-
1Academic Journal
Authors: E. V. Potapova, Е. В. Потапова
Contributors: This work was supported by Russian Science Foundation under projects No. 18-15-00201 and No. 21-15-00325., Работа выполнена при финансовой поддержке проектов РНФ № 18-15-00201 и № 21-15-00325.
Source: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 27, № 6 (2024); 106-119 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 27, № 6 (2024); 106-119 ; 2658-4794 ; 1993-8985
Subject Terms: спектроскопия диффузного отражения, percutaneous puncture biopsy, fluorescence spectroscopy, time-resolved fluorescence spectroscopy, diffuse reflectance spectroscopy, флуоресцентная спектроскопия, флуоресцентная спектроскопия с временным разрешением
File Description: application/pdf
Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/957/816; Cancer statistics / R. L. Siegel, K. D. Miller, H. E. Fuchs, A. Jemal // CA: a cancer j. for clinicians. 2022. Vol. 72, no. 1. P. 7–33. doi:10.3322/caac.21708; Attwa M. H., El-Etreby S. A. Guide for diagnosis and treatment of hepatocellular carcinoma // World j. of hepatology. 2015. Vol. 7, no. 12. P. 1632–1651. doi:10.4254/wjh.v7.i12.1632; Imaging Diagnosis of Hepatocellular Carcinoma: A State-of-the-Art Review / G. Candita, S. Rossi, K. Cwiklinska, S. C. Fanni, D. Cioni, R. Lencioni, E. Neri // Diagnostics. 2023. Vol. 13, no. 4. P. 625. doi:10.3390/diagnostics13040625; Imaging for the diagnosis of hepatocellular carcinoma: A systematic review and meta-analysis / L. R. Roberts, C. B. Sirlin, F. Zaiem, J. Almasri, L. J. Prokop, J. K. Heimbach, M. H. Murad, K. Mohammed // Hepatology. 2018. Vol. 67, no. 1. P. 401–421. doi:10.1002/hep.29487; When and how should we perform a biopsy for HCC in patients with liver cirrhosis in 2018? A review / F. P. Russo, A. Imondi, E. N. Lynch, F. Farinati // Digestive and liver disease: official j. of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver. 2018. Vol. 50, no. 7. P. 640– 646. doi:10.1016/j.dld.2018.03.014; Biopsy of focal liver lesions: guidelines, comparison of techniques and cost-analysis / S. M. Francque, F. F. De Pauw, G. H. Van den Steen, E. A. Van Marck, P. A. Pelckmans, P. P. Michielsen // Acta gastroenterologica Belgica. 2003. Vol. 66, no. 2. P. 160–165.; Factors affecting inadequate sampling of ultrasound-guided fine-needle aspiration biopsy of thyroid nodules / S. H. Choi, K. H. Han, J. H. Yoon, H. J. Moon, E. J. Son, J. H. Youk, E. K. Kim, J. Y. Kwak // Clinical endocrinology. 2011. Vol. 74, no. 6. P. 776–782. doi:10.1111/j.1365-2265.2011.04011.x; Inadequate fine needle aspiration biopsy samples: pathologists versus other specialists // G. S. GomezMacías, R. Garza-Guajardo, J. Segura-Luna, O. Barboza-Quintana / CytoJournal. 2009. Vol. 6. Art. № 4. doi:10.4103/1742-6413.52831; The management of hepatocellular carcinoma / M. Ducreux, G. K. Abou-Alfa, T. Bekaii-Saab, J. Berlin, A. Cervantes, T. de Baere, C. Eng, P. Galle, S. Gill, T. Gruenberger, K.Haustermans, A. Lamarca, P. Laurent-Puig, J. M. Llovet, F. Lordick, T. Macarulla, D. Mukherji, K. Muro, R. Obermannova, J. M. O'Connor, E. M. O'Reilly, P. Osterlund, P. Philip, G. Prager, E. Ruiz-Garcia, B. Sangro, T. Seufferlein, J. Tabernero, C. Verslype, H. Wasan, E. Van Cutsem // Current expert opinion and recommendations derived from the 24th ESMO/World Congress on Gastrointestinal Cancer, Barcelona, 2022. ESMO open, 2023, vol. 8, no. 3, p. 101567. doi:10.1016/j.esmoop.2023.101567; Treatment of Primary Liver Tumors and Liver Metastases, Part 1: Nuclear Medicine Techniques / N. Voutsinas, S. Lekperic, S. Barazani, J. J. Titano, S. I. Heiba, E. Kim // J. of nuclear medicine: official publication, Society of Nuclear Medicine. 