинку легко можно было вставить любую другую, родилась целая серия оригинальных часов, которые можно было подарить к любому событию — дню рождения, 8 марта, на 23 февраля.

Так появился широкий ассортимент товаров рукодельника.

И он начал продавать их через свой магазин, потом и через свой интернет-магазин.

Затем в его магазине появились и другие рукодельные товары — обложки для паспорта, чехлы для iphone, запонки (весь ассортимент вы можете посмотреть в интернет-магазине рукодельника — mityaveselkov.ru).

Затем создатель этого бизнеса начал открывать магазины в других городах, по франшизе:

Сегодня товары под брендом Митя Веселков продаются не только в Москве и в магазинах-островках по всей России, но и в крупнейших интернет-магазинах, например, в Wildberries.ru:

И все это — за несколько лет.

Как раскрутиться еще быстрее

Но! Можно проделать и более короткий путь. Если, например, создать бренд специально под интернет-магазин и под определенное событие.

На том же Wildberries.ru я встретила неизвестную торговую марку Homeberries, которая представляла всего 3 вида товаров: новогоднюю шапочку, мешок для подарков и носки для подарков:

Нигде в Интернете я не нашла информации о Homeberries. У этой торговой марки нет ни сайта, ни интернет-магазина, ни группы в социальных сетях. Такое ощущение, что она была создана впопыхах и специально для продажи простеньких рукодельных вещиц к Новому году.

То есть некий рукодельник, подсмотрев отсутствие определенного вида ходового товара в интернет-магазине, создал линию товаров для восполнения этого пробела — и подкатил к руководству магазина со своим предложением.

Закрепив свои позиции в крупном интернет-магазине, можно уже расширять ассортимент. Недавно Homeberries ввел в продажу еще один вид товара — шарфы, уже не новогодние, а вполне повседневные:

и продает их в одном ряду с известными мировыми брендами:

На том же Wildberries я нашла множество американских фирм, которые продают разного рода сувениры, в том числе и фигурку нашего российского боксера Балуева (еще неделю назад у него была фамилия Валуев):

Вам не кажется нелогичным, что американцы делают фигурки наших спортсменов и продают их нам же?

Так происходит, очевидно, потому, что еще ни один российский рукодельник не предложил Wildberries.ru аналогичную российскую продукцию.

Вот вам еще одна отличная ниша для рукодельников — фигурки известных людей (данная фигурка сделана из керамики, но их можно делать из чего угодно — из дерева, фетра, плюша или пластики).

Кстати, американская фирма CelebriDucks (celebriducks.com) зарабатывает миллионы долларов на создании карикатурных персонажей известных людей и мультяшных геров, сделанных в виде резиновых уточек (кстати, все эти уточки расписываются вручную):

А начиналась эта фирма с создания одной фигурки.

Так что неважно, что вы делаете — мебель или резиновых уток. И то, и другое может принести миллионный доход. Нужно только поднять глаза от стола, увидеть свои перспективы и начать действовать (желательно с умом).

В мэрии Новосибирска прокомментировали снижение рейтинга дефолта

Александр Веселков. Фото Михаила Перикова

В начале марта международное агентство Fitch Rating понизило долгосрочные рейтинги дефолта эмитента (РДЭ) в иностранной валюте 20 местным и региональным органам власти РФ, в том числе Новосибирску, до «С» —

преддефолтного. В мэрии Новосибирска прокомментировали ситуацию.

Как сообщил «Континенту Сибирь» начальник департамента финансов и налоговой политики мэрии Новосибирска Александр Веселков, изменение рейтинга города последовало за понижением суверенных кредитных рейтингов России. Так, 8 марта агентство Fitch Rating понизило долгосрочный РДЭ России в иностранной валюте с «B» до «C».

Он отметил, что основные риски, связанные с обострением геополитической обстановки и увеличением размера ключевой ставки Банка России, состоят в увеличении стоимости заимствований и возможности рефинансирования на приемлемых условиях. При этом Александр Веселков подчеркнул, что долговые обязательства города исполняются «своевременно и в полном объеме».

«В настоящее время бюджет города исполняется в соответствии с планом, все социально-экономические обязательства исполняются в срок. Ликвидность бюджета поддерживается остатками средств на счетах, доступностью к открытым банковским кредитам, предназначенным для финансирования дефицита бюджета и/или погашения муниципальных долговых обязательств»,  — сообщил Александр Веселков в ответ на запрос «Континента Сибирь».

Кроме того, по словам начальника департамента финансов и налоговой политики мэрии Новосибирска, 9 марта рейтинговое агентство RAEX «Эксперт РА» подтвердило рейтинг кредитоспособности Новосибирску на уровне ruA- — прогноз «Стабильный». Аналогичные рейтинги также подтверждены ценным бумагам Новосибирска, которые находятся в обращении.

Напомним, кроме Новосибирска, долгосрочный рейтинг дефолта эмитента в иностранной валюте был понижен Новосибирской области. Как сообщил губернатор Андрей Травников, несмотря на снижение рейтинга, дефолта в регионе ждать не стоит.

Редакция «КС» открыта для ваших новостей. Присылайте свои сообщения в любое время на почту [email protected] или через нашу группу в ВКонтакте Подписывайтесь на канал «Континент Сибирь» в Telegram, чтобы первыми узнавать о ключевых событиях в деловых и властных кругах региона.

Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите Ctrl + Enter

В Ивановской области горит еще одна свалка

В Ивановской области горит еще одна свалка

В Кинешме Ивановской области продолжает гореть закрытый полигон в Сокольниках. Прошлым летом возгорание на этой свалке пытались ликвидировать с июля. Площадь тления была около 2 тысяч кв.м, чтобы справиться с проблемой, на полигон завезли и разровняли более полутора тысяч тонн инертного материала.

Жители микрорайона задыхались от дыма и вони. И сейчас люди снова бьют тревогу.

«Снова по вечерам мы ощущаем смог, смрад и гарь. Все как горело, так и горит, горело и зимой, по-видимому, даже сильнее, чем прошлым летом», — рассказывает активист Сергей Веселков.

Свалка в Сокольниках была закрыта в 2012 году. Периодически происходили стихийные возгорания. На решение проблемы радикально просто не было средств. На встрече с жителями прошлым летом губернатор Ивановской области Станислав Воскресенский поднял вопрос о рекультивации свалки.

Станислав Воскресенский, губернатор: «Системное решение, чтобы на годы вперед — это рекультивация свалки. И есть соответствующая федеральная программа. Понятно, что в Ивановской области нашей бедной на это денег нет. Но мы знаем, где их взять. Чтобы это сделать, надо проект хотя бы сделать. Его не было никогда. Но сейчас деньги найдем и проект этот сделаем».

Однако дело это небыстрое. Только на разработку проекта рекультивации потребуется около полутора лет — из-за длительности прохождения экологической экспертизы и прочих процедур.

Мастерская по резке стекла и зеркал, Фрезерная, 29, Нижний Новгород , +7 (960) 186-86-86

Данные об организации Мастерская по резке стекла и зеркал, расположенной по адресу Фрезерная, 29, Нижний Новгород: контакты, почтовый адрес, описание организации, отзывы, телефоны, маршрут для проезда, карта, официальный сайт, профили в соцсетях Facebook, Instagram, Vkontakte и т.д.

Мастерская по резке стекла и зеркал, ИП Веселков О.А.

Телефон:
+7 (960) 186-86-86

Адрес:
Фрезерная, 29, Нижний Новгород, Нижегородская область 603040
Проложить маршрут

Вконтакте:
https://vk.com/vk.zerkalasteklo

Категории:
Строительные материалы   Отделочные материалы   Зеркала   Стекло   Поликарбонат   Оргстекло  

Исправить ошибки

Проложить маршрут к организации Мастерская по резке стекла и зеркал

Проложить маршрут через Яндекс навигатор

Отзывы

В данный момент у нас нет отзывов о Мастерская по резке стекла и зеркал, но вы можете быть первым и оставить свой отзыв!

Добавить отзыв

Описание

Мастерская по резке стекла и зеркал, ИП Веселков О.А. находится в городе Нижний Новгород. Полный адрес: Фрезерная, 29. Почтовый код: 603040. Уточнить детали и задать интересующие вас вопросы вы можете по телефону +7 (960) 186-86-86 или по электронной почте . Рекомендуем вам ознакомиться с профилями компании в социальных сетях: фейсбук, инстаграм , вконтакте https://vk.com/vk.zerkalasteklo.

Если вы являетесь сотрудником или владельцем этой компании и хотите изменить информацию — просто нажмите на ссылку «Исправить ошибки» и заполните форму исправления данных о комании!

