Факультет математической биологии

О факультете

YSTININ DEC

На факультете осуществляется обучение по направлениям 01.03.02 и 01.04.02 Прикладная математика и информатика. Факультет математической биологии создан в 1996 году на базе Института математических проблем биологии РАН.

Основной задачей программы является подготовка специалистов, владеющих современными методами математики и информатики применительно к биологическим наукам. Владение этими методами необходимо исследователю прикладных и фундаментальных задач математической (теоретической) биологии в самых различных областях от квантовой и молекулярной биологии до экологии, биотехнологии и биоинженерии для построения и анализа моделей сложных нелинейных объектов разной природы, имеющих единую математическую основу.

Интересны такие авторские спецкурсы, как: Нелинейные явления в мезоскопических биосистемах; Математические модели в биологии; Макродинамика; Моделирование молекулярной динамики; Анализ первичных структур биополимеров; Самоорганизация биологических систем; Обобщенный спектрально-аналитический метод.

Полученные знания и уникальный опыт делают выпускников конкурентоспособными кадрами для работы в научно-исследовательских и наукоемких организациях всего мира. Результатом этого является почти 100% трудоустройство наших выпускников по профессии в первый год после окончания ВУЗа (по данным пенсионного фонда Российской Федерации).

Наука

Научная тематика представлена следующими направлениями:

- исследование нелинейных моделей автолокализованных состояний в конденсированных средах;
- имитационное моделирование динамики биомолекулярных систем;
- асимптотические методы и численное моделирование в исследовании волн возбуждения;
- методы анализа динамических систем;
- методы оценки биоразнообразия растительного покрова;
- бифуркации в дифференциальных уравнениях, описывающих системы с симметриями;
- бифуркации в функциональных дифференциальных уравнениях;
- нейросетевые модели обработки информации в структурах мозга;
- растущие случайные графы и их приложение в математической нейробиологии;
- разработка алгоритмов и программ для изучения геномных последовательностей: распознавание кодирующих областей и участков однородности;
- компьютерные методы исследования первичных структур биополимеров;
- разработка новых методов сравнения биополимеров и их применение к распознаванию типа пространственной структуры белков;
- математические модели в биомеханике;
- создание новых методов расшифровки структуры комплексов биологических макромолекул на основе данных по рассеянию рентгеновских лучей и нейтронов;
- численно-аналитические методы обработки данных биологических экспериментов;
- разработка методов получения, обработки и анализа цифровых изображений в биологии и медицине;
- исследование моделей потенциал-зависимых ионных каналов возбудимых биомембран;
- аналитические решения интегро-дифференциальных уравнений;
- математико-картографическое моделирование рельефа.

Бакалавриат

01.03.02 Прикладная математика и информатика

01.03.02 Прикладная математика и информатика

Факультет осуществляет подготовку бакалавров по направлению 01.03.02 Прикладная математика и информатика

Профиль Математические модели и методы

Образовательная программа «Прикладная математика и информатика» нацелена на подготовку исследователей в области математической и вычислительной биологии, обладающих знаниями и навыками для решения задач создания и использования математических моделей, разработки и применения математических методов, проектирования, создания и использования прикладного программного обеспечения и баз данных для решения исследовательских задач в биологии и биомедицине.

Программа подготовки бакалавров по направлению «Прикладная математика и информатика» предполагает классическую подготовку в области математики и программирования, которая сочетается с дисциплинами, ориентированными на профиль «Математические модели и методы в биологии» и дающими базовые знания о биологических процессах, протекающих в живой клетке с точки зрения химии и физики, математического моделирования и биоинформатики.

Современные научные и инновационные исследования невозможны без использования математических методов, математического и компьютерного моделирования, информационных технологий. Еще в 18 веке великий Лобачевский говорил: «Нет такого раздела математики, пусть даже самого абстрактного, который не может когда-либо быть применен к реальному миру». Союз математики и информатики с биологией и медициной позволяет, с одной стороны, эффективно обрабатывать данные, строить модели и анализировать сложные биологические системы, а с другой, современная биология является источником новых задач в математике.