2018. Vol. 59, no. 11. P. 1649–1654. doi:10.2967/jnumed.116.186346; Дунаев А. В. Мультимодальная оптическая диагностика микроциркуляторно-тканевых систем организма человека. Старый Оскол: ТНТ, 2022. 440 с.; Дунаев А. В. Метод и устройство оценки функционального состояния микроциркуляторно-тканевых систем организма человека на основе мультипараметрической оптической диагностики // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2020. Т. 23, № 4. С. 77–91. doi:10.32603/1993-8985-2020-23-4-77-91; Croce A. C., Bottiroli G. Autofluorescence spectroscopy and imaging: a tool for biomedical research and diagnosis // European j. of histochemistry: EJH. 2014. Vol. 58, no. 4. P. 2461. doi:10.4081/ejh.2014.2461; Флуоресцентная диагностика митохондриальной функции в эпителиальных тканях in vivo / Е. А. Жеребцов, В. В. Дремин, А. И. Жеребцова, Е. В. Потапова, А. В. Дунаев; Орловский государственный университет им. И. С. Тургенева. Орел, 2018. 107 с.; Метод оценки местного метаболизма опухолей молочных желез на основе мультимодальной оптической технологии / М. И. Арабачян, В. В. Шуплецов, М. Ю. Кириллин, А. В. Дунаев, Е. В. Потапова // Онкологический журн.: лучевая диагностика, лучевая терапия. 2024. Т. 7, № 2. С. 37–45. doi:10.37174/2587-7593-2024-7-2-37-45; Interrogation of tumor metabolism in tissue samples ex vivo using fluorescence lifetime imaging of NAD(P)H / M. M. Lukina, L. E. Shimolina, N. M. Kiselev, V. E. Zagainov, D. V. Komarov, E. V. Zagaynova, M. V. Shirmanova // Methods and applications in fluorescence. 2019. Vol. 8, no. 1. P. 14002. doi:10.1088/2050-6120/ab4ed8; Metabolic cofactors NAD(P)H and FAD as potential indicators of cancer cell response to chemotherapy with paclitaxel / M. M. Lukina, V. V. Dudenkova, N. I. Ignatova, I. N. Druzhkova, L. E. Shimolina, E. V. Zagaynova, M. V. Shirmanova // Biochimica et biophysica acta. General subjects. 2018. Vol. 1862, no. 8. P. 1693–1700. doi:10.1016/j.bbagen.2018.04.021; Sensitive detection of intracellular environment of normal and cancer cells by autofluorescence lifetime imaging / K. Awasthi, D. Moriya, T. Nakabayashi, L. Li, N. Ohta // J. of photochemistry and photobiology. B, Biology. 2016. Vol. 165. P. 256–265. doi:10.1016/j.jphotobiol.2016.10.023; Detection of urinary bladder cancer cells using redox ratio and double excitation wavelengths autofluorescence / S. Palmer, K. Litvinova, E. U. Rafailov, G. Nabi // Biomedical optics express. 2015. Vol. 6, no. 3. P. 977–986. doi:10.1364/BOE.6.000977; Fiber-Optic System for Intraoperative Study of Abdominal Organs during Minimally Invasive Surgical Interventions / K. Kandurova, V. Dremin, E. Zherebtsov, E. Potapova, A. Alyanov, A. Mamoshin, Y. Ivanov, A. Borsukov, A. Dunaev // Applied Sciences. 2019. Vol. 9, no. 2. P. 217. doi:10.3390/app9020217; Metabolic mapping of MCF10A human breast cells via multiphoton fluorescence lifetime imaging of the coenzyme NADH / D. K. Bird, L. Yan, K. M. Vrotsos, K. W. Eliceiri, E. M. Vaughan, P. J. Keely, J. G. White, N. Ramanujam // Cancer research. 