Фотографии и видео

Ближайшие компании

  •  

    Тонкинская, 3, Нижний Новгород, Нижегородская область 603116

    +7 (831) 277-28-05, +7 (831) 277-01-11

  •  

    Дьяконова, 9, Нижний Новгород, Нижегородская область 603065

  •  

    Героя Поющева, 10а, Нижний Новгород, Нижегородская область 603043

  •  

    Гагарина проспект, 168, Нижний Новгород, Нижегородская область 603009

  •  

    Геологов, 1 лит ММ1, Нижний Новгород, Нижегородская область 603141

    +7 (831) 463-93-11, +7 (831) 463-93-12

  •  

    Кузбасская, 15а, Нижний Новгород, Нижегородская область 603108

    +7 (999) 075-24-41, +7 (831) 411-13-19

Дом — Доктор Кирилл Веселков

Резюме

Исследовательская группа доктора Веселкова занимается разработкой вычислительных методов/методов искусственного интеллекта, которые могут изменить глобальное здравоохранение и болезни, основанные на данных. Он руководил разработкой ряда революционных структур анализа данных, чтобы дополнить появляющиеся технологии молекулярного («-omics») профилирования в поддержке принятия клинических решений и управлении здоровьем населения.Его групповой опыт сочетает в себе использование широкого спектра вычислительных методов от обработки сигналов, информатики изображений, машинного обучения на основе сети, обработки естественного языка и высокопроизводительных мобильных вычислений для извлечения информации из разнородных наборов биомедицинских данных. В сотрудничестве с Vodafone Foundation д-р Веселков в настоящее время возглавляет и управляет проектами DreamLab-DRUGS и CORONA-AI — одним из крупнейших проектов гражданской науки, в котором участвуют более 250 000 пользователей. Проекты используют простаивающие вычислительные мощности десятков тысяч смартфонов, сетевой ИИ и данные большой омики для поиска комбинаций лекарств и продуктов питания против геномов рака и новой болезни COVID-19.Его переводческие интересы включают прецизионную медицину/питание, основанную на омике, репозиционирование лекарств с помощью ИИ и цифровую патологию. Д-р Веселков получил награду Всемирного экономического форума (ВЭФ) для молодых ученых и входил в состав Совета ВЭФ по глобальной повестке дня, посвященного будущему вычислительной техники. Его исследования были представлены в технологических программах BBC Click, Sky Swipe и во многих СМИ.

DReaMLAB- HyperFoods: машинное интеллектуальное картирование молекул, побеждающих БОЛЕЗНЬ, в ПРОДУКТАХ

Лапоногов И., Гонсалес Г. и др. Веселков К. (2021) Сетевое машинное обучение наносит на карту фитохимически богатые «гиперпродукты» для борьбы с COVID-19. Геномика человека 15, 1.

Веселков К.* , и др., HyperFoods: машинное интеллектуальное картирование молекул, препятствующих раку, в пищевых продуктах (2019 г.), Scientific Reports , 9, 9237. Журнал Top 25 Collection.

MSHub и ChemDISTILLER: обработка, обмен, аннотация, сравнение и объединение в молекулярные сети глобальных данных масс-спектрометрии.

Аксенов А.А., Лапоногов И. и др. Веселков К.* (2020) Автодеконволюция и молекулярное объединение данных газовой хроматографии-масс-спектрометрии. Природная биотехнология.

Лапоногов И., Садави Н., Дитер Г., Мирнезами Р., Веселков К. * (2018) ChemDistiller: механизм для аннотации метаболитов в масс-спектрометрии, Биоинформатика, 34(12): 2096-2102.

ОСНОВА: БИОИНФОРМАЦИОННАЯ ПЛАТФОРМА ДЛЯ ОБРАБОТКИ КРУПНОМАСШТАБНЫХ МАСС-СПЕКТРОМЕТРИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ХИМИЧЕСКИ ДОПОЛНЕННОЙ ГИСТОЛОГИИ


Веселков К.А.* и др. (2018) ОСНОВА: Высокопроизводительная биоинформатическая платформа для обработки крупномасштабных данных масс-спектрометрии в гистологии с химическими добавками , Sci Rep, 8, 4053.

Веселков К.А.*, и др. (2014). Химио-информационная стратегия визуализации гиперспектрального профилирования липидных сигнатур на основе масс-спектрометрии при колоректальном раке, PNAS , 111: 1216-122.

HASKEE: ГИПОТЕЗЫ И АССОЦИАЦИИ ИЗ ЗНАНИЙ И ДОКАЗАТЕЛЬСТВ ПЛАТФОРМА ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

Галеа Д., Лапоногов И., Веселков К. * (2018), Использование и оценка текстовых данных из нескольких источников для распознавания контролируемых биомедицинских именованных объектов , Биоинформатика, 34(14):2474-2482.


Избранные публикации

Журнальные статьи

Гонсалес Г., Гонг С., Лапоногов И., Гонсалес Г., Гонг С., Лапоногов И., Бронштейн М., Веселков К. закрыть, 2021 г., Прогнозирование противораковых гиперпродуктов с помощью графовых сверточных сетей, Human Genomics , Vol: 15, ISSN: 1479-7364

Лапоногов И., Гонсалес Г., Шеперд М., Лапоногов И., Гонсалес Г., Шеперд М., Куреши А., Веселков Д., Чаркофтаки Г., Василиу В., Юссеф Дж., Мирнезами Р., Бронштейн М., Веселков К. close, 2021, Карты сетевого машинного обучения фитохимически богатые «гиперпродукты» для борьбы с COVID-19, Human Genomics , Vol:15, ISSN:1479-7364, Pages:1-1

Аксенов А.А., Лапоногов И., Чжан З., Аксенов А.А., Лапоногов И., Чжан З., Доран С.Л.Ф., Беллуомо И., Веселков Д., Биттремье В., Нотиас Л.Ф., Нотиас-Эспозито М., Малони К.Н., Мисра Б.Б., Мельник А.В., Смирнов А. , Du X, Джонс К.Л., Доррестейн К., Паничпакди М., Эрнст М., ван дер Хофт Дж.Дж.Дж., Гонсалес М., Караццоне С., Амескита А., Каллеварт С., Мортон Дж.Т., Куинн Р.А., Буслимани А., Орио А.А., Петрас Д., Смания А.М. , Кувиллион С.П., Бернет М.С., Никора К.Д., Цинк Э., Мец Т.О., Артаев В., Хамстон-Фулмер Э., Грегор Р., Мейлер М.М., Мизрахи И., Эял С., Андерсон Б., Даттон Р., Луган Р., Боулч П.Л., Гиттон Ю. , Прево С., Пуарье А., Дервийи Г., Ле Бизек Б., Фейт А., Перси Н.С., Сонг С., Гашу К., Корас Р., Гума М., Манассон Дж., Шер Ю., Барупал Д.К., Альсех С., Ферни А.Р., Мирнезами Р., Василиу В., Шмид Р., Борисов Р.С., Куликова Л.Н., Найт Р., Ван М., Ханна Г.Б., Доррестейн П.С., Веселков К. закрыть, 2020, Автодеконволюция и молекулярная сеть данных газовой хроматографии-масс-спектрометрии, Nature Biotechnology , Vol. : 39, ISSN: 1087-0156, Па гэс:169-173

Веселков К., Гонсалес Пигорини Г., Альджифри С., Веселков К., Гонсалес Пигорини Г., Альджифри С., Галеа Д., Мирнезами Р., Юссеф Дж., Бронштейн М., Лапоногов И. закрыть, 2019 г., HyperFoods: машинное интеллектуальное картирование побеждающих рак молекул в продукты питания, Scientific Reports , Vol:9, ISSN: 2045-2322

Gu Q, Веселков К., 2018, Бикластеризация метаболических данных с использованием инструментов матричной факторизации, Methods , Vol:151, ISSN:1046-2023, Страницы:12-20

Галеа Д., Лапоногов И., Веселков К., 2018, Использование и оценка данных из нескольких источников для распознавания контролируемых биомедицинских именованных объектов, Биоинформатика , Том: 34, ISSN: 1367-4803, Страницы: 2472-2482

Лапоногов И., Садави Н., Галеа Д., Лапоногов И., Садави Н., Галеа Д., Мирнезами Р., Веселков К. закрыть, 2018, ChemDistiller: механизм для аннотации метаболитов в масс-спектрометрии, Биоинформатика , Том: 34, ISSN: 1367 -4803, Страницы:2096-2102

Веселков К.А., Слиман Дж., Клод Э., Веселков К.А., Слиман Дж., Клод Э., Виссерс Дж., Галеа Д., Мроз А., Лапоногов И., Тауэрс М., Тонг Р., Мирнезами Р., Такац З., Николсон Дж., Лэнгридж Дж. Закрыть, 2018, BASIS: Высокопроизводительная биоинформатическая платформа для обработки крупномасштабных данных масс-спектрометрии в гистологии с химическими добавками, Scientific Reports , Vol:8, ISSN: 2045-2322

