Попцова Мария Сергеевна
Факультет компьютерных наук
Профессиональные интересы
Должности
- Директор центра — Факультет компьютерных наук, Институт искусственного интеллекта и цифровых наук, Центр биомедицинских исследований и технологий
- Доцент — Факультет компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска
- Академический руководитель образовательной программы — Анализ данных в биологии и медицине
Био
- · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.
- · Научно-педагогический стаж: 17 лет.
Образование
- 2004 · Кандидат физико-математических наук: МГУ имени М.В. Ломоносова, специальность 01.00.00 «Физико-математические науки» и 03.01.02 «Биофизика», тема диссертации: Трансформация автоволн в локально неоднородных активных средах
- 1995 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Физика», квалификация «Физик»
Опыт работы
- · 09/16-09/17 ,
- · доцент
- · факультет бизнеса и менеджмента, Высшая Школа Экономики
- · 10/12-н вр,
- · Старший научный сотрудник
- · кафедра биофизики физического факультета МГУ
- · 01/10-05/11
- · Научный сотрудник
- · Факультет Патологии и Лабораторной Медицины, Институт Вычислительной Биомедицины, Медицинский колледж Уэйлла-Корнелла, Корнелльский университет (Department of Pathology and Laboratory Medicine, Institute for Computational Biomedicine, Weill Cornell Medical College)
- · Краткая информация: работала в лаборатории, занимающейся исследованиями рака простаты. Разработала алгоритм и написала программу по вычислению степени влияния CNVs на биологические пути (в процессе публикации). Занималась анализом данных технологий секвенирования второго поколения с целью найти эндогенные причины разрыва генома при агрессивных формах опухоли.
- · 4/09-12/09, 2/05-1/08
- · Научный сотрудник
- · Факультет молекулярной и клеточной биологии, Коннектикутский университет (Molecular and Cell Biology Department, University of Connecticut)
- · Краткая информация: работала по гранту НАСА в рамках программы Applied Information Systems Research (AISR) program (http://aisrp.nasa.gov/ ). Участвовала в разработке алгоритмов по обработке больших массивов данных (в применении к биологическим системам) и реализации данных алгоритмов методом параллельных вычислений на кластерных системах (параллельных суперкомпьютерах) на основе Unix.
- · основатель и совладелец
- · Janussys, Ltd. (www.janussys.ru)
- · Компьютерно-лингвистическая компания по разработке программного обеспечения
- · Краткая информация: компания, работающая в области математической лингвистики, в частности, занимающаяся разработкой алгоритмов машинного перевода и созданием многоязычных словарей. Издатель мультимедийного англо-русского иллюстрированного словаря «Янус» (2002). В настоящее время ведет поиск инвесторов в проект создания системы машинного перевода нового поколения.
Награды и поощрения
- · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
- · Почетная грамота НИУ ВШЭ (май 2025)
- · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (октябрь 2024)
- · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
- · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
- · Благодарственное письмо первого проректора НИУ ВШЭ (февраль 2023)
- · Благодарность НИУ ВШЭ (май 2022)
- · Благодарность Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (сентябрь 2019)
- · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (май 2019)
- · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2025–2026, 2024–2025, 2023–2024)
- · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2020–2022, 2017–2019)
- · Лучший преподаватель — 2021
- · Лучший академический руководитель в номинации «Цифровые навыки студентов» — 2024–2025
- · Лучший академический руководитель в номинации «Удовлетворенность студентов качеством образовательной программы» — 2025
- · Лучший академический руководитель в номинации «Межфакультетское взаимодействие» — 2023–2024
- · Лучший академический руководитель в номинации «Работа студентов с внешними заказчиками» — 2023
- · Лучший академический руководитель в номинации «Привлечение студентов» — 2023
Гранты и проекты
- — · на соискание учёной степени кандидата наук
Идентификаторы исследователя
- ORCID:
0000-0002-7198-8234 - ResearcherID:
G-6985-2014 - SPIN РИНЦ:
1361-1087 - Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=9MoA58MAAAAJ
- Scopus AuthorID:
16177766600
Публикации (57)
The Physical and Geometric Properties of Human Transposon Stem–Loop Structures under Natural Selection
2017 · ARTICLE · ru
Втоpичные cтpуктуpы PНК игpают важную pоль в тpанcпозиции, в чаcтноcти, в pаcпознавании PНК белками тpанcпозонов. Pанее мы обнаpужили конcеpвативную cтpуктуpу на 3′-конце тpанcпозонов человека и выдвинули гипотезу о ее pоли в тpанcпозиции. Неcмотpя на полное отcутcтвие cxодcтва на уpовне поcледовательноcтей, конcеpвативное положение cтpуктуpы говоpит о наличии cвойcтв, на котоpые дейcтвует положительный эволюционный отбоp. В данной pаботе опpеделены физичеcкие и геометpичеcкие cвойcтва cтpуктуp «cтебель–петля» на 3′-конце тpанcпозонов человека и cpавнение иx cо cвойcтвами cтpуктуp из дpугиx облаcтей генома. Каждая cтpуктуpа «cтебель–петля» была оxаpактеpизована набоpом из деcяти xаpак- теpиcтик: cвободной энеpгией Гиббcа, энтальпией, энтpопией, гидpофильноcтью, Shift, Slide, Rise, Tilt, Roll и Twist. C помощью методов машинного обучения поcтpоена модель, котоpая pаcпознает cтpуктуpы тpанcпозонов по физичеcким и геометpичеcким cвойcтвам c 94% cтепенью точноcти. Наибольший вклад в pаcпознавание cтpуктуp внеcли гидpофильноcть, энтальпия, паpаметpы Rise и Twist. Пpедполагаетcя, что именно эти cвойcтва cтpуктуp тpанcпозонов наxодятcя под дейcтвием положительного эволюционного отбоpа.