Форма обучения: очная

Срок обучения: 4 года (при наличии профильного СПО - 3,5 года)

Предоставляются общежитие и отсрочка от армии.

Прием на конкурсной основе по результатам ЕГЭ или вступительных испытаний: математика (профильная), информатика, русский язык.

Перспективы

Выпускник бакалавриата ПущГЕНИ по направлению «Прикладная математика и информатика» готовится к работе в научном коллективе, на высокотехнологичных предприятиях, связанных с биологией, биофармацевтикой, биомедициной. Серьезная профессиональная подготовка по программированию и информационным технологиям позволит ему найти себя и в компаниях, связанных с разработкой программных продуктов, web-программированием, проектированием баз данных.

09.03.01 Информатика и вычислительная техника

09.03.01 Информатика и вычислительная техника

Факультет осуществляет подготовку бакалавров по направлению 09.03.01 Информатика и вычислительная техника
Профиль Модели, методы и программное обеспечение анализа проектных решений

Область профессиональной деятельности бакалавров по направлению 09.03.01 Информатика и вычислительная техника с профилем подготовки «Модели, методы и программное обеспечение анализа проектных решений» включает совокупность технологий, средств, способов и методов человеческой деятельности, направленных на создание условий для обмена информацией.

Выпускники программы обладают широким спектром профессиональных компетенций: создание информационных систем и их комплексов; разработка математического, информационного, алгоритмического и программного обеспечения с учетом различных методов проектирования; реализация и эксплуатация информационных систем в различных областях.

Место практик и выполнения НИОКР и НИР. Реализация программы осуществляется в сетевом партнерстве с АО «РАТЕП» входящего в состав АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей» и Институтом математических проблем биологии РАН.

Трудоустройство выпускников: выпускник бакалавриата ПущГЕНИ по направлению «Информатика и вычислительная техника» по сравнению с другими программистами, имеют более широкий спектр возможностей трудоустройства во всех отраслях экономики, они наиболее востребованы и высокооплачиваемы, т.к. являются разработчиками ПО в самом широком смысле: они могут обеспечить все элементы жизненного цикла программной разработки, начиная от проектирования, заканчивая тестированием и отладочными процессами; могут программировать и заниматься «железом», и разрабатывать программный продукт для пользователя.

Форма обучения: очная

Срок обучения: 4 года (при наличии профильного СПО - 3,5 года)

Предоставляются общежитие.

Прием на конкурсной основе по результатам ЕГЭ или вступительных

испытаний: математика (профильная), информатика, русский язык.

Перспективы. Вычислительная техника и автоматизированные системы являются неотъемлемой частью современного общества. Специалисты данной области способны создавать вычислительную технику и автоматизированные системы и внедрять свои разработки в различных отраслях человеческой деятельности.

11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи

11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи

Факультет осуществляет подготовку бакалавров по направлению 11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи
Профиль Системы радиосвязи и радиодоступа

Область профессиональной деятельности бакалавров по направлению 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» с профилем подготовки «Системы радиосвязи и радиодоступа» включает совокупность технологий, средств, способов и методов человеческой деятельности, направленных на создание условий для обмена информацией на расстоянии по проводной, радио, оптической системам, ее обработки и хранения.

Выпускники программы обладают способностью понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества, сознавать опасности и угрозы, возникающие в этом процессе, навыками соблюдения основных требований информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны, владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации.

Виды деятельности, которыми должен обладать выпускник: сервисно-эксплуатационная; расчетно-проектная; экспериментально-исследовательская; организационно-управленческая.

Место практик и выполнения НИОКР. База ведущего предприятия АО «РАТЕП» входящего в состав АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей» - сетевого партнера ПущГЕНИ.

Трудоустройство выпускников: отделения связи крупных предприятий и организаций; предприятия по разработке и сервису радиоэлектронной аппаратуры.

Форма обучения: очная

Срок обучения: 4 года (при наличии профильного СПО - 3,5 года)

Предоставляются общежитие.

Прием на конкурсной основе по результатам ЕГЭ или вступительных

испытаний: математика (профильная), физика, русский язык.