Галеа Д., Инглезе П., Каммак Л., Галеа Д., Инглезе П., Каммак Л., Стритматтер Н., Ребек М., Мирнезами Р., Лапоногов И., Кинросс Дж., Николсон Дж., Такац З., Веселков К.А. Закрыть, 2017 г., Полезность перевода Стратегия иерархической классификации в анализе биомолекулярных данных., Научные отчеты , Том: 7, ISSN: 2045-2322

Веселков К.А., Мирнезами Р., Стритматтер Н., Веселков К.А., Мирнезами Р., Стритматтер Н., Голдин Р.Д., Кинросс Дж., Спеллер А.В., Абрамов Т., Джонс Э.А., Дарзи А., Холмс Э., Николсон Дж.К., Такац З. close, 2014, Chemo -информационная стратегия визуализации гиперспектрального профилирования липидных сигнатур на основе масс-спектрометрии при колоректальном раке, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , Vol:111, ISSN:0027-8424, Pages:1216-1221

Веселков К.А., Вингара Л.К., Массон П., Веселков К.А., Вингара Л.К., Массон П., Робинетт С.Л., Вант Е, Ли Дж.В., Бартон Р.Х., Бурсье-Нейрет С., Вальтер Б., Эббельс Т.М., Пелчер И., Холмс Э., Линдон Дж.К. , Николсон Дж. Клоуз, 2011 г., Оптимизированная предварительная обработка профилей метаболизма мочи сверхэффективной жидкостной хроматографии/масс-спектрометрии для улучшения восстановления информации, Analytical Chemistry , Vol:83, ISSN:0003-2700, Pages:5864-5872

Веселков К.А., Пахомов В.И., Линдон Дж.С., Веселков К.А., Пахомов В.И., Линдон Дж.С., Волынкин В.С., Крокфорд Д., Осипенко Г.С., Дэвис Д.Б., Бартон Р.Х., Банг Дж.В., Холмс Э., Николсон Дж.К. Close, 2010, Метаболический энтропийный подход для измерения системных метаболических нарушений при патофизиологических состояниях, Journal of Proteome Research , Vol:9, ISSN:1535-3893, Pages:3537-3544

Веселков К.А., Линдон Дж.С., Эббельс ТМД, Веселков К.А., Линдон Дж.С., Эббельс ТМД, Крокфорд Д., Волынкин В.В., Холмс Э., Дэвис Д.Б., Николсон Дж.К. Закрыть, 2009, Рекурсивное сегментное выравнивание пиков биологических спектров ЯМР H-1 для улучшенного восстановления метаболических биомаркеров, Analytical Chemistry , Vol:81, ISSN:0003-2700, Pages:56-66

Холмс Э., Лу Р.Л., Стамлер Дж., Холмс Э., Лу Р.Л., Стамлер Дж., Бикташ М., Яп ИКС, Чан К., Эббельс Т., Де Иорио М., Браун И.Дж., Веселков К.А., Давиглус М.Л., Кестелут Х., Уэсима Х., Чжао Л., Николсон Дж. К., Эллиот П. Клоуз, 2008 г., Разнообразие метаболических фенотипов человека и его связь с диетой и артериальным давлением, Nature , Vol: 453, ISSN: 0028-0836, Страницы: 396-U50

Больше публикаций

Исследования — д-р Кирилл Веселков

Обзор исследований

DREAMLAB : Использование вычислительной мощности десятков тысяч смартфонов, сетевого искусственного интеллекта и данных большой омики для обнаружения биологически активных компонентов пищевых продуктов («гиперпродуктов») и новых показаний имеющихся на рынке лекарств против геномов рака и новых болезнь COVID-19.Это один из крупнейших гражданских научных проектов по анализу «-омики» данных в области точной медицины/питания с помощью искусственного интеллекта, в котором участвуют более 250 000 пользователей. Решение было представлено такими технологическими программами, как BBC Click/Sky Swipe. Открытия лежат в основе разработки стратегий профилактического/терапевтического питания нового поколения.

  1. Лапоногов И., Гонсалес Г. и др. Веселков К. (2021) Сетевое машинное обучение наносит на карту фитохимически богатые «гиперпродукты» для борьбы с COVID-19.Геномика человека 15, 1.
  2. Веселков К.* и др., HyperFoods: машинное интеллектуальное картирование противораковых молекул в продуктах питания (2019 г.), Scientific Reports, 9, 9237. Коллекция журнала Top 25.

ОСНОВА: БИОИНФОРМАЦИОННАЯ ПЛАТФОРМА ДЛЯ ОБРАБОТКИ КРУПНОМАСШТАБНЫХ МАСС-СПЕКТРОМЕТРИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ХИМИЧЕСКИ ДОПОЛНЕННОЙ ГИСТОЛОГИИ

BASIS: Высокопроизводительная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом для обработки крупномасштабных данных масс-спектрометрической визуализации (MSI) в гистологии с химическими добавками В здравоохранении стратифицированная медицина и цифровая патология остаются малоиспользуемыми.У MSI есть потенциал изменить парадигму в услугах цифровой патологии и диагностике рака, дополнив клеточный морфологический анализ подробными данными о клеточном молекулярном составе. В процессе создается огромное количество необработанных данных (которые могут составлять несколько сотен гигабайт на срез ткани). Я руководил разработкой революционной платформы данных («BASIS»), способной оптимизировать и масштабировать машинное обучение для обработки данных MSI от сотен до тысяч образцов.От импорта необработанных данных масс-спектрометрии до интеграции с другими формами данных (морфологическими данными, клиническими метаданными) до оптимизированной предварительной обработки, анализа изображений, молекулярной аннотации и изучения закономерностей — «BASIS» преобразует необработанные данные MSI в клиническую информацию. Эта платформа BASIS применялась для наборов данных MSI для различения метастазов в лимфатических узлах при раке желудка, трехмерной молекулярной визуализации, оценки гетерогенности и глубокого молекулярного исследования различных видов рака.

Веселков К.А.* и др. (2018) ОСНОВА: Высокопроизводительная биоинформатическая платформа для обработки крупномасштабных данных масс-спектрометрии в гистологии с химическими добавками, Scientific Reports , 8, 4053.

Веселков К.А.* и др. (2014). Химио-информационная стратегия визуализации гиперспектрального профилирования липидных сигнатур на основе масс-спектрометрии при колоректальном раке, PNAS , 111: 1216-122.

Аббасси-Гади Н., Антонович С., Маккензи Дж., Кумар С., Хуанг Дж., Джонс Э., Стритматтер Н., Петтс Г., Кудо Х., Корт С., Хор Дж., Веселков К., Голдин Р., Такац З., Ханна Г., (2020 ) Липогенез de novo изменяет фосфолипидом аденокарциномы пищевода, Cancer Research , 80: 2764-2774.

Abbassi-Ghadi N, Golf O, Kumar S, Antonowicz S, McKenzie JS, Huang J, Strittmatter N, Kudo H, Jones EA, Veselkov K, Goldin R, Takáts Z, Hanna GB (2016) Визуализация метастазов в пищеводных лимфатических узлах методом масс-спектрометрии с ионизацией с электрораспылением и десорбцией,   Cancer Research .

МСХУБ И ХЕМДИСТИЛЛЕР: ОБРАБОТКА, АННОТАЦИЯ И ОПРОС ДАННЫХ КРУПНОМАСШТАБНОЙ ХРОМАТО-МАСС-СПЕКТРОМЕТРИИ  

Мы выявили серьезное узкое место в существующих платформах обработки, аннотации и анализа данных, доступных для данных хроматографии-масс-спектрометрии и данных тандемной МС.В настоящее время существующие решения плохо масштабируются с большими наборами данных (> 1000 образцов), что делает невозможным осуществление крупных метаболических проектов. Члены моей группы (доктор Иван Лапоногов, Денис Веселков) разработали высокомасштабируемую серверную хроматографо-масс-спектрометрическую обработку. платформа под названием «MSHub». Платформа использует последние достижения в вычислительных алгоритмах и методах машинного обучения, а также бесплатный удобный интерфейс, который позволяет использовать инструмент неспециалистам.Уникальными особенностями платформы MSHub являются аналитическая прозрачность и воспроизводимость, универсальность рабочего процесса и масштабируемость.

Выходные данные рабочего процесса предварительной обработки MSHub включают спектры фрагментации и количественные интегралы молекул. Спектры фрагментации требуют надежных аннотаций. Таким образом, мы представили ChemDistiller, настраиваемый механизм, который сочетает в себе автоматизированную крупномасштабную аннотацию метаболитов с использованием тандемных данных МС с скомпилированной базой данных, содержащей десятки миллионов соединений с предварительно рассчитанными «отпечатками пальцев» и моделями фрагментации.Наши тесты с использованием общедоступных и коммерческих тандемных спектров МС для эталонных соединений показывают скорость извлечения, сравнимую или превышающую скорость, получаемую с помощью современных решений в этой области, предлагая более высокую пропускную способность, масштабируемость и скорость обработки.


