Продолжая работу на сайте ФГБОУ ВО ВолгГМУ Минздрава России, я подтверждаю своё согласие с Политикой обработки персональных данных. Это согласие вступает в силу с момента его предоставления и действительно весь период пользования сайтом. При отказе от дальнейшей обработки моих персональных данных аналитическими сервисами я предупреждён(-а), что необходимо либо прекратить дальнейшее использование сайта, либо самостоятельно отключить cookies в настройках своего браузера.
ФГБОУ ВО ВОЛГГМУ МИНЗДРАВА РОССИИ, программа ««Инклюзивное обучение и разработка адаптированных программ в вузе»», Дополнительное образование (ДО), дата окончания 07.06.2018, документ - Свидетельство о повышении квалификации;
1988 г
Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, программа «Прикладная математика», Высшее, дата окончания 22.06.1988, документ - Диплом о высшем образовании;
Научные труды
2026 |Белый списокЯдро РИНЦRSCIРИНЦ
Поиск in silico антимикробных соединений с применением мультитаргетной модульной полносвязной сверточной нейронной сети на основе множественного докинга / П. М. Васильев, А. В. Голубева, И. С. Степаненко [и др.] // Микробиология. – 2026. – Т. 95, № 4. – С. 511-517. – DOI 10.7868/S3034546426040061. – EDN FEUJFK.
Consensus methodology for directed search of compounds with antimicrobial activity against S. Aureus / A. V. Golubeva, P. M. Vassiliev, A. A. Ozerov [et al.] // XXXI Symposium "Bioinformatics and Computer-Aided Drug Discovery" : Proceedings book, Moscow, 20–22 октября 2025 года. – Moscow: V.N. Orekhovich Research Institute of Biomedical Chemistry, 2025. – P. 42. – EDN CKWDSM.
Deep learning convolutional correlation neural network based on multiple docking for identifying pharmacologically active compounds / M. A. Perfilev, P. M. Vassiliev, A. V. Golubeva, A. N. Kochetkov // XXXI Symposium "Bioinformatics and Computer-Aided Drug Discovery" : Proceedings book, Moscow, 20–22 октября 2025 года. – Moscow: V.N. Orekhovich Research Institute of Biomedical Chemistry, 2025. – P. 56. – EDN IMLFEA.
Fully-connected convolutional neural networks based on multiple docking: a new machine learning method for searching biological active compounds / P. M. Vassiliev, A. V. Golubeva, M. A. Perfilev, A. N. Kochetkov // XXXI Symposium "Bioinformatics and Computer-Aided Drug Discovery" : Proceedings book, Moscow, 20–22 октября 2025 года. – Moscow: V.N. Orekhovich Research Institute of Biomedical Chemistry, 2025. – P. 64. – EDN OMWVJE.
.svg)