2005. Vol. 65, no. 19. P. 8766–8773. doi:10.1158/0008-5472.CAN-04-3922; Suhling K., French P. M. W., Phillips D. Timeresolved fluorescence microscopy // Photochemical & Photobiological Sciences. 2005. Vol. 4, no. 1. P. 13–22. doi:10.1039/b412924p; Real time optical Biopsy: Time-resolved Fluorescence Spectroscopy instrumentation and validation / D. S. Kittle, F. Vasefi, C. G. Patil, A. Mamelak, K. L. Black, P. V. Butte // Scientific reports. 2016. Vol. 6. P. 38190. doi:10.1038/srep38190; Preclinical ex vivo evaluation of the diagnostic performance of a new device for in situ label-free fluorescence spectral analysis of breast masses / M. C. Mathieu, A. Toullec, C. Benoit, R. Berry, P. Validire, P. Beaumel, Y. Vincent, P. Maroun, P. Vielh, L. Alchab, R. Farcy, H. Moniz-Koum, M. P. FontaineAupart, S. Delaloge, C. Balleyguier // European radiology. 2018. Vol. 28, no. 6. P. 2507–2515. doi:10.1007/s00330-017-5228-7; Towards the use of diffuse reflectance spectroscopy for real-time in vivo detection of breast cancer during surgery / L. L. de Boer, T. M. Bydlon, F. van Duijnhoven, M. T. F. D. Vranken Peeters, C. E. Loo, G. A. O. Winter-Warnars, J. Sanders, H. J. C. M. Sterenborg, B. H. W. Hendriks, T. J. M. Ruers // J. of translational medicine. 2018. Vol. 16, no. 1. P. 367. doi:10.1186/s12967-018-1747-5; Auto-fluorescence lifetime and light reflectance spectroscopy for breast cancer diagnosis: potential tools for intraoperative margin detection / V. Sharma, S. Shivalingaiah, Y. Peng, D. Euhus, Z. Gryczynski, H. Liu // Biomedical optics express. 2012. Vol. 3, no. 8. P. 1825–1840. doi:10.1364/BOE.3.001825; Pulmonary Endogenous Fluorescence Allows the Distinction of Primary Lung Cancer from the Perilesional Lung Parenchyma / L. Gust, A. Toullec, C. Benoit, R. Farcy, S. Garcia, V. Secq, J. Y. Gaubert, D. Trousse, B. Orsini, C. Doddoli, H. Moniz-Koum, P. A. Thomas, X. B. D'journo // PloS One. 2015. Vol. 10, no. 8. P. e0134559. doi:10.1371/journal.pone.0134559; A customized multispectral needle probe combined with a virtual photometric setup for in vivo detection of Lewis lung carcinoma in an animal model / F. Braun, R. Schalk, M. Nachtmann, A. Hien, R. Frank, T. Beuermann, F.-J. Methner, B. Kränzlin, M. Rädle, N. Gretz // Measurement Science and Technology. 2019. Vol. 30, no. 10. P. 104001. doi:10.1088/1361-6501/ab24a1; Real-time In Vivo Tissue Characterization with Diffuse Reflectance Spectroscopy during Transthoracic Lung Biopsy: A Clinical Feasibility Study / J. W. Spliethoff, W. Prevoo, M. A. Meier, J. de Jong, H. M. Klomp, D.J. Evers, H. J. Sterenborg, G. W. Lucassen, B. H. Hen- driks, T. J. Ruers // Clinical cancer research: an official j. of the American Association for Cancer Research. 2016. Vol. 22, no. 2. P. 357–365. doi:10.1158/1078-0432.CCR-15-0807; Diffuse reflectance spectroscopy of human liver tumor specimens – towards a tissue differentiating optical biopsy needle using light emitting diodes / A. Keller, P. Bialecki, T. J. Wilhelm, M. K. Vetter // Biomedical optics express. 2018. Vol. 9, no. 3. P. 1069–1081. doi:10.1364/BOE.9.001069; Monitoring of tumor response to Cisplatin using optical spectroscopy / J. W. Spliethoff, D. J. Evers, J. E. Jaspers, B. H. Hendriks, S. Rottenberg, T. J. Ruers // Translational oncology. 