Аксенов А.А., Лапоногов И. и др. Веселков К.* (2020) Автодеконволюция и молекулярная сеть данных газовой хроматографии-масс-спектрометрии. Природная биотехнология.

Лапоногов И., Садави Н., Дитер Г., Мирнезами Р., Веселков К.* (2018) ChemDistiller: механизм для аннотации метаболитов в масс-спектрометрии, Биоинформатика, 34(12): 2096-2102.

HASKEE: Hypothesis and AssociationS from KnowledgE and Evidence Платформа обработки естественного языка

Исследования, основанные на данных «омиков», часто сообщают и обобщают результаты с точки зрения предполагаемых молекулярных маркеров или затронутых путей. Однако лишь немногие из них исследуются в дальнейшем или достигают клинической практики, что приводит к пустой трате ресурсов и исследований. В то время как валидация должна выполняться в качестве первого шага путем систематического обзора и метаанализа литературы, увеличение количества ежегодных публикаций сделало это невозможным для выполнения вручную — сотруднику требуется более года для проведения обзора литературы по исследованиям ответа на химиотерапию при колоректальном раке и раке толстой кишки. обобщены на рисунке.

 

 

Чтобы смягчить и облегчить это, мы разработали конвейер обработки естественного языка и инструмент (HASKEE) для автоматизации этого процесса. HASKEE (гипотеза и ассоциации на основе знаний и доказательств) — это поисковая система, которая позволяет пользователям искать доказательства, подтверждающие гипотезу, или исследовать и делать выводы о потенциальных биологических ассоциациях, о которых ранее не сообщалось. В рамках проекта мы сравнили существующие решения и выявили проблему обобщаемости, о которой мы сообщаем в нашей рукописи.Улучшая существующие решения, в настоящее время у нас есть рабочий жизнеспособный конвейер с полностью открытым исходным кодом и полностью проверенным инструментом, который планируется выпустить в следующем году.


Галеа Д., Лапоногов И., Веселков К.* (2018), Использование и оценка текстовых данных из нескольких источников для контролируемого распознавания биомедицинских именованных объектов, Биоинформатика, 34(14):2474-2482.

 

Соавторы

Профессор Джордж Ханна, Отделение хирургии, Имперский колледж Лондона, MSHub: Платформа биоинформатики для обработки и аннотирования крупномасштабных данных хроматографии-масс-спектрометрии, 2016 г.

Профессор Питер Доррестейн и д-р Александр Аксенов, Университет Сан-Диего, Обработка и аннотация крупномасштабных данных масс-спектрометрии, 2014 г.

Доктора Джеймс Лэнгридж, Эммануэль Клод и Йоханнес П.К. Виссерс, Waters Corporation, BASIS: Платформа трансляционной биоинформатики для визуализации масс-спектрометрии в условиях клинических исследований, 2013 г.

Профессор Джереми Эверетт, Гринвичский университет, Вычислительное моделирование для динамической фаракометабономики, 2013 г.

Д-р Золтан Такац, Имперский колледж Лондона, 1) Компьютеризированные хирургические технологии с химическим усилением 2) Масс-спектрометрический анализ микробиома кишечника in vivo с использованием iEndoscopy3) Быстрая идентификация бактерий с использованием быстрой испарительной масс-спектрометрии, 2012 г.

Доктор Бернард.Вальтер и д-р Клэр. Бурсье-Нейрет, Technologie Servier, Стратегии системно-ориентированного аналитического метаболического профилирования для изучения метаболических заболеваний, 2010 г.

Гостевые лекции

ОСНОВА: Высокопроизводительная биоинформатическая платформа с открытым исходным кодом для масс-спектрометрической визуализации в гистологии с химическими добавками, Школа общественного здравоохранения, Йельский университет, США, 2017 г.

Оптимизированный рабочий процесс обработки для улучшения восстановления информации из крупномасштабных данных MSI, 65-я конференция ASMS, 4–8 июня 2017 г., 2017 г.

Трансляционная биоинформатика для масс-спектрометрии в системной медицине, Международный семинар по трансляционной биоинформатике и медицинской информатике, Измир, Турция, 2015 г.

Анализ данных для масс-спектрометрии в стратифицированной медицине, OurCon III: Imaging Mass Spectrometry Conference 2015, Пиза, Италия, 2015 г.

Подходы системной биологии «сверху вниз» для анализа тканей и биожидкостей на основе «омики», Proceedings of CELLmicrocosmos neXt 2014, Билефельд, Германия, 2014 г.

Расширенное извлечение тканеспецифического молекулярного паттерна с помощью рекурсивного критерия максимального поля, 3-я Международная конференция по машинному обучению и компьютерным наукам, http://psrcentre.org/images/extraimages/2%20114011.pdf, 2014 г.

Новый алгоритм обработки данных и совместной регистрации изображений для регионарно-специфического липидного профиля в ткани колоректального рака с использованием масс-спектрометрии изображений DESI, Международный хирургический конгресс Ассоциации хирургов Великобритании и Ирландии (ASGBI) 2013 г.; Номинирован на престижную премию Ассоциации Мойнихана., Глазго, Великобритания, 2013 г.

Трансляционная биоинформационная платформа для визуализации масс-спектрометрии, ежегодное собрание BMMS 2013, Истборн, Великобритания, 2013 г.

iKnife: анализ диатермических шлейфов с помощью масс-спектрометрии высокого разрешения обеспечивает идентификацию метастазов колоректального рака в печени в режиме реального времени, 6-й Лондонский хирургический симпозиум, Имперский колледж Лондона.Награда за лучшую презентацию, Имперский колледж Лондона, Великобритания, 2012 г.

Метод метаболической энтропии для измерения системных нарушений в патофизиологических состояниях, Гарвардская медицинская школа, Бостон, 2006 г.

Расширенное извлечение тканеспецифического молекулярного паттерна с помощью рекурсивного критерия максимального поля, 3-я Международная конференция по машинному обучению и компьютерным наукам, Дубай, Объединенные Арабские Эмираты

HyperFoods: машинное интеллектуальное картирование молекул, побеждающих рак, в продуктах питания

  • Prince, M.J. и др. . Бремя болезней у пожилых людей и последствия для политики и практики здравоохранения. Ланцет 385 , 549–562, https://doi.org/10.1016/S0140-6736(14)61347-7 (2015).

    Артикул пабмед Google ученый

  • Ши Ю. и Ху Ф. Б. Глобальные последствия диабета и рака. Lancet 383 , 1947–1948 гг., https://doi.org/10.1016/S0140-6736(14)60886-2 (2014 г.).

    Артикул пабмед Google ученый

  • Древновски А. и Попкин Б. М. Изменение питания: новые тенденции в глобальном питании. Нутр. 55 , 31–43 (1997).

    КАС Статья Google ученый

  • Тилман, Д. и Кларк, М. Глобальные диеты связывают экологическую устойчивость и здоровье человека. Природа 515 , 518–522, https://doi.org/10.1038/nature13959 (2014 г.).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед Google ученый

  • Дьюар, С. Л. и Портер, Дж. Влияние основанных на фактических данных методов клинического ухода за питанием на исходы питания у взрослых пациентов, получающих нехирургическое лечение рака: систематический обзор. Нутр. Рак 70 , 404–412, https://doi.org/10.1080/01635581.2018.1445768 (2018).

    Артикул пабмед Google ученый

  • Дональдсон М.S. Питание и рак: обзор доказательств противораковой диеты. Нутр. J. 3 , 19, https://doi.org/10.1186/1475-2891-3-19 (2004).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Котеча Р., Таками А. и Эспиноза Дж. Л. Диетические фитохимические вещества и химиопрофилактика рака: обзор клинических данных. Oncotarget 7 , 52517–52529, https://doi.org/10.18632/oncotarget.9593 (2016 г.).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Baena Ruiz, R. & Salinas Hernandez, P. Химиопрофилактика рака с помощью диетических фитохимических веществ: эпидемиологические данные. Maturitas 94 , 13–19, https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2016.08.004 (2016).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Ли, В. и др. . Пищевые фитохимические вещества и химиопрофилактика рака: взгляд на окислительный стресс, воспаление и эпигенетику. Хим. Рез. Токсикол. 29 , 2071–2095, https://doi.org/10.1021/acs.chemrestox.6b00413 (2016).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Сингх, А. К., Шарма, Н., Гош, М., Пак, Ю. Х. и Чон, Д. К. Растущее значение диетических фитохимических веществ в борьбе с раком: роль в нацеливании на раковые стволовые клетки. Крит. Преподобный Food Sci. Нутр. 57 , 3449–3463, https://doi.org/10.1080/10408398.2015.1129310 (2017).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Weaver, C. M. Биоактивные продукты и ингредиенты для здоровья. Доп. Нутр. 5 , 306S–311S, https://doi.org/10.3945/an.113.005124 (2014).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Обрист, М. и др. . Манифест «Будущее компьютеров и продуктов питания», https://acm-fca.org/2018/07/01/future-of-computing-food-manifesto/ (2018).

