В Академическом университете имени Ж. И. Алфёрова прошла первая неделя защит выпускных квалификационных работ.
В эти дни бакалавры и магистры направлений «Физика наноструктур», «Нанобиотехнологии», «Биоинформатика» и «Алгоритмическая биоинформатика» представили результаты своих исследований. Многие работы уже получили оценку «отлично», а некоторые проекты, по мнению членов государственных экзаменационных комиссий, имеют потенциал для внедрения в реальный сектор науки и медицины.
И вот наши выпускники! Реальные работы и живые истории.
Кирилл Карасев (физика наноструктур): как золотая плёнка превращается в наночастицы
Кирилл защитил диплом на «отлично» по теме «Исследование эволюционных процессов в островковых пленках золота на кремнии». За один учебный год он полностью исследовал процесс распада тонкой золотой плёнки в наночастицы — и экспериментально, и теоретически.
В работе использованы самые современные методы: АСМ, РЭМ, ПЭМ и рентгеновская дифрактометрия. Для теоретического описания был предложен принципиально новый подход на основе фазовых переходов первого рода, и модель идеально совпала с экспериментом.
Результаты важны для микроэлектроники, сенсорики и особенно для плазмоники. Теперь учёные могут лучше объяснять и предсказывать процессы, которые раньше казались «магией наномира».
Достижения Кирилла Карасева:
- Стипендия Президента РФ, именная стипендия Правительства Санкт-Петербурга имени Ж. И. Алфёрова, грант Президента РФ.
- 5 научных статей, участие в 5 профильных конференциях, два диплома за лучший доклад, участие в V Конгрессе молодых учёных.
Научный руководитель — Сергей Арсеньевич Кукушкин, заслуженный деятель науки РФ, специалист в области фазовых переходов и роста наноструктур.
Наталья Бойцова (нанобиотехнологии): программное обеспечение для биоимпедансной спектроскопии высокого разрешения
В магистерской работе Натальи «Разработка и апробация программных технологий для анализа биоимпедансных спектров высокого разрешения» решена актуальная проблема биоэлектроники.
Высокоразрешающая импедансная спектроскопия точнее и устойчивее к шумам, чем классический метод Cell-Index, но не применяется широко из-за отсутствия подходящих приборов и программ. Наталья создала экспериментальную установку и разработала собственное ПО «NELM», использующее нелинейный комплексный метод наименьших квадратов (НКМНК).
При апробации платформы обнаружен эффект: одиночные клетки на поверхности микро-биоэлектродов приводят к аномальному уменьшению их Cole-Cole сопротивления, что связывают с поверхностной проводимостью клеточных мембран. Этот эффект можно использовать при проектировании приборов Lab-on-Chip. Также улучшен Монте-Карло подход для выбора начальной точки аппроксимации и предложен алгоритм на основе принципа бритвы Оккама для удаления лишних параметров модели.
Достижения Натальи Бойцовой:
- Лауреат именной стипендии Правительства Санкт-Петербурга (2021), грант для студентов вузов Санкт-Петербурга.
- Участие в 9 конференциях, три диплома (Saint Petersburg OPEN 2024, «АналитБиоПрибор-2024», First Student Scientific Conference in English).
- 8 научных статей, в том числе в Журнале технической физики и Письмах в ЖТФ.
Ярослав Чурин (нанобиотехнологии): алгоритм для детектирования нейронных сигналов
Ярослав защитил бакалаврскую работу на тему «Разработка алгоритма детектирования электрических сигналов нейронов, их параметризации и анализа». Задача — «вылавливать» потенциалы действия из зашумлённого сигнала нейронов, что необходимо для нейроинтерфейсов и исследований эпилепсии и болезни Паркинсона.
Алгоритм Ярослава не просто сравнивает амплитуду с порогом (как классические методы, которые часто пропускают события на фоне медленных волн), а анализирует частотно-временной профиль шума и адаптирует пороги для каждой частоты. Это позволяет обнаруживать потенциалы действия даже «спрятанные» внутри медленных волн без предварительного обучения на размеченных данных.
Комплекс включает четыре модуля: извлечение эталонных форм событий, генерацию синтетических данных, обнаружение и классификацию. На независимом наборе данных SpikeInterface алгоритм показал результат F1 = 0,978. Апробация проведена на реальных записях из Института эволюционной физиологии и биохимии им. И. М. Сеченова РАН.
Работа имеет потенциал коммерциализации: подана заявка на грант «Студстартап» для создания программно-аппаратного комплекса для нейроинтерфейсов.
Помимо науки, Ярослав руководит Литературным клубом Алфёровского университета (более десяти собраний, включая полное прочтение «Улисса» Джойса) и ведёт киноклуб по экранизациям классики.
Ксения Мартынова (биоинформатика): алгоритм функциональной близости белков на основе Генной Онтологии
Ксения представила диплом «Алгоритм расчета функциональной близости белков на основе Генной Онтологии и сетей взаимодействия» под руководством Якова Ивановича Мокина — выпускника АУ, сотрудника Института цитологии РАН и директора школы дополнительного образования А5.
Алгоритм решает задачу интерпретации больших объёмов биологических данных (например, после enrichment-анализа). На основе жадной стратегии отбора он учитывает иерархическую структуру Генной Онтологии (GO) и позволяет регулировать специфичность выделяемых функциональных областей.
При применении к реальным данным, связанным с атаксией (нейродегенеративное заболевание), исходный список из 627 обогащённых GO-терминов был сжат до 85 локальных наименьших общих предков. Управляя гиперпараметрами, удалось выделить ключевые клеточные структуры и процессы, важные для патогенеза заболевания.
Подход применим для интерпретируемого функционального анализа в протеомных и транскриптомных исследованиях, а также для интеграции с данными о белок-белковых взаимодействиях.
Достижения Ксении Мартыновой:
- Работа в Институте прикладной астрономии и Институте цитологии РАН во время учёбы.
- Заместитель председателя студенческого совета университета.
- Участие в Весенней школе бакалавров в Иннополисе.
- Тезисы по диплому приняты на конференцию BRGS/SB-2026 (июль).
А мы поздравляем ВСЕХ выпускников первой недели защит! Впереди — лето, новые открытия и поступление в магистратуру и аспирантуру. Следите за нашими новостями!
