| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Спринджук, М. В. | - |
| dc.contributor.author | Владыко, А. С. | - |
| dc.contributor.author | Титов, Л. П. | - |
| dc.contributor.author | Чжочжуан Лу | - |
| dc.contributor.author | Берник, В. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | - |
| dc.date.accessioned | 2022-10-10T06:16:39Z | - |
| dc.date.available | 2022-10-10T06:16:39Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Aлгоритмы обработки геномов коронавируса для целей и задач современной иммуноинформатики, вакциномики и вирусологии=Algorithms for Processing Coronavirus Genomes for the Goals and Objectives of Modern Immunoinformatics, Vaccinomics and Virology / Спринджук М. В. [и др.] // Цифровая трансформация. – 2022. – Т. 28, № 1. – С. 71 – 81. – DOI: http://doi.org/10.35596/2522-9613-2022-28-1-71-81. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48496 | - |
| dc.description.abstract | Пандемия нового коронавируса стала причиной стимуляции научной активности
вирусологии и междисциплинарных наук, таких как медицинская кибернетика и биоинформатика. Статья
сфокусирована на вопросах изучения алгоритмов обработки биоинформационных данных геномной
природы для целей преимущественно иммуноинформатики и вычислительной вакцинологии. Приводятся
разработанные авторами схемы алгоритмов анализа биоинформационных данных. Алгоритмы,
разработанные авторами на основе анализа доступной литературы и многолетнего опыта вычислительных
и лабораторных экспериментов для обработки геномной информации, можно применять не только для
дизайна и анализа компонентов эпитопных вакцин, но и для других задач вычислительной вирусологии и
микробиологии. In silico эксперименты по анализу биоинформационных данных относительно
малозатратны и многоинформативны, но требуют от ученого высокой квалификации, длительного опыта
и, соответственно, широкого спектра знаний и навыков. Однако для полноценного анализа и внедрения, к
примеру, эпитопных вакцин, требуется последующая валидация лабораторными и in vivo
экспериментами. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | цифровая трансформация | ru_RU |
| dc.subject | COVID-19 | ru_RU |
| dc.subject | медицинская кибернетика | ru_RU |
| dc.title | Aлгоритмы обработки геномов коронавируса для целей и задач современной иммуноинформатики, вакциномики и вирусологии | ru_RU |
| dc.title.alternative | Algorithms for Processing Coronavirus Genomes for the Goals and Objectives of Modern Immunoinformatics, Vaccinomics and Virology | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The novel coronavirus pandemic has stimulated the scientific activity of virology and interdisciplinary
sciences: medical cybernetics and bioinformatics. The article is focused on the study of algorithms for processing
bioinformatic data of genomic origin predominantly for the purposes of predominantly immunoinformatics and
computational vaccinology. The schemes of algorithms developed by the authors for the analysis of bioinformatic
data are presented. The algorithms for processing genomic information developed by the authors based on the
analysis of the available literature and many years of experience in computational and laboratory experiments can
be used not only for the design and analysis of epitope vaccine components, but also for the other tasks of
computational virology and microbiology. In silico experiments on the analysis of bioinformatic data are relatively
low-cost and multi-informative, but they require highly qualified scientists with extensive experience,
interdisciplinary training, and, accordingly, a wide range of knowledge and skills. However, for the complete
analysis and implementation of, for example, the epitope vaccines, subsequent validation by the laboratory and in
vivo experiments are required. | - |
| Appears in Collections: | Том 28, № 1
|