  • Де Анджелис, М. и др. . Ось пища-кишечник человека: влияние диеты на микробиоту и метаболизм кишечника. Курс. Мед. хим. https://doi.org/10.2174/0929867324666170428103848 (2017).

    Артикул пабмед Google ученый

  • Скальберт А. и др. . Пищевой метаболом: окно над диетическим воздействием. утра. Дж. Клин. Нутр. 99 , 1286–1308, https://doi.org/10.3945/ajcn.113.076133 (2014).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Гарг Н. и др. . FlavorDB: база данных вкусовых молекул. Рез. нуклеиновых кислот. 46 , D1210–D1216, https://doi.org/10.1093/nar/gkx957 (2018).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Ни, Ю., Jensen, K., Kouskoumvekaki, I. & Panagiotou, G. NutriChem 2.0: изучение влияния продуктов растительного происхождения на здоровье человека и эффективность лекарств. База данных (Оксфорд) 2017 , https://doi.org/10.1093/database/bax044 (2017).

  • Чжэн, Т., Ни, Ю., Ли, Дж., Чоу, Б.К.С. и Панагиотоу, Г. Разработка диетических рекомендаций с использованием анализа интерактомики на системном уровне и вывода на основе сети. Перед. Физиол. 8 , 753, https://doi.org/10.3389/fphys.2017.00753 (2017).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Дженсен, К., Панагиоту, Г. и Кускумвекаки, ​​И. NutriChem: системный химико-биологический ресурс для изучения лечебной ценности растительной пищи. Рез. нуклеиновых кислот. 43 , D940–945, https://doi.org/10.1093/nar/gku724 (2015).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Галеа, Д., Лапоногов И. и Веселков К. Использование и оценка данных из нескольких источников для контролируемого распознавания биомедицинских именованных объектов. Биоинформатика 34 , 2474–2482, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty152 (2018).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Барабаси А. Л., Гулбахче Н. и Лоскальцо Дж. Сетевая медицина: сетевой подход к заболеваниям человека. Нац.Преподобный Жене. 12 , 56–68, https://doi.org/10.1038/nrg2918 (2011).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Гох, К. И. и др. . Сеть болезней человека. Проц. Натл. акад. науч. США 104 , 8685–8690, https://doi.org/10.1073/pnas.0701361104 (2007).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед Google ученый

  • Чжан В., Chien, J., Yong, J. & Kuang, R. Сетевое машинное обучение и алгоритмы теории графов для прецизионной онкологии. NPJ Точный. Онкол. 1 , 25, https://doi.org/10.1038/s41698-017-0029-7 (2017).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Йилдирим, М. А., Гох, К. И., Кьюсик, М. Э., Барабаси, А. Л. и Видаль, М. Сеть по борьбе с наркотиками. Нац. Биотехнолог. 25 , 1119–1126, https://doi.org/10.1038/nbt1338 (2007 г.).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Хофри М., Шен Дж. П., Картер Х., Гросс А. и Идекер Т. Стратификация опухолевых мутаций на основе сети. Нац. Методы 10 , 1108–1115, https://doi.org/10.1038/nmeth.2651 (2013).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Луо Ю. и др. . Сетевой интеграционный подход для предсказания взаимодействия лекарства с мишенью и компьютерного изменения положения лекарства на основе разнородной информации. Нац. коммун. 8 , 573, https://doi.org/10.1038/s41467-017-00680-8 (2017).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Сюэ, Х., Ли, Дж., Се, Х. и Ван, Ю. Обзор подходов и ресурсов по репозиционированию лекарств. Междунар. Дж. Биол. науч. 14 , 1232–1244, https://doi.org/10.7150/ijbs.24612 (2018).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Пушпак С. и др. . Перепрофилирование лекарств: прогресс, проблемы и рекомендации. Нац. Rev. Drug Discov ., https://doi.org/10.1038/nrd.2018.168 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Веселков К.А. и др. . Химио-информационная стратегия для визуализации гиперспектрального профилирования липидных сигнатур на основе масс-спектрометрии при колоректальном раке. Проц. Натл. акад. науч. США 111 , 1216–1221, https://doi.org/10.1073/pnas.1310524111 (2014).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед Google ученый

  • Кортес, К. и Вапник, В. Сети опорных векторов. Маха. Учить. 20 , 273–297, https://doi.org/10.1007/Bf00994018 (1995).

    Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Диас-Моралли, С., Таррадо-Кастелларну, М., Миранда, А. и Касканте, М. Регулирование клеточного цикла при лечении рака. Фармакол. тер. 138 , 255–271, https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.2013.01.011 (2013).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Вилликана, К., Круз Г. и Зурита М. Базальный механизм транскрипции как мишень для терапии рака. Раковая ячейка, международный. 14 , 18, https://doi.org/10.1186/1475-2867-14-18 (2014).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Торговник А. и Шумахер Б. Механизмы репарации ДНК при развитии и терапии рака. Перед. Жене. 6 , 157, https://doi.org/10.3389/fgene.2015.00157 (2015).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Bisacchi, G. S. & Hale, M. R. «Обоюдоострый» каркас: противоопухолевая сила антибактериального хинолона. Курс. Мед. хим. 23 , 520–577 (2016).

    КАС Статья Google ученый

  • Дин, В. К., Лю, Б., Вот, Дж.Л., Ямаути Х. и Линд С.Е. Противораковая активность антибиотика клиохинола. Рак Res. 65 , 3389–3395, https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-04-3577 (2005 г.).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Цзян Х. и др. . Нитроксолин (8-гидрокси-5-нитрохинолин) является более мощным противораковым средством, чем клиохинол (5-хлор-7-йодо-8-хинолин). Рак Летт. 312 , 11–17, https://doi.org/10.1016/j.canlet.2011.06.032 (2011 г.).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Wang, H., Kruszewski, A. & Brautigan, D.L. Клеточный хром усиливает активацию киназы рецептора инсулина. Биохимия 44 ​​ , 8167–8175, https://doi.org/10.1021/bi0473152 (2005).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Чан, А.Т. Метформин для профилактики рака: повод для оптимизма. Ланцет Онкол. 17 , 407–409, https://doi.org/10.1016/S1470-2045(16)00006-1 (2016).

    Артикул пабмед Google ученый

  • Никенс К.П., Патиерно С.Р. и Черьяк С. Генотоксичность хрома: палка о двух концах. Хим. биол. Взаимодействовать. 188 , 276–288, https://doi.org/10.1016/j.cbi.2010.04.018 (2010).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ньюман, Д.J. & Cragg, GM Natural Products as Sources of New Drugs from 1981 to 2014. J. Nat. Произв. 79 , 629–661, https://doi.org/10.1021/acs.jnatprod.5b01055 (2016).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Гонсалес-Валлинас, М., Гонсалес-Кастехон, М., Родригес-Касадо, А. и Рамирес де Молина, А. Пищевые фитохимические вещества в профилактике и лечении рака: дополнительный подход с многообещающими перспективами. Нутр. 71 , 585–599, https://doi.org/10.1111/nure.12051 (2013 г.).

    Артикул пабмед Google ученый

  • Лю, Р. Х. Потенциальная синергия фитохимических веществ в профилактике рака: механизм действия. Дж. Нутр. 134 , 3479S–3485S, https://doi.org/10.1093/jn/134.12.3479S (2004 г.).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Эберхардт, М.В., Ли, С.Ю. и Лю, Р.Х. Антиоксидантная активность свежих яблок. Природа 405 , 903–904, https://doi.org/10.1038/35016151 (2000).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед Google ученый

  • Джанфреди В. и др. . Потребление зеленого чая и риск рака молочной железы и рецидива — систематический обзор и метаанализ обсервационных исследований. Питательные вещества 10 , https://doi.org/10.3390/nu10121886 (2018 г.).

    Артикул Google ученый

  • Го, Ю. и др. . Зеленый чай и риск рака простаты: систематический обзор и метаанализ. Medicine (Балтимор) 96 , e6426, https://doi.org/10.1097/MD.0000000000006426 (2017).

