Все выпуски

Получено аналитическое решение для сейсмических волновых полей в сферически-симметричной Земле. В случае произвольной слоистой среды решение, в которое входят функции Бесселя, строится с помощью дифференциальной прогонки. Для устойчивого вычисления волновых полей используется асимптотика функций Бесселя. Показано, что классическая асимптотика в случае высоких частот дает погрешность в решении. Для эффективного вычисления решения без погрешностей с высокой детальностью используется оригинальная асимптотика. Создана программа, позволяющая проводить расчеты для высокочастотных (1 герц и выше) телесейсмических волновых полей в дискретном (слоистом) шаре планетарных размеров. Расчеты можно осуществлять даже на персональных компьютерах с распараллеливанием OpenMP.

В работе Бурмина (2019 г.) предложена сферически-симметричная модель Земли. Она характеризуется тем, что в ней внешнее ядро обладает вязкостью и, следовательно, эффективным модулем сдвига, отличным от нуля. Для этой модели Земли проведен расчет с высокой детальностью с несущей частотой в 1 герц. В результате аналитического расчета обнаружено, что впереди PKP-волн возникают высокочастотные колебания небольшой амплитуды, так называемые предвестники. Аналитический расчет показал, что теоретические сейсмограммы для этой модели Земли во многом похожи на экспериментальные данные. При этом ключевым моментом сравнения является возникновение предвестников впереди PKP-волн. Это подтверждает правильность идей, положенных в основу ее построения.

An analytical solution is obtained for seismic wave fields in a spherically symmetric Earth. In the case of an arbitrary layered medium, the solution, which includes Bessel functions, is constructed by means of a differential sweep method. Asymptotic of Bessel functions is used for stable calculation of wave fields. It is shown that the classical asymptotic in the case of a sphere of large (in wavelengths) dimensions gives an error in the solution. The new asymptotic is used for efficient calculation of a solution without errors with high detail. A program has been created that makes it possible to carry out calculations for high-frequency (1 hertz and higher) teleseismic wave fields in a discrete (layered) sphere of planetary dimensions. Calculations can be carried even out on personal computers with OpenMP parallelization.

In the works of Burmin (2019) proposed a spherically symmetric model of the Earth. It is characterized by the fact that in it the outer core has a viscosity and, therefore, an effective shear modulus other than zero. For this model of the Earth, a highly detailed calculation was carried out with a carrier frequency of 1 hertz. As a result of the analytical calculation, it was found that highfrequency oscillations of small amplitude, the so-called “precursors”, appear ahead of the PKP waves. An analytical calculation showed that the theoretical seismograms for this model of the Earth are in many respects similar to the experimental data. This confirms the correctness of the ideas underlying its construction.

В статье представлена технология построения систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанная на сервис-контейнерах с использованием Docker и веб-интерфейсе, работающем непосредственно в браузере без установки специализированного программного обеспечения на рабочую станцию врача. Предложена модульная архитектура, где для каждого прикладного модуля формируется самостоятельный сервис-контейнер, объединяющий мини-веб-сервер, пользовательский интерфейс и вычислительные компоненты обработки медицинских изображений. Взаимодействие между браузером и серверной частью реализовано через постоянное двунаправленное соединение по веб-сокетам с бинарной сериализацией сообщений в формате MessagePack, что обеспечивает малые задержки и эффективную передачу больших объeмов данных. Для локального хранения изображений и результатов анализа применены средства браузера (IndexedDB) с оболочкой Dexie.js, что ускоряет повторный доступ к данным. Трeхмерная визуализация и базовые операции с DICOM-данными реализованы с использованием библиотек Three.js и AMI.js: такая связка обеспечивает интеграцию интерактивных элементов, возникающих в контексте задачи (аннотации, ориентиры, метки, 3D-модели), в трeхмерные медицинские изображения.

Серверные компоненты и функциональные модули собраны в виде набора взаимодействующих контейнеров, управляемых средствами Docker. Рассмотрены выбор базовых образов, подходы к минимизации контейнеров до уровня исполняемых файлов без внешних зависимостей, организация многоступенчатой сборки, включающей отдельный «сборочный» контейнер. Описан сервис-хаб, выполняющий запуск прикладных контейнеров по обращению пользователя, проксирование запросов, управление сессиями и перевод контейнера из общего режима в монопольный при начале вычислений. Приведены примеры прикладных модулей (оценка фракционного резерва кровотока, расчeт количественного отношения потока, расчет смыкания створок аортального клапана), показана интеграция React-интерфейса и трeхмерной сцены, а также представлены политика версионирования, автоматизированные проверки воспроизводимости результатов и порядок развeртывания на целевой площадке.