Перспективы. Цифровая эпоха предъявила жесткие требования к средствам телекоммуникации, поэтому бакалавры по направлению «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» востребованы на рынке труда во всех отраслях экономики.

Магистратура

Факультет осуществляет подготовку магистров (2 года обучения) по направлению 01.04.02 Прикладная математика и информатика

Профиль Математическое моделирование

Программа направлена на практическое использование знаний в сфере прикладной математики и информатики.

Магистранты изучают дисциплины профиля «Математическое моделирование»: макроанализ, обобщенный спектрально-аналитический метод, вычислительная техника и математика, математические методы биологической кристаллографии, нелинейные явления в мезоскопических биосистемах, моделирование молекулярной динамики, искусство моделирования динамики молекул.

В будущем магистры смогут исследовать математические методы моделирования, автоматизированные системы и средства обработки информации, применять на практике решения прикладных задач в области биологии, химии и физики, изучать и разрабатывать системы цифровой обработки изображений и многое другое.

Место практик и выполнения НИОКР и НИР: На базе сетевого партнерства с Институтом математических проблем биологии РАН.

Трудоустройство выпускников: факультет готовит специалистов для научно-исследовательских институтов и университетов, медицинских институтов и учреждений, промышленности, в том числе фармацевтических и биотехнических производств. Междисциплинарность программы позволяет выпускникам выбирать дальнейшее направление профессионального развития среди множества вариантов. Одним из них может стать развитие научной карьеры. В научных и научно-технических лабораториях, исследовательских группах и медико-биологических учреждениях существует постоянный спрос на специалистов вычислительной биологии и биоинформатики. Другим направлением развития может стать работа в индустрии. Биотехнологические компании, постоянно находятся в поиске специалистов по вычислительной биологии. Например, на данный момент среди коммерческих компаний и лабораторий существует большой спрос на специалистов в области обработки данных высокопроизводительного секвенирования и микрочипов.

Перспективы: В связи с масштабным развитием технологий в области наук о живых системах, современная биология ежегодно накапливает огромные массивы данных. Для их обработки необходимо грамотное владение компьютерными методами и специальными алгоритмами. Ввиду этого ежегодно возрастает спрос на специалистов способных применять математический аппарат для решения биологических и медицинских задач.

Аспирантура

Область профессиональной деятельности выпускников, освоивших программу аспирантуры по направлению 09.06.01 , включает сферы науки, техники, технологии и педагогики, охватывающие совокупность задач направления Информатика и вычислительная техника, включая развитие теории, создание, внедрение и эксплуатация перспективных компьютерных систем, сетей и комплексов, математического и программного обеспечения.

Объектами профессиональной деятельности выпускников, освоивших программу аспирантуры по направлению 09.06.01, являются:

- избранная область научного знания, а также научные задачи междисциплинарного характера, содержащие: вычислительные машины, комплексы, системы и сети;

- программное обеспечение средств вычислительной техники и автоматизированных систем (программы, программные комплексы и системы);

- математическое, информационное, техническое, лингвистическое, программное, эргономическое, организационное и правовое обеспечение автоматизированных информационных, вычислительных, проектирующих и управляющих систем;

- высокопроизводительные вычисления и суперкомпьютерная техника;

- технологии разработки технических средств вычислительной техники и программных продуктов.

Преподаватели

Балабаев Николай Кириллович, кандидат физико-математических наук

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Основные публикации за последние 5 лет:
• Н. К. Балабаев, С. А. Гарбузинский, О. В. Галзитская, А. В. Глякина, Б. Т. Маткаримов, А. В. Финкельштейн Включение важнейших многочастичных взаимодействий в силовое поле АМБЕР и применение обновленного поля к молекулярно-динамическим расчетам Матем. биология и биоинформ., 10:2 (2015), 427–435
• В. Ю. Лунин, А. Н. Грум-Гржимайло, Е. В. Грызлова, Д. О. Синицын, Н. К. Балабаев, Н. Л. Лунина, Т. Е. Петрова, К. Б. Терешкина, Э. Г. Абдулнасыров, А. С. Степанов, Ю. Ф. Крупянский Компьютерное моделирование дифракции импульсов рентгеновских лучей на нанокристаллах биологических макромолекул с использованием унитарной аппроксимации нестационарных факторов атомного рассеяния Матем. биология и биоинформ., 8:1 (2013), 93–118