    КАС Статья Google ученый

  • Цирми, С. и др. .Противораковый потенциал цитрусовых соков и их экстрактов: систематический обзор доклинических и клинических исследований. Перед. Фармакол. 8 , 420, https://doi.org/10.3389/fphar.2017.00420 (2017).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Вишарт, Д. С. и др. . DrugBank 5.0: крупное обновление базы данных DrugBank за 2018 год. Nucleic Acids Res. 46 , D1074–D1082, https://doi.org/10.1093/nar/gkx1037 (2018 г.).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Урсу О. и др. . DrugCentral 2018: обновление. Nucleic Acids Res , https://doi.org/10.1093/nar/gky963 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Урсу О. и др. . DrugCentral: онлайн-сборник лекарств. Рез. нуклеиновых кислот. 45 , D932–D939, https://doi.org/10.1093/nar/gkw993 (2017).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Браун, А. С. и Патель, С. Дж. Стандартная база данных для репозиционирования лекарств. Науч. Данные 4 , 170029, https://doi.org/10.1038/sdata.2017.29 (2017).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Кун, М. и др. . STITCH 2: база данных сети взаимодействия для малых молекул и белков. Рез. нуклеиновых кислот. 38 , D552–556, https://doi.org/10.1093/nar/gkp937 (2010).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Скальберт А. и др. . Базы данных о пищевых фитохимических веществах и их влиянии на здоровье. Дж. Агрик. Пищевая хим. 59 , 4331–4348, https://doi.org/10.1021/jf200591d (2011).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Лим, Э. и др. . T3DB: всесторонне аннотированная база данных распространенных токсинов и их целей. Рез. нуклеиновых кислот. 38 , D781–786, https://doi.org/10.1093/nar/gkp934 (2010).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Шклярчик, Д. и др. . STRING v11: сети белок-белковых ассоциаций с увеличенным охватом, поддерживающие функциональные открытия в полногеномных экспериментальных наборах данных. Nucleic Acids Res , https://doi.org/10.1093/nar/gky1131 (2018).

    Артикул Google ученый

  • UniProt, C. UniProt: всемирный центр знаний о белках. Nucleic Acids Res ., https://doi.org/10.1093/nar/gky1049 (2018).

  • Тейт, Дж. Г. и др. . COSMIC: Каталог соматических мутаций при раке. Nucleic Acids Res ., https://doi.org/10.1093/nar/gky1015 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Браун, Г. Р. и др. . Gene: информационный ресурс, ориентированный на гены, в NCBI. Рез. нуклеиновых кислот. 43 , D36–42, https://doi.org/10.1093/nar/gku1055 (2015).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Хаттлин, Э. Л. и др. . Сеть BioPlex: систематическое исследование интерактома человека. Сотовый 162 , 425–440, https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.06.043 (2015).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Вануну, О., Маггер, О., Руппин, Э., Шломи, Т. и Шаран, Р. Ассоциирование генов и белковых комплексов с заболеванием посредством распространения по сети. Вычисление PLoS. биол. 6 , e1000641, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1000641 (2010).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ MathSciNet КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Цзоу Дж. и др. . Учебник по глубокому обучению в геномике. Нац. Жене. 51 , 12–18, https://doi.org/10.1038/s41588-018-0295-5 (2019).

    КАС Статья пабмед Google ученый

  • Вальдманн П., Месарош Г., Гредлер Б., Фюрст, К. и Солкнер, Дж. Оценка лассо и эластичной сети в полногеномных ассоциативных исследованиях. Перед. Жене. 4 , 270, https://doi.org/10.3389/fgene.2013.00270 (2013).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Субраманиан, А. и др. . Анализ обогащения набора генов: основанный на знаниях подход к интерпретации профилей экспрессии всего генома. Проц. Натл. акад. науч. США 102 , 15545–15550, https://doi.org/10.1073/pnas.0506580102 (2005).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед Google ученый

  • Сетевое машинное обучение отображает фитохимически богатые «гиперпродукты» для борьбы с COVID-19 | Human Genomics

    Машинное обучение на основе всей геномной сети для прогнозирования молекул лекарств и пищевых продуктов, нацеленных на интерактом SARS-CoV-2-хозяин

    Мы использовали алгоритм распространения случайных блужданий, чтобы изучить влияние SARS-CoV-2 на интерактом человека сети, управляющие регуляторными и биохимическими путями.Вирус SARS-CoV-2 использует механизм биомолекулярной сети человека для обеспечения проникновения, выживания, репликации, распространения и выделения вируса. Профиль интерактома размноженного SARS-CoV-2-хозяина был подвергнут анализу обогащения набора генов (GSEA), который выявил несколько потенциальных механизмов, с помощью которых коронавирус проявляет свою активность на хозяине (дополнительный файл 1). К ним относятся мембранные поверхностные белки (ACE2), регуляция путей запрограммированной клеточной гибели (передача сигналов каспазы 8 и p38/MAPK), пути геномной репликации (пути РНК-полимеразы), иммуномодулирующие сигнальные цепи (toll-подобные рецепторы, ядерный фактор-kB). (NF-kB), сигнальные пути JAK/STAT) и оси воспаления (например,грамм. интерлейкиновые пути; дополнительные сведения см. в разделе 4 дополнительного файла 2).

    Рейтинг молекул лекарств и пищевых продуктов был основан на их потенциальной способности взаимодействовать с COVID-19, которая, в свою очередь, была получена на основе их соответствующего воздействия на сеть взаимодействия белок-белок (или ген-ген) человека, обычно называемую интерактом. Основное предположение здесь заключается в том, что для того, чтобы данная молекула оказывала действие против коронавируса, она должна воздействовать на те же пути и клеточные механизмы, на которые нацелено заболевание, но с противоположным регулирующим эффектом.Это действие не обязательно подразумевает, что ген/белковые мишени оказывают прямое воздействие, и этот эффект может оказываться косвенно через другие соседние белки в сети посредством взаимодействия ген-ген (белок-белок). Этот подход позволяет моделировать системный полногеномный ответ на болезнь и вмешательство в лекарственные/пищевые продукты, а также выявлять соединения на основе лекарств/пищевых продуктов с наибольшей вероятностью быть эффективными против COVID-19 (см. рис. 1). Подобные подходы к распространению сети применялись в исследованиях рака для перепрофилирования лекарств [24], для стратификации населения, обусловленной мутациями [25] и, в нашей более ранней работе, для перепрофилирования лекарств и пищевых противораковых молекулярных терапевтических средств [15].Хотя существуют и другие подходы, разрабатываемые для перепрофилирования лекарств с использованием мультиомики и фенотипических данных [26], они требуют дополнительных наборов данных, которые обычно недоступны для пищевых молекул.

    Рис. 1

    Схематическая диаграмма всего рабочего процесса. Алгоритм случайного блуждания с перезапусками, работающий в мобильном суперкомпьютерном приложении DreamLab, используется для моделирования того, как лекарственные и пищевые соединения взаимодействуют с вирусными генными/белковыми сетями, связанными с COVID-19. Это было экстраполировано из данных интерактома ген-ген (белок-белок) всего генома человека и основано на известных вирусных мишенях человеческого протеома COVID-19 (т.е. человеческие гены/белки, взаимодействующие с различными стадиями жизненного цикла вируса для облегчения репликации и/или усиления вирусной активности). Воздействие как болезни, так и молекулярного соединения распространяется через интерактомную сеть для моделирования общего клеточного ответа/интерактомного возмущения. Полученные профили соединений и заболеваний затем сопоставляются с ранжированными соединениями в соответствии с их сетевым «перекрытием» с «эталонным» профилем вируса. Этот подход основан на предположении, что для достижения эффекта соединения-кандидаты должны быть нацелены на те же компоненты сети, что и те, которые были нарушены вирусом.Терапевтический эффект может быть прямым или косвенным, например, когда обнаружено, что соединения взаимодействуют с соседними узлами сети, что приводит к последующему распространению эффекта на желаемую цель

    параметр перекрестной проверки (см. раздел 3 в дополнительном файле 2). Оптимальная сбалансированная точность классификации в диапазоне 80–84,9% была достигнута с использованием набора настроек параметров (3609 моделей для агрегированного интерактома (см. Дополнительный файл 3) и 15 моделей для интерактома, созданного вручную, полученного из базы данных биологических путей COVID-19). WikiPathways (см. дополнительный файл 4)).На практике это привело к тому, что примерно 8 из 10 препаратов были правильно отнесены к соответствующим классам (т. е. потенциально анти-COVID-19 по сравнению с другими). Для каждой комбинации параметров, достигающей сбалансированной точности выше 80%, был создан ранжированный список соединений (лекарственные препараты и молекулы пищевых продуктов), ранжированный по убыванию корреляции между соединениями и профилями заболеваний. Консенсусный список соединений с наивысшим рейтингом противовирусной активности и вероятностью обобщен в дополнительном файле 5.Для каждой молекулы-кандидата мы также предоставили предполагаемый механизм действия и ссылку на литературу, если таковая имеется.