Продемонстрировано, что контейнеризация обеспечивает переносимость и воспроизводимость программной среды, изоляцию зависимостей и масштабирование, а браузерный интерфейс — доступность, снижение требований к инфраструктуре и интерактивную визуализацию медицинских данных в реальном времени. Отмечены технические ограничения (зависимость от версий библиотек визуализации и форматов данных) и представлены практические меры их преодоления.

The article presents a technology for building clinical decision support systems (CDSS) based on service containers using Docker and a web interface that runs directly in the browser without installing specialized software on workstation of a clinician. A modular architecture is proposed in which each application module is packaged as an independent service container combining a lightweight web server, a user interface, and computational components for medical image processing. Communication between the browser and the server side is implemented via a persistent bidirectional WebSocket connection with binary message serialization (MessagePack), which provides low latency and efficient transfer of large data. For local storage of images and analysis of results, browser facilities (IndexedDB with the Dexie.js wrapper) are used to speed up repeated data access. Three-dimensional visualization and basic operations with DICOM data are implemented with Three.js and AMI.js: this toolchain supports the integration of interactive elements arising from the task context (annotations, landmarks, markers, 3D models) into volumetric medical images.

Server components and functional modules are assembled as a set of interacting containers managed by Docker. The paper discusses the choice of base images, approaches to minimizing containers down to runtime-only executables without external utilities, and the organization of multi-stage builds with a dedicated build container. It describes a hub service that launches application containers on user request, performs request proxying, manages sessions, and switches a container from shared to exclusive mode at the start of computations. Examples of application modules are provided (fractional flow reserve estimation, quantitative flow ratio computation, aortic valve closure modeling), along with the integration of a React-based interface with a three-dimensional scene, a versioning policy, automated reproducibility checks, and the deployment procedure on the target platform.

It is demonstrated that containerization ensures portability and reproducibility of the software environment, dependency isolation and scalability, while the browser-based interface provides accessibility, reduced infrastructure requirements, and interactive real-time visualization of medical data. Technical limitations are noted (dependence on versions of visualization libraries and data formats) together with practical mitigation measures.

Изоформный состав гена CD44 тесно связан с прогрессированием злокачественных опухолей и формированием раковых стволовых клеток. Хотя механизм альтернативного сплайсинга обеспечивает выборочное включение вариабельных экзонов этого гена, общий регуляторный ландшафт данного процесса до сих пор остается малоизученным.

В настоящей работе предложен новый вычислительный подход к анализу регуляции сплайсинга, основанный на моделировании долей экспрессии транскриптов с помощью аппарата бета-регрессии. Автор реализовал математическую модель в виде глубокого нейросетевого регрессора, который совместно оценивает параметры вероятностного распределения и применяет регуляризацию методом эластичной сети для отбора наиболее значимых биологических признаков. Разработанный метод успешно применен для идентификации рибонуклеиново-связывающих белков, выполняющих роль факторов сплайсинга и напрямую управляющих выбором сайтов сборки гена CD44 в клетках колоректального рака. В построенных регрессионных моделях целевыми переменными выступают строго нормированные доли экспрессии изоформ, а в качестве признаков используются уровни экспрессии потенциальных регуляторов.

В ходе исследования детально сопоставлены две схемы постановки задачи машинного обучения. Первая схема реализует классический подход «один против всех», предполагающий построение отдельной изолированной модели для каждой рассматриваемой изоформы. Второй подход представляет собой метод дерева изоформ, базирующийся на последовательном иерархическом разбиении транскриптов по наличию вариабельных экзонов с независимым подбором регуляторных белков на каждом этапе алгоритма. Вычислительная корректность программной реализации была предварительно подтверждена на искусственно сгенерированных данных: модель продемонстрировала высокую точность восстановления параметров при полном отсутствии систематического смещения оценок. Последующий сравнительный анализ на клинических данных выявил явное преимущество схемы «один против всех» с точки зрения итогового качества и стабильности предсказаний.

Биологический анализ результатов не только подтвердил участие известных регуляторов гена CD44, но и позволил выявить новые потенциальные факторы регуляции, среди которых выделяются белки ACO1, NUDT21 и AGO2. Для фактора ACO1 автор сформулировал оригинальную гипотезу, напрямую связывающую внутриклеточный метаболизм железа и регуляцию изоформного состава гена CD44. Полученные выводы существенно расширяют текущее понимание молекулярных механизмов онкогенеза.

Aberrant alternative splicing of the CD44 gene drives colorectal cancer progression and facilitates the emergence of cancer stem cells. Although biomedical research recognizes this transmembrane glycoprotein as a major catalyst of malignancy, deciphering its multi-isoform regulatory networks remains a complex analytical challenge. To address this knowledge gap, this study presents a machine learning framework designed to decode these biological mechanisms. The author constructed a neural network regressor based on beta regression to model bounded isoform proportions. This computational architecture jointly estimates both the mean and the precision parameters of the underlying probability distribution. Furthermore, the system employs elastic net regularization to perform quantitative feature selection from highdimensional molecular expression data.