Баранов Игорь Владимирович

Преподаваемая дисциплина:
- Информатика
- Биоинформатика
- Цифровая биомедицина и биофармацевтика
- Биоинформатика и биологические базы данных
- Промышленное биотехнологическое оборудование
- Теория игр и исследование операций.
- Основы web-программирования.
- Язык программирования R (анализ и статистическая обработка данных)
- Языки программирования математических вычислений (Julia, MatLab)

Бурмистрова Татьяна Николаевна, кандидат филологических наук

Грабарник Павел Яковлевич, профессор, доктор физико-математических наук

Грибанов Валерий Иванович, кандидат педагогических наук

Григорьева Виктория Павловна, кандидат филологических наук

Гринько Вера Станиславовна, профессор, доктор экономических наук

Захарова Ксения Михайловна

Ильина Наталья Владимировна

Преподаваемая дисциплина:
- Правоведение
- Основы интеллектуальной собственности и патентоведение
- Биомедицинское право
- Патентное право и управление интеллектуальной собственностью.
- Образовательное право

Корнилов Василий Вячеславович, профессор, доцент кандидат физико-математических наук

Преподаваемая дисциплина:
- Операционные системы
- Введение в программирование
- Алгоритмы и структуры данных
- Компьютерные сети
- Компьютерная графика

Лахно Виктор Дмитриевич, доктор физико-математических наук

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Основные публикации за последние 5 лет:
1. В. Д. Лахно Сверхпроводящие свойства неидеального газа ТИ-биполяронов Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 095
2. Н. С. Фиалко, В. Д. Лахно Перенос заряда в 1D-цепочке «донор-мостик-акцептор» при T=300K Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 077
3. D. A. Tikhonov, E. V. Sobolev, V. D. Lakhno Charge diffusion in homogeneous molecular chains based on the analysis of generalized frequency spectra in the framework of the Holstein model Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 070
4. В. Д. Лахно Сверхпроводящие свойства 3D–газа ТИ–биполяронов низкой плотности репринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 029
5. А. Н. Коршунова, В. Д. Лахно Моделирование стационарных и нестационарных режимов движения заряда в однородной холстейновской цепочке в постоянном электрическом поле Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 028
6. A. S. Shigaev, T. B. Feldman, V. A. Nadtochenko, M. A. Ostrovsky, V. D. Lakhno Quantum-classical modeling of rhodopsin photoisomerization Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 027
7. O. A. Ponomarev, A. S. Shigaev, V. D. Lakhno A new method for decoupling Bogolyubov’s chains for quantum models Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 026
8. Н. С. Фиалко, М. И. Пятков, В. Д. Лахно Динамика заряда в однородной цепочке с дефектом Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 016
9. А. П. Четвериков, К. С. Сергеев, В. Д. Лахно Возбуждение мобильных дискретных бризеров в ДНК начальными возмущениями смещений или скоростей нескольких смежных нуклеотидных пар Матем. биология и биоинформ., 12:2 (2017), 375–384
10. Н. И. Каширина, В. Д. Лахно Применение гауссовых функций с экспоненциально-коррелированными множителями для моделирования локализованных и автолокализованных состояний в полярных средах Матем. биология и биоинформ., 12:2 (2017), 273–301
11. А. Н. Коршунова, В. Д. Лахно Особенности движения полярона в молекулярных полинуклеотидных цепочках конечной длины при наличии в цепочке локализованных возбуждений Матем. биология и биоинформ., 12:1 (2017), 204–224
12. А. Н. Коршунова, В. Д. Лахно Особенности движения полярона в молекулярных полинуклеотидных цепочках конечной длины Матем. биология и биоинформ., 11:2 (2016), 141–158
13. В. Д. Лахно, Н. С. Фиалко Об оценке свободной энергии на основе расчетов динамики в полуклассической модели Холстейна Матем. биология и биоинформ., 10:2 (2015), 562–566
14. Н. И. Каширина, В. Д. Лахно Биполярон в анизотропных кристаллах (произвольная связь) Матем. биология и биоинформ., 10:1 (2015), 283–293
15. В. Д. Лахно Анзац Пекара и проблема сильной связи в теории полярона УФН, 185:3 (2015), 317–331
16. Н. И. Каширина, В. Д. Лахно Континуальная модель одномерного биполярона Холстейна в ДНК Матем. биология и биоинформ., 9:2 (2014), 430–437
17. В. Д. Лахно, А. П. Четвериков Возбуждение бабблов и бризеров в ДНК и их взаимодействие с носителями заряда Матем. биология и биоинформ., 9:1 (2014), 4–19
18. В. Д. Лахно, Н. С. Фиалко Условия существования поляронных состояний в классических молекулярных цепочках при конечных температурах Матем. биология и биоинформ., 9:1 (2014), 1–3
19. О. А. Пономарев, А. С. Шигаев, А. И. Жуков, В. Д. Лахно Дырочная проводимость в неоднородных фрагментах ДНК Матем. биология и биоинформ., 8:1 (2013), 135–160
20. В. Д. Лахно, В. Б. Султанов Зонная структура спектров гамильтонианов регулярных полинуклеотидных дуплексов ТМФ, 176:3 (2013), 429–443
21. В. Д. Лахно, Е. А. Исаев, В. Д. Пугачев, А. Ю. Зайцев, Н. С. Фиалко, С. Д. Рыкунов, М. Н. Устинин Развитие информационно-коммуникационных технологий в Пущинском научном центре РАН Матем. биология и биоинформ., 7:2 (2012), 529–544

