Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Геномика и филогенетические исследования; Механизмы синтеза РНК и белков; Генетическое разнообразие и структура популяций; Интеллектуальный анализ биомедицинских текстов и онтологии; Эволюция и генетическая динамика.
Темы посчитаны по публикациям в OpenAlex; научный руководитель их не подтверждал
Выбранные работы
Все 146 в OpenAlexЧасть публикаций из профиля, по году от новых к старым. Это не полный список последних работ автора; работы без года — в конце.
- Transcriptomic Characterization of Hypermutated Microsatellite Stable Tumors Reveals Distinct Proliferative and Immune Signatures2026
- HipSTR-derived genome-wide STR genotypes from HGDP and SGDP high-coverage WGS data2026
- High-resolution population structure inference using genome-wide short tandem repeat variations2026
- CADM1 and MAL methylation by ddPCR in HPV-positive women with high-grade and invasive cervical lesions2026
- Tumor mutational burden predicts neoantigen profiles and immunotherapy response in microsatellite stable tumors across different cancer types2026
Survey of Branch Support Methods Demonstrates Accuracy, Power, and Robustness of Fast Likelihood-based Approximation Schemes2011 · аннотациясвернуть
Phylogenetic inference and evaluating support for inferred relationships is at the core of many studies testing evolutionary hypotheses. Despite the popularity of nonparametric bootstrap frequencies and Bayesian…
New Algorithms and Methods to Estimate Maximum-Likelihood Phylogenies: Assessing the Performance of PhyML 3.02010 · аннотациясвернуть
PhyML is a phylogeny software based on the maximum-likelihood principle. Early PhyML versions used a fast algorithm performing nearest neighbor interchanges to improve a reasonable starting tree topology. Since the…
Approximate Likelihood-Ratio Test for Branches: A Fast, Accurate, and Powerful Alternative2006 · аннотациясвернуть
We revisit statistical tests for branches of evolutionary trees reconstructed upon molecular data. A new, fast, approximate likelihood-ratio test (aLRT) for branches is presented here as a competitive alternative to…
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Предложена самая свежая из выбранных работ профиля. Упомяни её, только если прочитал(а) и видишь связь со своей задачей.
Шаблон письма
Здравствуйте, [Имя Отчество]! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Хочу решать задачу: [какую задачу хочу решать / тема ВКР]. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
Замени поля в квадратных скобках своими данными и отправь письмо из своей почты. Копирование сохраняет черновик и не отправляет письмо научруку.