2014. Vol. 7, no. 2. P. 230– 239. doi:10.1016/j.tranon.2014.02.009; In vivo characterization of colorectal metastases in human liver using diffuse reflectance spectroscopy: toward guidance in oncological procedures / J. W. Spliethoff, L. L. de Boer, M. A. Meier, W. Prevoo, J. de Jong, K. Kuhlmann, T. M. Bydlon, H. J. Sterenborg, B. H. Hendriks, T. J. Ruers // J. of biomedical optics. 2016. Vol. 21, no. 9. P. 097004. doi:10.1117/1.JBO.21.9.097004; In vivo tumor identification of colorectal liver metastases with diffuse reflec-tance and fluorescence spectroscopy / E. Tanis, D. J. Evers, J. W. Spliethoff, V. V. Pully, K. Kuhlmann, F. van Coevorden, B. H. Hendriks, J. Sanders, W. Prevoo, T. J. Ruers, // Lasers in surgery and medicine. 2016. Vol. 48, no. 9. P. 820–827. doi:10.1002/lsm.22581; Hyperspectral imaging of human skin aided by artificial neural networks / E. Zherebtsov, V. Dremin, A. Popov, A. Doronin, D. Kurakina, M. Kirillin, I. Meglinski, A. Bykov // Biomedical optics express. 2019. Vol. 10, no. 7. P. 3545–3559. doi:10.1364/BOE.10.003545; Optical percutaneous needle biopsy of the liver: a pilot animal and clinical study / V. Dremin, E. Potapova, E. Zherebtsov, K. Kandurova, V. Shupletsov, A. Alekseyev, A.Mamoshin, A. Dunaev // Scientific reports. 2020. Vol. 10, no. 1. P. 14200. doi:10.1038/s41598-020-71089-5; International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP). Guidelines on limits of exposure to ultraviolet radiation of wavelengths between 180 nm and 400 nm (incoherent optical radiation) // Health physics. 2004. Vol. 87, no. 2. P. 171– 186. doi:10.1097/00004032-200408000-00006; Fluorescence lifetime needle optical biopsy discriminates hepatocellular carcinoma / E. A. Zherebtsov, E. V. Potapova, A. V. Mamoshin, V. V. Shupletsov, K. Y. Kandurova, V. V. Dremin, A. Y. Abramov, A. V. Dunaev // Biomedical optics express. 2022. Vol. 13, no. 2. P. 633–646. doi:10.1364/BOE.447687; Detection of NADH and NADPH levels in vivo identifies shift of glucose metabolism in cancer to energy production / E. V. Potapova, E. A. Zherebtsov, V. V. Shupletsov, V. V. Dremin, K. Y. Kandurova, A. V. Mamoshin, A. Y. Abramov, A. V. Dunaev // The FEBS j. 2024. Vol. 291, no. 12. P. 2674–2682. doi:10.1111/febs.17067; Development of arterial blood supply in experimental liver metastases / K. Dezso, E. Bugyik, V. Papp, V. László, B. Döme, J. Tóvári, J. Tímár, P. Nagy, S. Paku // The American j. of pathology. 2009. Vol. 175, no. 2. P. 835–843. doi:10.2353/ajpath.2009.090095.; In vivo multiphoton fluorescence lifetime imaging of protein-bound and free nicotinamide adenine dinucleotide in normal and precancerous epithelia / M. C. Skala, K. M. Riching, D. K. Bird, A. GendronFitzpatrick, J. Eickhoff, K. W. Eliceiri, P. J. Keely, N. Ramanujam // J. of biomedical optics. 2007. Vol. 12, no. 2. P. 024014. doi:10.1117/1.2717503; https://re.eltech.ru/jour/article/view/957
-
2Academic Journal
Authors: M. M. Yatskou, V. V. Apanasovich, Н. Н. Яцков, В. В. Апанасович
Source: Informatics; Том 18, № 1 (2021); 105-122 ; Информатика; Том 18, № 1 (2021); 105-122 ; 2617-6963 ; 1816-0301