Ломовский Алексей Игоревич

Махортых Сергей Александрович , кандидат физико-математических наук

Минайчев Владислав Валентинович

Москаленко Анатолий Андреевич

Панкратов Антон Николаевич, кандидат физико-математических наук

Преподаваемая дисциплина:
- Высшая математика
- Математические методы в биологии
- Функциональный анализ
- Численные методы
- Параллельная обработка данных
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия
Основные публикации за последние 5 лет:
1. Р. К. Тетуев, М. И. Пятков, А. Н. Панкратов Параллельный алгоритм глобального выравнивания протяжённых аминокислотных и нуклеотидных последовательностей Матем. биология и биоинформ., 12:1 (2017), 137–150
2. А. Н. Панкратов, Р. К. Тетуев, М. И. Пятков, В. П. Тойгильдин, Н. Н. Попова Спектрально-аналитический метод распознавания неточных повторов в символьных последовательностях Труды ИСП РАН, 27:6 (2015), 335–344
3. В. Р. Руднев, А. Н. Панкратов, Л. И. Куликова, Ф. Ф. Дедус, Д. А. Тихонов, А. В. Ефимов Конформационный анализ структурных мотивов типа α-α-уголок в вычислительном эксперименте молекулярной динамики Матем. биология и биоинформ., 9:2 (2014), 575–584
4. В. Р. Руднев, А. Н. Панкратов, Л. И. Куликова, Ф. Ф. Дедус, Д. А. Тихонов, А. В. Ефимов Распознавание и анализ устойчивости структурных мотивов типа α-α-уголок в глобулярных белках Матем. биология и биоинформ., 8:2 (2013), 398–406
5. А. Н. Панкратов, М. И. Пятков, Р. К. Тетуев, Н. Н. Назипова, Ф. Ф. Дедус
Поиск протяженных повторов в геномах на основе спектрально-аналитического метода Матем. биология и биоинформ., 7:2 (2012), 476–492

Панкратова Наталья Михайловна, кандидат биологических наук

Основные публикации за последние 5 лет:
1. Н. М. Панкратова, М. Н. Устинин, Р. Р. Линас Обнаружение патологической активности головного мозга по данным магнитной энцефалографии Матем. биология и биоинформ., 8:2 (2013), 679–690

Романов М.С., кандидат биологических наук

Основные публикации за последние 5 лет:
1. Л. Г. Ханина, М. В. Бобровский, В. Э. Смирнов, И. С. Грозовская, М. С. Романов, Н. В. Лукина, Л. Г. Исаева Функциональные группы видов и микрогруппировки лесного напочвенного покрова для моделирования его динамики Матем. биология и биоинформ., 10:1 (2015), 15–33
2. М. С. Романов, В. Б. Мастеров Матричная модель популяции белоплечего орлана: усовершенствования и новые данные Матем. биология и биоинформ., 9:2 (2014), 406–413

Сивашева Татьяна Николаевна, доцент, кандидат технических наук

Устинин Михаил Николаевич, профессор, доктор физико-математических наук

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Преподаваемая дисциплина:
- Уравнения математической физики.
- Теория вероятностей.
- Математическая статистика

Основные публикации за последние 5 лет:
1. Е. С. Оплачко, С. Д. Рыкунов, М. Н. Устинин Облачный ресурс MathBrain для обработки данных энцефалографии Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 010
2. S. D. Rykunov, E. S. Oplachko, M. N. Ustinin, R. R. Llinás Methods for magnetic encephalography data analysis in MathBrain cloud service Матем. биология и биоинформ., 12:1 (2017), 176–185
3. Н. Н. Назипова, Е. А. Исаев, В. В. Корнилов, Д. В. Первухин, А. А. Морозова, А. А. Горбунов, М. Н. Устинин Большие данные в биоинформатике Матем. биология и биоинформ., 12:1 (2017), 102–119
4. С. Д. Рыкунов, М. Н. Устинин, А. Г. Полянин, В. В. Сычев, Р. Р. Линас Комплекс программ для расчета парциальных спектров головного мозга человека Матем. биология и биоинформ., 11:1 (2016), 127–140
5. С. В. Филиппов, В. С. Сивожелезов, В. Л. Ким, В. В. Сычев, М. Н. Устинин Программа трехмерного моделирования и визуализации конформационной динамики биомакромолекул Maya-K-PDB Матем. биология и биоинформ., 10:1 (2015), 260–282
6. M. N. Ustinin, V. V. Sychev, K. D. Walton, R. R. Llinás New Methodology for the Analysis and Representation of Human Brain Function: MEGMRIAn Матем. биология и биоинформ., 9:2 (2014), 464–481
7. А. В. Коршаков, М. А. Поликарпов, М. Н. Устинин, В. В. Сычев, С. Д. Рыкунов, С. П. Наурзаков, А. П. Гребенкин, В. Я. Панченко Регистрация и анализ точных частотных ЭЭГ/МЭГ откликов аудиторной коры головного мозга человека в ответ на монауральную стимуляцию звуком с фиксированными частотными составляющими Матем. биология и биоинформ., 9:1 (2014), 296–308
8. М. Н. Устинин, В. В. Сычев, Р. Р. Линас Интегрированный пакет программ MEGMRIAn для анализа и моделирования данных магнитной энцефалографии Матем. биология и биоинформ., 8:2 (2013), 691–707
9. Н. М. Панкратова, М. Н. Устинин, Р. Р. Линас Обнаружение патологической активности головного мозга по данным магнитной энцефалографии Матем. биология и биоинформ., 8:2 (2013), 679–690
10. Е. С. Оплачко, Д. М. Устинин, М. Н. Устинин Облачные технологии и их применение в задачах вычислительной биологии Матем. биология и биоинформ., 8:2 (2013), 449–466
11. В. Д. Лахно, Е. А. Исаев, В. Д. Пугачев, А. Ю. Зайцев, Н. С. Фиалко, С. Д. Рыкунов, М. Н. Устинин Развитие информационно-коммуникационных технологий в Пущинском научном центре РАН Матем. биология и биоинформ., 7:2 (2012), 529–544

Филиппов Сергей Валерьевич,кандидат физико-математических наук

Основные публикации за последние 5 лет:
1. И. В. Флоринский, С. В. Филиппов Виртуальные морфометрические глобусы: применение пакета Blender Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2016, 037
2. С. В. Филиппов, В. С. Сивожелезов, В. Л. Ким, В. В. Сычев, М. Н. Устинин Программа трехмерного моделирования и визуализации конформационной динамики биомакромолекул Maya-K-PDB Матем. биология и биоинформ., 10:1 (2015), 260–282