The investigation evaluates the proposed framework using gene expression profiles from colorectal cancer patients. The primary objective involves identifying specific ribonucleic acid-binding proteins acting as regulatory splicing factors. The experimental design contrasts two distinct mathematical modeling strategies. The first configuration incorporates an independent ”one-vs-all” approach that treats each transcript variant as an isolated regression target. The second formulation utilizes a structured ”isoform tree” method that directly mirrors hierarchical exon inclusion relationships. Validation experiments on synthetically generated datasets confirmed the mathematical integrity of the network. The model recovered true distribution parameters with precision and exhibited no systematic bias. Comprehensive empirical comparisons subsequently demonstrated that the independent ”one-vs-all” layout consistently outperforms the hierarchical tree configuration in predictive stability and accuracy.

The computational analysis maps the regulatory landscape of the CD44 gene. The framework validates several established splicing factors while uncovering new candidate proteins, including ACO1, NUDT21, and AGO2. Based on these statistical associations, the paper introduces a biological hypothesis. This concept functionally connects intracellular iron metabolism via the ACO1 protein with the shifting balance of CD44 variants. These discoveries provide deeper insights into oncogenic splicing regulation. Ultimately, they highlight molecular targets for future therapeutic interventions aimed at suppressing the cancer stem cell phenotype.

В данной работе при помощи методов молекулярной динамики и квантовой химии изучается механизм инициирования альфа-спирализации пептидных последовательностей. Показано, что ключевой вклад в запуск этого процесса вносят кислые аминокислотные остатки, расположенные на N-конце пептидной цепи. Полученные результаты не противоречат известным экспериментальным и статистическим данным и существенно дополняют имеющиеся в настоящее время представления о процессах, происходящих на ранних стадиях сворачивания пептидов и белков.

In present work we used the methods of molecular dynamics simulations and quantum chemistry to study the concept, according to which aspartic and glutamic residues play a key role in initiation of helix formation in oligopeptides. It has been shown, that the first turn of the alpha-helix can be organized from various amino acid sequences with Asp and Glu residues on the N-terminus. Thermodynamic properties of such a process were analyzed. The obtained results do not interfere with known experimental and statistical data and they substantially elaborate present views on the processes of early peptide folding stages.

Ранее нами был предложен и развит метод исследования ДНК, основанный на расщеплении двунитевых фрагментов ДНК под действием ультразвука. Были получены относительные частоты расщепления фосфодиэфирной связи во всех 16 динуклеотидах. Увеличение базы проанализированных данных до 20 тысяч нуклеотидов позволил получить относительные частоты расщепления для 256 тетрануклеотидов. Эти величины количественно характеризуют влияние последовательности нуклеотидов на конформационную динамику сахарофосфатного остова. Сейчас известны определённые типы гетерогенности сахарофосфатного остова ДНК, связанные с расщеплением ДНК различными химическими агентами или ДНКазой 1. Гетерогенность свойств молекулы ДНК может быть использована для физического картирования генома, то есть определения участков, отвечающих за регуляцию генетический экспрессии.

Recently we have developed a new method for studying DNA based on ultrasound - induced cleavage of DNA sugar-phosphate backbone. Relative cleavage rates of the phosphodiester bonds in all 16 dinucleotides have been determined. The increased amount of data sampling (of more than 20 000 nucleotides) made it also possible to obtain cleavage rates in all 256 possible tetranucleotides. These values quantitatively characterize sequence effects on conformational dynamics of DNA sugar phosphate backbone. Same type of DNA heterogeneity have been discovered and studied using its chemical cleavage induced by various chemical agents and DNAse I. The presence of essential heterogeneity in structural properties of DNA might be a key for physical mapping of the genomes, i.e. determining the structural profiles being responsible for DNA recognition by gene expression regulation machinery.

В статье предложена математическая модель фазового перехода на примере гидрирования/дегидрирования порошка металла. Рассматривается одна частица, форма которой обладает некоторой симметрией. Шар, цилиндр и плоская пластина являются частными случаями симметричных форм. Модель описывает как сценарий «сжимающегося ядра» (формирование слоя новой фазы на поверхности частицы с его последующим утолщением), так и сценарий «образования и роста зародышей», при которых сплошной слой не формируется до полного исчезновения старой фазы. Модель представляет собой неклассическую диффузионную краевую задачу со свободной границей и нелинейными граничными условими III рода. Предположения симметрии позволяют свести задачу к одной пространственной переменной. Модель апробирована на серии экспериментальных данных. Показано, что влияние формы частиц на кинетику несущественно. Также показано, что ансамбль частиц различных форм с распределением по размерам может быть аппроксимирован одной частицей «среднего» размера простой формы, что оправдывает использование в моделях упрощающих предположений.

In the paper we construct the model of phase change. Process of hydriding / dehydriding is taken as an example. A single powder particle is considered under the assumption about its symmetry. A ball, a cylinder, and a flat plate are examples of such symmetrical shapes. The model desribes both the "shrinking core"(when the skin of the new phase appears on the surface of the particle) and the "nucleation and growth"(when the skin does not appear till complete vanishing of the old phase) scenarios. The model is the non-classical boundary-value problem with the free boundary and nonlinear Neumann boundary condition. The symmetry assumptions allow to reduce the problem to the single spatial variable. The model was tested on the series of experimental data. We show that the particle shape’s influence on the kinetics is insignificant. We also show that a set of particles of different shapes with size distribution can be approxomated by the single particle of the "average" size and of a simple shape; this justifies using single particle approximation and simple shapes in mathematical models.

В статье рассмотрены примеры анализа спектров экспериментальных данных для выявления характерных структур процессов, формирующих турбулентность в плазме. Основу метода составляет использование оригинального алгоритма, идеологически близкого к бутстреппроцедуре для одновыборочной задачи. В качестве базовой модели для описания тонкой структуры стохастических процессов предлагаются конечные сдвиг-масштабные смеси нормальных законов. Для отыскания статистических оценок (максимального правдоподобия) предполагается использование широко известного EM-алгоритма. Для нескольких серий спектров, полученных для разных режимов низкочастотной плазменной турбулентности, демонстрируется эффективность использования предложенного метода исследования.

The article describes the examples of the analysis of the experimental data spectra for identifying typical structures of processes forming plasma turbulence. The method is based on the original algorithm which is close to the one-sample bootstrap. The base model for description of the fine structure of stochastic processes is finite local-scale normal mixtures. For finding the statistical estimates (maximum likelihood estimates) well known EM algorithm is used. The efficiency of the proposed research technique is demonstrated for a number of spectra’s set obtained in different modes of low-frequency plasma turbulence.

Апробирован метод расчета границ классов качества вод для целей экологической диагностики и нормирования по данным Рыбинского водохранилища. В целях биоиндикации использованы показатели интенсивности флуоресценции фитопланктона и показатели содержания пигментов фитопланктона. Коэффициент существенности Чеснокова оказался наиболее предпочтительной мерой связи для анализа влияния факторов среды на индикаторы. Выявлены существенные для экологического состояния факторы окружающей среды. Проведено сравнение полученных границ классов качества, разделяющих «допустимые» и «недопустимые» значения факторов с границами из других классификаторов качества вод.

Approbation of calculation of borders of water quality classes for the purpose of ecological diagnosis and standardization by data of the Rybinsk reservoir is carried out. For bioindication indicators of phytoplankton fluorescence and the contents of pigments of phytoplankton are used. Chesnokov's importance coefficient proved to be the most preferred measure of connection for analyzing the effects of environmental factors on indicators. The factors important for environmental condition are identified. Comparison of borders between quality classes “valid” and “invalid” of factors values and boundaries of the classifications of water quality.

Данная статья посвящена моделированию процесса деформации полимерных нанокомпозитов, содержащих «жесткие» и «мягкие» включения, с использованием клеточных автоматов и параллельных вычислений. В статье описан алгоритм расчета по модели, приведены сравнения с экспериментальными данными и описан программный комплекс для проведения численного эксперимента.

This paper discusses the modeling of the deformation of polymer nanocomposites containing "hard" and "soft" inclusions, using cellular automata and parallel computing. The paper describes an algorithm based on the model, a comparison with experimental data is shown, software for the numerical experiment is described.

Цель настоящего исследования состояла в установлении достоверной взаимосвязи показателей внешней среды и уровня освоенности территорий с характером доминирующих в странах институциональных матриц. Среди индикаторов внешних условий представлены как исходные статистические показатели, напрямую полученные из баз данных открытого доступа, так и сложные интегральные показатели, сформированные путем применения метода главных компонент. Оценка точности распознавания стран с доминированием X- или Y-институциональных матриц по перечисленным показателям проводилась с помощью ряда методов, основанных на машинном обучении. Была выявлена высокая информативность таких показателей, как освоенность территории, амплитуда осадков, летние и зимние температуры, уровень рисков.

The paper has a goal to identify a set of parameters of the environment and infrastructure with the most significant impact on institutional-matrices that dominate in different countries. Parameters of environmental conditions includes raw statistical indices, which were directly derived from the databases of open access, as well as complex integral indicators that were by method of principal components. Efficiency of discussed parameters in task of dominant institutional matrices type recognition (X or Y type) was evaluated by a number of methods based on machine learning. It was revealed that greatest informational content is associated with parameters characterizing risk of natural disasters, level of urbanization and the development of transport infrastructure, the monthly averages and seasonal variations of temperature and precipitation.