Subject Terms: флуорес- центная флуктуационная спектроскопия, biophysical processes, simulation modelling, data analysis, time-resolved fluorescence spectroscopy, fluorescence fluctuation spectroscopy, биофизические процессы, имитационное моделирование, интеллектуальный анализ данных, флуоресцентная спектроскопия с временным разрешением
File Description: application/pdf
Relation: https://inf.grid.by/jour/article/view/1110/985; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1110/129; Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 23–24 апр. 2020 г. / Белорус. гос. ун-т; редкол. : В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2020. – 299 с.; Квантовая электроника : материалы XII Междунар. науч.-техн. конф., Минск, 18–22 нояб. 2019 г. / редкол. : М. М. Кугейко (отв. ред.) [и др.]. – Минск : РИВШ, 2019. – 320 с.; Информационные технологии и системы (ИТС 2019) : материалы Междунар. науч. конф., БГУИР, Минск, 30 окт. 2019 г. / редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2019. – 305 с.; Chen, J. Integrations between autonomous systems and modern computing techniques: a mini review / J. Chen, M. Abbod, J.-S. Shieh // Sensors. – September 2019. – Vol. 19, iss. 18. – Р. 3897.; Klinger, C. M. Small genomes and big data: adaptation of plastid genomics to the high-throughput era / C. M. Klinger, E. Richardson // Biomolecules. – July 2019. – Vol. 9, iss. 8. – Р. 299.; The potential use of big data in oncology / S. M. Willems [et al.] // Oral Oncology. – 2019. – Vol. 98. – P. 8–12.; Bramer, M. Principles of Data Mining / M. Bramer. – 2nd ed. – London : Springer, 2013. – 440 p.; Aggarwal, C. C. Data Mining: The Textbook / C. C. Aggarwal. – Gewerbestrasse : Springer, 2015. – 734 p.; Hastie, T. The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. – 2nd ed. – N. Y. : Springer, 2009. – 739 p.; Machine learning approaches for the estimation of biological aging: the road ahead for population studies / A. Gialluisi [et al.] // Frontiers in Medicine. – July 2019. – Vol. 6. – P. 146.; Jiang, P. Big data approaches for modeling response and resistance to cancer drugs / P. Jiang, W. R. Sellers, X. S. Liu // Annual Review of Biomedical Data Science. – July 2018. – Vol. 1. – Р. 1–27.; Duran, J. M. Computer Simulations in Science and Engineering / J. M. Duran. – Springer International Publishing, 2018. – 209 p.; Zeigler, B. P. Theory of Modeling and Simulation / B. P. Zeigler, A. Muzy, E. Kofman. – 3rd ed. – Academic Press, 2018. – 692 p.; Toward computational modelling on immune system function / F. Pappalardo [et al.] // BMC Bioinformatics. – December 2019. – Vol. 20, suppl. 6. – Р. 622.; Computational models of epileptiform activity / F. Wendling [et al.] // J. of Neuroscience Methods. – 2016. – Vol. 260. – P. 233–251.; Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling and simulation approaches: a systematic review of published models, applications, and model verification / J. E. Sager [et al.] // Drug Metabolism and Disposition. – 2015. – Vol. 43. – P. 1823–1837.; Modelling the effect of compliance with nordic nutrition recommendations on cardiovascular disease and cancer mortality in the nordic countries / S. Saha [et al.] // Nutrients. – June 2019. – Vol. 11, no. 6. – Р. 1434.; Periyasamy, V. Advances in Monte Carlo simulation for light propagation in tissue / V. Periyasamy, M. Pramanik // IEEE