Распознавание структур стебель-петля транспозонов человека и прогнозирование их функции при помощи модели машинного обучения.
2017 · ARTICLE · ru
Во многих процессах, происходящих в клетке, важную роль играют вторичные структуры РНК/ДНК. Часто та- кие структуры служат опознавательным знаком для белков. Ранее нами было установлено, что транспозоны чело- века имеют на 3’-хвосте консервативную вторичную структуру типа стебель – петля. Мы предположили, что она может быть необходима для связи с белком, осуществляющим транспозицию. Аргументом в пользу этой гипотезы могло бы стать значимое отличие физических характеристик структур из транспозонов и из других областей ге- нома. В данной работе мы определяем физические и геометрические свойства структур стебель – петля на 3’-конце транспозонов человека и сравниваем их со свойствами структур из других областей генома. Каждой структуре стебель – петля сопоставлялся набор из 10 характеристик: свободной энергии Гиббса, энтальпии, энтропии, гидро- фильности, Shift, Slide, Rise, Tilt, Roll и Twist. С помощью многомерного дисперсионного анализа мы отвергли гипо- тезу о неразличимости физических характеристик структур из транспозонов и из других областей генома. По- строена модель логистической регрессии, способная распознавать структуры из транспозонов по физическим свой- ствам с точностью 89 %. Наибольшим весом в модели обладают гидрофильность, параметры Rise и Twist. Предпо- лагается, что именно эти свойства в первую очередь влияют на распознавание белком структуры.
Физико-химические свойства ДНК в регуляторных участках генома
2017 · ARTICLE · ru
Общая структура и способ действия РНК полимераз эукариот и архей сходны, несмотря на различия в последовательности промоторов из разных видов. Целью нашей работы является поиск общих физико-химических характеристик участков ДНК, которые определяют их свойство как промоторов для РНК полимеразы II (Pol II). В работе проведен анализ профилей большого числа физических и структурных характеристик, усредненных по репрезентативным выборкам из разных видов для животных, растений и одноклеточных грибов. В дополнении к известным динуклеотидным характеристикам ДНК мы впервые использовали индексы, характеризующие расщепление ДНК ультразвуком. Эти индексы несут информацию о свойствах отдельных нитей молекулы ДНК. Особые свойства обнаруживаются для ДНК из многоклеточных организмов в области, которая соединяет ТАТА бокс и начало сайта инициации транскрипции (TSS). Мы связываем их с интенсивностью конформационных движений, которая меняется в противофазе вдоль ДНК. Это видно лучше всего для ДНК из клеток млекопитающих. Обнаруженные нами физико-химические свойства молекулы ДНК могут быть использованы в генетической инженерии для искусственной модуляции силы промоторов.
Structural features of DNA that determine RNA polymerase II core promoter
2016 · ARTICLE · en
Abstract BACKGROUND: The general structure and action of all eukaryotic and archaeal RNA polymerases machinery have an astonishing similarity despite the diversity of core promoter sequences in different species. The goal of our work is to find common characteristics of DNA region that define it as a promoter for the RNA polymerase II (Pol II). RESULTS: The profiles of a large number of physical and structural characteristics, averaged over representative sets of the Pol II minimal core promoters of the evolutionary divergent species from animals, plants and unicellular fungi were analysed. In addition to the characteristics defined at the base-pair steps, we, for the first time, use profiles of the ultrasonic cleavage and DNase I cleavage indexes, informative for internal properties of each complementary strand. CONCLUSIONS: DNA of the core promoters of metazoans and Schizosaccharomyces pombe has similar structural organization. Its mechanical and 3D structural characteristics have singular properties at the positions of TATA-box. The minor groove is broadened and conformational motion is decreased in that region. Special characteristics of conformational behavior are revealed in metazoans at the region, which connects the end of TATA-box and the transcription start site (TSS). The intensities of conformational motions in the complementary strands are periodically changed in opposite phases. They are noticeable, best of all, in mammals. Such conformational features are lacking in the core promoters of S. pombe. The profiles of Saccharomyces cerevisiae core promoters significantly differ: their singular region is shifted down thus pointing to the uniqueness of their structural organization. Obtained results may be useful in genetic engineering for artificial modulation of the promoter strength.