    Препараты-кандидаты на изменение позиции против COVID-19

    Наш анализ показал, что имихимод является лучшим препаратом с потенциалом против COVID-19. Имиквимод действует как агонист толл-подобного рецептора 7, который имеет решающее значение для распознавания одноцепочечных РНК-вирусов, таких как SARS-CoV-2. Толл-подобные рецепторы генерируют противовирусный иммунитет и индуцируют благоприятный ответ интерферона I типа, который, в свою очередь, индуцирует экспрессию генов, стимулируемых интерфероном, что приводит к ингибированию репликации вируса [27].

    Было обнаружено, что несколько широко используемых химиотерапевтических агентов обладают потенциальным эффектом против COVID-19, включая доксорубицин, фторурацил и гемцитабин. Доксорубицин обычно используется для лечения распространенного рака молочной железы, рака мочевого пузыря и лимфомы, а также ряда других злокачественных новообразований. Предыдущее исследование показало, что SARS-CoV-2 содержит остатки, уязвимые для реактивного гликирующего агента метилглиоксаля, клеточные уровни которого увеличиваются под действием доксорубицина [28]. Фторурацил представляет собой фторпиримидин, используемый для лечения ряда опухолей паренхиматозных органов.Он является предшественником дезокситимидинтрифосфата и уридин-5′-трифосфата (УТФ) во время биогенеза и препятствует метаболизму как ДНК, так и РНК. Этот препарат преимущественно встраивается в РНК, а не в УТФ, что препятствует процессингу РНК и синтезу белка, что, в свою очередь, может приводить к нарушению репликации вирусной РНК и оказывать противовирусное действие [29]. Также было показано, что гемцитабин ингибирует репликацию SARS-CoV-2. Предполагается, что этот эффект возникает за счет нацеливания на пути спасения биосинтеза пиримидинов и стимуляции врожденной иммунной системы [30].Хотя химиотерапия и другие противораковые методы лечения могут приводить к значительному ослаблению иммунитета у пациентов, делая их более восприимчивыми к вирусным и другим инфекционным заболеваниям [31], представленные здесь данные также подчеркивают двойственный феномен , благодаря которому они могут фактически оказывать потенциальные положительные эффекты против инфекции COVID-19.

    Статины считаются клинически важным прорывом в профилактике и лечении сердечно-сосудистых заболеваний. Было обнаружено, что симвастатин и аторвастатин обладают значительным потенциалом против COVID-19.Гипотеза состоит в том, что статины в целом снижают инфекционность COVID-19 за счет удаления холестерина, используемого SARS-CoV-2 для заражения клеток [32], и снижают риск сердечно-сосудистых осложнений, которые являются симптомами тяжелой инфекции COVID-19. Кроме того, они могут усиливать врожденный иммунный ответ на вирусные инфекции за счет ингибирования сигнального пути первичного ответа 88 миелоидной дифференцировки. Соответственно, в недавнем метаанализе данных нескольких исследований сообщалось о 30-процентном снижении фатального или тяжелого течения заболевания у пациентов с подтвержденной инфекцией COVID-19, принимавших статины [33].

    Метформин во всем мире считается одним из ключевых фармакотерапевтических средств для лечения сахарного диабета. Следует отметить, что первоначально он был представлен как противогриппозный препарат, при этом способность снижать уровень глюкозы рассматривалась как побочный эффект лечения, а не как желаемая первичная конечная точка. Многие плейотропные эффекты метформина вместе с его широким применением в современной медицине принесли ему название «аспирин 21 века» [34]. Он активирует AMP-активированную протеинкиназу, что приводит к фосфорилированию ангиотензинпревращающего фермента II (ACE2), что приводит к конформационным и функциональным изменениям ACE2, которые, как считается, ингибируют связывание и/или проникновение SARS-CoV-2 [35]. .В поддержку этих предположений недавний метаанализ продемонстрировал снижение риска смертности у пациентов с COVID-19, получающих метформин [36].

    Прогнозирование «темной материи» пищевой биохимии с анти-COVID-19 свойствами

    Помимо минералов, витаминов и микронутриентов, все продукты растительного происхождения содержат фитохимические вещества, которые не являются питательными компонентами в рационе, но могут оказывать защитное или эффекты борьбы с болезнью. Эта фитохимия широко использовалась для разработки противовирусных препаратов с более приемлемыми профилями побочных эффектов по сравнению с синтетическими препаратами [37].Представленный здесь сетевой анализ идентифицировал 52 молекулы на основе пищевых продуктов на основе их способности воздействовать на интерактомы SARS-CoV-2-хозяин. Эти молекулы принадлежат к различным химическим классам, включая (изо)флавоноиды, терпеноиды, фенолы и индолы (см. рис. 2). Как уже отмечалось, национальные агентства по питанию обычно не отслеживают наличие и количество этих молекул, которые обычно сосредоточены на минералах, витаминах и макроэлементах. Эти соединения можно рассматривать как «темную материю» науки о питании.Интересно отметить, что из-за их горького вкуса пищевая промышленность обычно удаляет некоторые из этих соединений путем селекции и различных процессов удаления горечи для улучшения вкуса [38]. Это даже привело к предположению некоторых групп исследователей рака, что продукты, обладающие более горьким вкусом, могут на самом деле принести большую пользу для здоровья [38].

    Рис. 2

    Иерархическая классификация 52 наиболее предсказанных противовирусных молекул, нацеленных на интерактомные сети человека SARS-CoV-2 большинство биоактивных соединений против COVID-19, идентифицированных нашим сетевым алгоритмом машинного обучения.К ним относятся флавонолы (например, кверцетин, кемпферол и мирицетин), флавоны (например, лютеолин и апигенин), флаванолы (например, процианидин B2), флаваноны (нарингин), изофлавоноиды (даидзеин, генистеин и легумелин), а также стильбены (транс-ресвератрол), индолы (3-индолкарбинол) и фенольные кислоты (галловая кислота). В съедобных растениях, таких как фрукты и овощи, фенольные молекулы широко распространены и вносят вклад в их аромат, вкус и цвет. Эти соединения в изобилии синтезируются растениями в ответ на экологические стимулы и играют незаменимую роль в защите от патогенов (включая вирусы) и насекомых [39].Их способность нарушать жизненный цикл SARS-CoV-2 частично достигается за счет вмешательства в вирусные белки. Например, среди наших лучших молекул экспериментально было показано, что эпигаллокатехин-3-галлат ингибирует 3-химотрипсин-подобную протеазу (3CLpro) [38]; кверцетин продемонстрировал сродство связывания с ингибированием 3CLpro и папаиноподобной протеазы (PLpro) [40], в то время как транс-ресвератрол ингибирует нуклеокапсидные (N) белки [18].

    Кроме того, идентифицированные соединения, по-видимому, смягчают различные патофизиологические процессы, развивающиеся в ответ на COVID-19.Например, регуляция ренин-ангиотензиновой системы (РАС) и экспрессии ангиотензинпревращающего фермента 2 (АПФ2), стимуляция иммунной системы, подавление высвобождения провоспалительных цитокинов и амплификация цитотоксических Т-лимфоцитов (ЦТЛ) и естественных киллеров ( NK) пулы иммунных клеток. Предполагаемый механизм действия каждого из идентифицированных соединений кратко изложен в дополнительном файле 5. биодоступность и разнообразие содержащихся в них биоактивных молекул с противовирусными свойствами [41].Ключевым ограничением существующей литературы по соединениям на основе пищевых продуктов является широко распространенное чрезмерно упрощенное представление, в соответствии с которым исследования, как правило, сосредотачиваются на конкретных молекулярных компонентах в отдельности, например, на конкретных флавоноидах, таких как кверцетин [42]. Тем не менее, когда в клинических исследованиях оценивались противовирусные препараты-кандидаты, действующие изолированно, они не всегда давали одинаковый уровень пользы [43]. Кажется более правдоподобным, что потребление цельных пищевых продуктов с соответствующими фитохимическими веществами в массовом порядке может обеспечить большую пользу для здоровья благодаря молекулярно-аддитивным или синергетическим эффектам.Из этого следует, что противовирусные свойства данного продукта питания будут определяться двумя ключевыми факторами: (1) аддитивным, антагонистическим и синергетическим действием их отдельных компонентов и (2) тем, как они одновременно модулируют различные внутриклеточные пути, участвующие в атипичной пневмонии. -CoV-2 патогенез.