Reviews in Biomedical Engineering. – 2017. – Vol. 10. – P. 122–135.; Subramanian, A. S. R. Modeling and simulation of energy systems: a review / A. S. R. Subramanian, T. Gundersen, T. A. Adams // Processes. – November 2018. – Vol. 6, iss. 12. – Р. 238.; Modeling and simulation as support for development of human health space exploration projects / A. G. Bruzzone [et al.] // Proc. of the 9th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, EUROSIM 2016, the 57th SIMS Conf. on Simulation and Modelling SIMS 2016, Oulu, Finland, 12–16 Sept. 2016. – Oulu, 2016. – P. 1109–1115.; Fluorescence Spectroscopy and Microscopy: Methods and Protocols. Methods in Molecular Biology / eds. Y. Engelborghs, A. J. W. G. Visser. – Heidelberg : Springer Science+Business Media, LLC, 2014. – 816 p.; Yatskou, M. Сomputer Simulation of Energy Relaxation and Transport in Organized Porphyrin Systems / M. Yatskou. – The Netherlands, Wageningen : Ponsen & Looijen Printing Establishment, 2001. – 176 p.; Комплексный анализ данных при исследовании сложных биомолекулярных систем / Н. Н. Яцков, В. В. Апанасович // Квантовая электроника : материалы XII Междунар. науч.-техн. конф., Минск, 18–22 нояб. 2019 г. – Минск : РИВШ, 2019. – С. 282–283.; Исследование биофизических систем с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных и имитационного моделирования / Н. Н. Яцков, В. В. Апанасович // Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 23–24 апр. 2020 г. – Минск : БГУ, 2020. – С. 120–123.; Tang, J. Simulation and Computational Red Teaming for Problem Solving / J. Tang, G. Leu, H. A. Abbass. – New Jersey : John Wiley & Sons, Inc., 2020. – 464 p.; Design and evaluation of actichip, a thematic microarray for the study of the actin cytoskeleton / J. Muller [et al.] // BMC Genomics. – Aug. 2007. – Vol. 8. – Р. 294.; Advanced spot quality analysis in two-colour microarray experiments / M. Yatskou [et al.] // BMC Research Notes. – Sept. 2008. – Vol. 1. – Р. 80.; Al-Ajlan, A. Feature selection for gene prediction in metagenomic fragments / A. Al-Ajlan, A. El Allali // BioData Mining. – 2018. – Vol. 11. – Р. 9.; Разработка алгоритмов и программных средств классификации кодирующих и некодирующих нуклеотидных последовательностей / В. Р. Закирова [и др.] // Информатика. – 2019. – Т. 16, № 2. – С. 111–120.; Яцков, Н. Н. Интеллектуальный анализ данных : пособие / Н. Н. Яцков. – Минск : БГУ, 2014. – 151 с.; Шакла, Н. Машинное обучение и TensorFlow / Н. Шакла. – СПб. : Питер, 2019. – 336 с.; Исследование методов классификации для анализа сегментированных объектов на люминесцентных изображениях раковых клеток / Е. В. Лисица [и др.] // Вестник Полоцкого гос. ун-та. Сер. C. Фундаментальные науки. – 2020. – № 4. – С. 15–22.; Изучение структуры Zn-порфиринов методами флуоресцентной спектроскопии / В. В. Апанасович [и др.] // Журнал прикладной спектроскопии. – 1999. – Т. 66, № 4. – C. 549–552.; Excitation energy migration in a photonic dye-zeolite antenna: computational techniques / M. Meyer [et al.] // J. of Computational Methods in Science and Engineering. – 2003. – Vol. 3. – P. 395–402.; Dimov, I. T. Monte Carlo Methods for Applied Scientists / I. T. Dimov. – Singapore : World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. – 2008. – 291 p.; Rubinstein, R. Y. Simulation and the Monte Carlo Method / R. Y. Rubinstein, D. P. Kroese. – 3rd ed. – New Jersey : John Wiley & Sons, Inc., 2017. – 414 p.; Binder, K. Monte Carlo Simulation in Statistical Physics / K. Binder, D. W. Heermann. – 6th ed. – Springer International Publishing, 2019. – 258 p.; A mathematical model of actin filament turnover for fitting FRAP data / A. A. Halavatyi [et al.] // European Biophysical J. – 2010 – Vol. 39, no. 4. – P. 669–677.; Apanasovich, V. V. Data analysis in time-resolved fluorescence spectroscopy using computer simulation / V. V. Apanasovich, E. G. Novikov, N. N. Yatskov // Proc. of SPIE. – 1997. – Vol. 2980. – P. 495–502.; Анализ кинетики затухания флуоресценции сложных молекулярных систем с использованием метода Монте-Карло / В. В. Апанасович, Е. Г. Новиков, Н. Н. Яцков // Журнал прикладной спектроскопии. – 2000. – Т. 67, № 5. – С. 612–618.; Вьюгин, В. В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В. В. Вьюгин. – М. : МЦНМО, 2014. – 304 с.; Kohavi, R. A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection / R. Kohavi // Proc. of the 14th Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence IJCAI'95, Montreal, Canada, 20–25 Aug. 1995. – Montreal, 1995. – Vol. 2. – P. 1137–1143.; Encyclopedia of Database Systems / Eds. L. Liu, M. T. Ozsu. – USA : Springer Science+Business Media, LLC, 2009. – 4355 p.; Lakowicz, J. R. Principles of Fluorescence Spectroscopy / J. R. Lakowicz. – 3rd ed. – N. Y. : Springer, 2006. – 954 p.; A study of energy transfer processes in zinc-porphyrin films using Monte Carlo simulation of fluorescence decay / M. М. Yatskou [et al.] // Chemical Physics Letters. – 2001. – Vol. 345, no. 1, 2. – P. 141–150.; Non-isotropic excitation energy transport in organized molecular systems: Monte Carlo simulation-based analysis of time-resolved fluorescence / M. М. Yatskou [et al.] // J. of Physical Chemistry A. – 2001. – Vol. 105, no. 41. – P. 9498–9508.; Molecular Cell Biology / ed. H. Lodish [et al.]. – 5th ed. – USA : W. H. Freeman Hardcover, 2003. – 973 p.; Molecular Biology of the Gene / J. D. Watson [et al.]. – 6th ed. – USA : Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2007. – 880 p.; Льюин, Б. Гены / Б. Льюин; пер. с 9-го англ. изд. – М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. – 896 с.; Shendure, J. Next-generation DNA sequencing / J. Shendure, H. Ji // Nature Biotechnology. – 2008. – Vol. 26, no. 10. – P. 1135–1145.; Metzker, M. L. Sequencing technologies – the next generation / M. L. Metzker // Nature Reviews Genetics. – 2010. – Vol. 11, no. 1. – P. 31–46.; Классификация последовательностей РНК с помощью сверточных нейронных сетей / И. В. Климук [и др.] // Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 23–24 апр. 2020 г. – Минск : БГУ, 2020. – С. 142–146.; Яцков, Н. Н. Автоматическое определение открытых рамок считывания в молекулах РНК человека с использованием алгоритмов векторизации и классификации / Н. Н. Яцков, В. В. Скакун, В. В. Гринев // Информационные технологии и системы (ИТС 2019) : материалы Междунар. науч. конф., Минск, 30 окт. 2019 г. – Минск : БГУИР, 2019. – С. 292–293.; Яцков, Н. Н. Вычислительный подход и программный пакет RNAexploreR для группировки молекул РНК генов человека по их экзонным признакам / Н. Н. Яцков, В. В. Скакун, В. В. Гринев // Информатика. – 2019. – Т. 16, № 4. – С. 7–24.; Bumgarner, R. Overview of DNA microarrays: types, applications, and their future / R. Bumgarner // Current Protocols in Molecular Biology. – Jan. 2013. – Vol. 101, iss. 1. – Р. 22.1.1–22.1.11.; Giganti, A. The actin cytoskeleton as a therapeutic target: state of the art and future directions / A. Giganti, E. Friederich // Progress in Cell Cycle Research. – 2003. – Vol. 5. – P. 511–525.; Pollard, T. D. Actin and actin-binding proteins / T. D. Pollard // Cold Spring Harbor Perspectives in Biology. – Aug. 2016. – Vol. 8, no 8. – Р. a018226.; Kitamura, A. State-of-the-art fluorescence fluctuation-based spectroscopic techniques for the study of protein aggregation / A. Kitamura, M. Kinjo // Intern. J. of Molecular Sciences. – Mar. 2018. – Vol. 19, iss. 4. – Р. 964.; An integrative simulation model linking major biochemical reactions of actin-polymerization to structural properties of actin filaments / A. A. Halavatyi [et al.] // Biophysical Chemistry. – 2009 – Vol. 140. – P. 24–34.; Quantitative kinetic study of the actin-bundling protein l-plastin and of its impact on actin turn-over / Z. Al Tanoury [et al.] // Public Library of Science (PLoS) One. – 2010. – Vol. 5, no. 2. – Р. 669–677.; Имитационная модель трехканальных люминесцентных изображений популяций раковых клеток / Е. В. Лисица [и др.] // Журнал прикладной спектроскопии. – 2014. – Т. 81, № 6. – С. 907–913.; Алгоритм автоматической сегментации границ ядер раковых клеток на трехканальных люминесцентных изображениях / Е. В. Лисица [и др.] // Журнал прикладной спектроскопии. – 2015. – Т. 82, № 4. – С. 598–607; Яцков, Н. Н. Метод исследования флуоресценции молекулярных соединений с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных / Н. Н. Яцков, В. В. Скакун, В. В. Апанасович // Прикладные проблемы оптики, информатики, радиофизики и физики конденсированного состояния: материалы Пятой Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 16–17 мая 2019 г. – Минск: Ин-т прикл. физ. проблем им. А. Н. Севченко БГУ, 2019. – С. 125–127.; Яцков, Н. Н. Метод обработки кинетических кривых затухания флуоресценции с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных / Н. Н. Яцков, В. В. Скакун, В. В. Апанасович // Журнал прикладной спектроскопии. – 2020. – Т. 87, № 2. – С. 311–322.; Электронные спектры и кинетика поляризации флуоресценции тонких пленок Zn-порфиринов / Н. Н. Яцков [и др.] // Журнал прикладной спектроскопии. – 2003. – Т. 70, № 3. – С. 335–339.; Excitation energy migration in a photonic dye-zeolite antenna / M. Yatskou [et al.] // European J. of Chemical Physics and Physical Chemistry. – 2003. – Vol. 4(6). – P. 567–587.; Яцков, Н. Н. Метод комплексного анализа спектров флуктуации флуоресценции молекулярных соединений / Н. Н. Яцков, В. В. Скакун, В. В. Апанасович // Прикладные проблемы оптики, информатики, радиофизики и физики конденсированного состояния: материалы Пятой Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 16–17 мая 2019 г. – Минск : Ин-т прикл. физ. проблем им. А. Н. Севченко БГУ, 2019. – С. 122–124.; Комплексный анализ флуктуаций интенсивности флуоресценции молекулярных соединений / Н. Н. Яцков [и др.]. // Журнал прикладной спектроскопии. – 2020. – Т. 87, № 4. – С. 628–636.; https://inf.grid.by/jour/article/view/1110