Conserved 3' UTR stem-loop structure in L1 and Alu transposons in human genome: possible role in retrotransposition
2016 · ARTICLE · en
Abstract BACKGROUND: In the process of retrotransposition LINEs use their own machinery for copying and inserting themselves into new genomic locations, while SINEs are parasitic and require the machinery of LINEs. The exact mechanism of how a LINE-encoded reverse transcriptase (RT) recognizes its own and SINE RNA remains unclear. However it was shown for the stringent-type LINEs that recognition of a stem-loop at the 3'UTR by RT is essential for retrotransposition. For the relaxed-type LINEs it is believed that the poly-A tail is a common recognition element between LINE and SINE RNA. However polyadenylation is a property of any messenger RNA, and how the LINE RT recognizes transposon and non-transposon RNAs remains an open question. It is likely that RNA secondary structures play an important role in RNA recognition by LINE encoded proteins. RESULTS: Here we selected a set of L1 and Alu elements from the human genome and investigated their sequences for the presence of position-specific stem-loop structures. We found highly conserved stem-loop positions at the 3'UTR. Comparative structural analyses of a human L1 3'UTR stem-loop showed a similarity to 3'UTR stem-loops of the stringent-type LINEs, which were experimentally shown to be recognized by LINE RT. The consensus stem-loop structure consists of 5-7 bp loop, 8-10 bp stem with a bulge at a distance of 4-6 bp from the loop. The results show that a stem loop with a bulge exists at the 3'-end of Alu. We also found conserved stem-loop positions at 5'UTR and at the end of ORF2 and discuss their possible role. CONCLUSIONS: Here we presented an evidence for the presence of a highly conserved 3'UTR stem-loop structure in L1 and Alu retrotransposons in the human genome. Both stem-loops show structural similarity to the stem-loops of the stringent-type LINEs experimentally confirmed as essential for retrotransposition. Here we hypothesize that both L1 and Alu RNA are recognized by L1 RT via the 3'-end RNA stem-loop structure. Other conserved stem-loop positions in L1 suggest their possible functions in protein-RNA interactions but to date no experimental evidence has been reported.
DNAStructProfiler: автоматизированное построение профилей консервативности вторичных структур ДНК/РНК
2016 · CHAPTER · ru
До сих пор нет программных средств в открытом доступе, которые бы сравнивали последовательности на уровне вторичной структуры, так как методы сравнения и визуализации требуют дальнейшего развития. Мы разработали программное средство, DNAStructProfiler, которое позволяет исследователям обнаруживать консервативные позиции вторичных структур ДНК/РНК, такие как структуры стебель-петля, квадруплексы, триплексная ДНК, и любые другие структуры. Программный пакет с открытым кодом находится в открытом доступе на сайте по адресу www.dnapunctuation.org/DNAStructProfiler.html. Функциональность разработанного программного продукта рассматривается на примере поиска консервативных позиций структур стебель-петля транспозонов L1, самого распространенного семейства транспозонов в геноме человека.
Отбор структур стебель-петля в промоторных областях транскрипционных факторов с помощью эволюционного алгоритма
2016 · CHAPTER · ru
DNA secondary structures play an important role in various processes of genome functioning from bacteria to human. A stem-loop structure is an elementary structural motif that can function as terminator, attenuator, promoter and recognition elements. Earlier we annotated bacterial genomes with stem-loop structures and found that promoter regions of transcription factors (TF) are enriched with stem-loops. Here we posed a question whether stem-loops can play a role in TF autoregulation. To test this hypothesis we applied an evolutionary algorithm selecting statistically significant stem-loop structures in the TF promoter regions. For the directed selection we used the Pearson's chi-squared test – the greater the test value, the better the stem-loop parameters. For autoregulated TFs the evolutionary algorithm found the set of parameters so that the selected type of stem-loops was found in the promoter regions of the TFs with the feedback loop, and other TFs did not have any stem-loop structures. These results support the hypothesis of a possible regulatory role of stem-loops in the TF promoter regions.
Курсы (9)
-
Биоинформатика ДНК, РНК и белков · 4 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024, 2022/2023 · Майнор · рус
-
Медицинская биоинформатика · 4 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024, 2022/2023 · Майнор · рус
-
Machine Learning in Bioinformatics · 4 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024, 2022/2023 · Магистратура / Маго-лего · Анг
-
Методы машинного обучения в биоинформатике
2024/2025 · Маго-лего · рус
-
Сравнительная геномика
2024/2025 · Магистратура / Маго-лего · рус
-
Биоинформатика · 2 раза
2022/2023, 2021/2022 · Бакалавриат · рус
-
Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences"
2022/2023 · Бакалавриат · Анг
-
Молекулярная эволюция
2021/2022 · Магистратура · рус
-
Modern Methods of Data Analysis
2021/2022 · Магистратура · Анг