    Основываясь на этих предположениях, мы построили карту пищевых продуктов с теоретической способностью каждого ингредиента противостоять COVID-19, ранжированной в соответствии с «оценкой обогащения», полученной на основе разнообразия и относительных уровней соединений-кандидатов с противовирусными свойствами (рис.3; см. раздел 5 Дополнительного файла 2 для более подробной информации). Чтобы определить предполагаемые механизмы, ответственные за анти-COVID-19 свойства предсказанных пищевых продуктов, мы смоделировали влияние фитохимического профиля данного пищевого продукта на человеческие интерактомные пути и подсети, используя алгоритм случайных ходоков и анализ обогащения набора генов. . Анализ показал, что наиболее влиятельные пути воздействия предсказанных фитохимически обогащенных пищевых продуктов со свойствами против COVID-19 демонстрируют статистически значимое совпадение с нарушенными путями SARS-CoV-2 (дополнительный файл 6).Это означает, что фитохимический профиль пищевых ингредиентов, а не отдельные молекулы, оказывает комбинированное воздействие на несколько путей передачи вируса SARS-CoV-2 (дополнительные сведения см. в разделе 4 дополнительного файла 2).

    Рис. 3

    Содержащиеся профили соединений в определенных пищевых продуктах с прогнозируемой эффективностью в нацеливании на интерактомные сети SARS-CoV-2-хозяин. Каждый узел на рисунке обозначает конкретный продукт питания, и размер узла в каждом случае масштабируется с помощью полученной оценки обогащения, основанной на разнообразии и относительных уровнях молекул с предсказанными свойствами против COVID-19.Связи между узлами отражают попарную корреляцию («сходство») противовирусных профилей в пищевых продуктах; таким образом, группы продуктов иллюстрируют молекулярное сходство между ними. Перечень пищевых продуктов, входящих в их состав пищевых соединений и показатели обогащения можно найти в дополнительном файле 8

    . К наиболее богатым фитохимически богатым пищевым продуктам (называемым «противовирусными гиперпродуктами») относятся различные ягоды (черная смородина, клюква и черника), крестоцветные овощи (капуста , брокколи), яблоки, цитрусовые (сладкий апельсин и лимон), лук, чеснок и фасоль.Недавнее исследование выявило потенциал потребления капусты и ферментированных овощей для сведения к минимуму неблагоприятных исходов при COVID-19, что подтверждает наши результаты [44]. Настоящий анализ показал, что это потенциально связано с профилем соединений против COVID-19 из различных молекулярных классов, а не с отдельными молекулами, как предполагалось ранее (см. Дополнительный файл 6). Точно так же сложный противовирусный молекулярный профиль ягод, таких как черная смородина и черника, может объяснить их экспериментально наблюдаемую эффективность против генетически и фенотипически разнообразных вирусов [45], хотя их способность защищать конкретно от COVID-19 еще предстоит оценить в клинических испытаниях.

    Простите, что мы помешали

    Простите за наше прерывание
  • Вы отключили JavaScript в своем веб-браузере. Пожалуйста, включите его и перезагрузите эту страницу, чтобы продолжить.
  • Когда вы просматривали информацию о вашем браузере, мы подумали, что вы бот. Это может произойти по нескольким причинам:

    • Вы опытный пользователь и перемещаетесь по этому сайту со сверхчеловеческой скоростью.
    • Вы отключили файлы cookie в своем веб-браузере.
    • Сторонний подключаемый модуль браузера, например Ghostery или NoScript, препятствует запуску JavaScript. Дополнительная информация доступна в этой статье поддержки.

    Чтобы восстановить доступ, убедитесь, что файлы cookie и JavaScript включены, прежде чем перезагружать страницу.

    Чтобы восстановить доступ, убедитесь, что файлы cookie и JavaScript включены, и выполните проверку CAPTCHA ниже.

    Mentre stavi navigando, qualcosa sul tuo browser ci ha fatto pensare che fossi un bot. Ci sono alcuni motivi per cui questo potrebbe accadere:

    • Sei ип utente esperto че си muove attraverso Questo сайт веб-кон уна velocità sovrumana.
    • Отключите файлы cookie в вашем веб-браузере.
    • Удалите подключаемый модуль для каждого браузера из других частей, таких как Ghostery или NoScript, препятствующий использованию JavaScript.Ulteriori informazioni sono disponibili in questo articolo di supporto.

    Для доступа к riottenere, assicurati che i cookie и JavaScript siano abilitati prima di ricaricare la pagina.

    Dopo aver completato il CAPTCHA di seguito, riacquisterai immediatamente l’accesso al site.

    Am Verhalten Ihres Browsers, а также Sie im Internet gesurf haben wurde vermutet, dass es sich hierbeu um einen Bot handelte.Es gibt mehrere Gründe, warum dies passieren kann:

    • Sie sind ein Power-User, der sich mit übermenschlicher Geschwindigkeit durch die Website bewegt.
    • Находится в своем веб-браузере с деактивированными файлами cookie.
    • Ein Browser-Plugin eines Drittanbieters, z. B. Ghostery или NoScript, verhindert die Ausführung von JavaScript. Weitere Informationen найти Sie в diesem Support-Artikel.

    Um wieder Zugriff zu erhalten, stellen Sie bitte sicher, dass Cookies und JavaScript aktiviert sind, bevor Sie die die neu laden the.

    Nachdem Sie das untenstehende CAPTCHA ausgefüllt haben, erhalten Sie sofort wieder Zugriff на веб-сайте.

    Hyperfoods — машинное интеллектуальное картирование молекул, борющихся с раком, в продуктах питания

    ИИ поможет нам сделать более разумный выбор продуктов питания

    Как повар-экспериментатор и ученый-компьютерщик помогают людям делать выбор в пользу более питательных и экологичных продуктов с помощью искусственного интеллекта

    Общественное здравоохранение Англии недавно опубликовало отчет, в котором говорится, что «ожирение является одним из самых серьезных кризисов в области здравоохранения, с которыми сталкивается страна», что обходится NHS примерно в 6 миллиардов фунтов стерлингов в год.В отчете также говорится, что ожирение и плохое метаболическое здоровье «подвергают людей большему риску серьезного заболевания или смерти от COVID-19».

    Идея о том, что пища, которую мы потребляем, влияет на наше здоровье и благополучие, бесспорна и набирает обороты в течение последних нескольких десятилетий, но проблема заключается в том, что большинство современной медицины не учитывает питание.

    Именно отсутствие исследований в этой области вдохновило доктора Кирилла Веселкова (Имперский колледж Лондона) и шеф-повара Йозефа Юссефа (Kitchen Theory) на создание проекта HYPERFOODS.С 2018 года дуэт работает над исследованиями, которые могут быть превращены в вкусные рецепты, которые потенциально оптимизируют диеты людей, улучшают их самочувствие и уменьшают хронические заболевания.

    В двух словах; в исследовании используются искусственный интеллект, машинное обучение и обработка естественного языка для выявления молекул в пищевых продуктах, которые побеждают болезни. Исследование опирается на суперкомпьютерную мощь платформы Vodafone Foundation DreamLab, над которой д-р Веселков работает с 2017 года в Имперском колледже Лондона.

    HYPERFOODS может похвастаться множеством академических сотрудников в области компьютерных наук, биофизики и химиков-аналитиков, а также экспертов в области масс-спектрометрии, практической хирургии, эпидемиологии и гастрономии. В июле 2019 года команда опубликовала свою первую статью «HyperFoods: машинное интеллектуальное картирование борющихся с раком молекул в продуктах питания» в научных отчетах Nature Journal, и теперь они выпускают свою первую кулинарную книгу.

    Авторы книги уверены, что это исследование сыграет свою роль в том, чтобы помочь людям делать более разумный, питательный и устойчивый выбор продуктов питания в будущем.Они также быстро указывают, что взаимосвязь между едой и болезнью остается новой областью изучения, требующей дальнейших клинических исследований, и что эта первая поваренная книга предназначена для повышения осведомленности о медицинском потенциале пищи, а не для использования в качестве руководства по питанию.

     

    Сергей Веселков | Программное обеспечение Developer Profial

    разработчик программного обеспечения : Saint Petersburg : Saint Petersburg Github : SucsD
  • Email : Доступно на Github
  • История кода : 8 лет
  • Последнее фиксация : Май 2021
  • Отчет Обновлено : 28 февраля 2022 91014
    NewZealand UTC + 12 1 HRS
    Australia (East) UTC + 10 1 HRS
    Япония, Корея UTC + 2 HRS 2 HRS
    UTC (WEST) UTC + 81058 2 HRS
    Индия, Пакистан UTC + 5 4 HR
    Россия (Запад) UTC +3 3 часа
    Европа (Восток) 9105 6 UTC + 2 3 HRS 3 HRS
    Europe (Central) UTC + 4 HRS
    Europe (West) UTC 4 HRS
    Аргентина, Brasil UTC-3 2 HRS
    UTC -5 UTC -5 1 HRS
    UTC-6 UTC-6 1 HRS
    US (гора) UTC -7 1 HRS 1 HRS
    UTC-81056 UTC-8 1 HRS
    Hawaii UTC -10 1 HRS

    на основании 6 последние коммиты.

  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *