❗️Продлен срок подачи заявок на второй совместный конкурс РНФ и Национального научного фонда Ирана (INSF)

Российский научный фонд информирует об изменениях срока подачи заявок на второй совместный конкурс РНФ и Национального научного фонда Ирана (INSF) по проведению фундаментальных и поисковых научных исследований международными научными коллективами.

📌 Заявки на конкурс принимаются до 17:00 (мск) 14 июля 2025 года.
📌 Результаты будут подведены 25 декабря 2025 года.
📌 В соответствии с Конкурсной документацией список поддержанных проектов публикуется на сайте Фонда не позднее 10 дней с даты подведения итогов конкурса.

Гранты выделяются на осуществление научных исследований в 2026 – 2028 годах по следующим отраслям знаний:
🔵Химия и науки о материалах;
🔵Биология и науки о жизни;
🔵Фундаментальные исследования для медицины.

Размер одного гранта Фонда составляет от 4 до 7 млн рублей ежегодно.

➡️ Экспертиза проектов осуществляется как с российской, так и с иранской стороны. Рассчитывать на финансирование смогут научные коллективы, которым удастся получить положительную оценку экспертов обеих стран.

Подробная информация о конкурсе и полный текст конкурсной документации представлены в разделе «Конкурсы» официального сайта РНФ.

#конкурсыРНФ

💫 Ученые из Института биологии развития имени Н.К. Кольцова РАН и МГУ имени М.В. Ломоносова показали, что воздействие флуоксетина — одного из широко применяемых антидепрессантов — негативно влияет на созревание половых клеток у самок мышей. Препарат нарушает цитоплазматическую зрелость ооцитов у животных, однако при этом не оказывает существенного влияния на качество зрелых яйцеклеток и общую фертильность потомства. Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда.

➡️ Флуоксетин активно используется для лечения депрессии и тревожных расстройств. Этот препарат подавляет обратный захват серотонина нервными клетками из пространства в месте их контакта. В результате флуоксетин повышает концентрацию этого нейромедиатора в структурах головного мозга и тем самым снижает тревожность и напряженность и улучшает настроение. Однако его влияние на репродуктивную систему до сих пор изучено недостаточно.

В эксперименте участвовали две группы мышей: 78 самок в течение 10 дней получали флуоксетин с питьевой водой, 77 мышей из контрольной группы — обычную воду. После завершения курса ученые оценили состояние половых клеток и эффективность зачатия.

✔️Под действием флуоксетина число зрелых яйцеклеток уменьшилось на 20–25% по сравнению с контрольной группой. Однако качество половых клеток не пострадало: в обеих группах доля дефектных ооцитов с нарушениями не превышала 15%. Здоровые яйцеклетки сохранили правильное веретено деления — структуру, необходимую для распределения хромосом между дочерними клетками.

✔️Успешность зачатия у самок, принимавших флуоксетин, снизилась на 17,8%, что связано с меньшим числом зрелых яйцеклеток. При этом размеры потомства в обеих группах были сопоставимы, а у самок следующего поколения не выявлено различий в репродуктивном резерве — исходном наборе яйцеклеток, формирующемся при рождении.

Интересно, что потомство от самок, получавших антидепрессант, рождалось с массой тела примерно на 32% выше, что, по мнению авторов, может быть связано с изменениями в обмене веществ у беременных самок под действием препарата.

«Наши результаты предоставляют новые доказательства того, что лечение флуоксетином ухудшает количество и компетентность ооцитов из-за нарушений цитоплазматического созревания, сохраняя при этом структурную целостность и потенциал развития оплодотворенных эмбрионов. Новые данные могут помочь в принятии более взвешенных клинических решений относительно безопасности использования этих препаратов. В дальнейшем мы планируем сосредоточиться на детальном исследовании молекулярных механизмов взаимодействия между серотонином, его производными и внутриклеточными сигнальными путями во время созревания ооцитов», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Денис Никишин, кандидат биологических наук, доцент кафедры эмбриологии МГУ имени М.В. Ломоносова, старший научный сотрудник лаборатории проблем регенерации Института биологии развития имени Н.К. Кольцова РАН

📌 Результаты исследования опубликованы в журнале International Journal of Molecular Sciences

📰 Подробности — в материале Russia Today

#новостинауки_РНФ #биология

⚡️ Представляем обновленную инфографику актуальных конкурсов Российского научного фонда

Все карточки вы найдете в разделе «Конкурсы» официального сайта РНФ и по ссылке.

Также напоминаем о ресурсах, полезных при написании заявки:

🔗 График конкурсов РНФ 2025

🔗 Классификатор РНФ

🔗 Поиск проектов

🔗 Комментарии по вопросам целевого использования средств грантов РНФ

🔗 Пример формы экспертного заключения

Вопросы по процедуре подачи заявок принимаются на электронный адрес: [email protected]

Сохраняйте и делитесь с коллегами!

#новости_фонда

👕 Ученые из Московского государственного психолого-педагогического университета разработали алгоритм машинного обучения, который повысил точность и удобство управления компьютером с помощью взгляда. Созданная система будет полезна для развития VR/AR-технологий, а также в системах управления компьютерами, адаптированными для людей с ограниченными возможностями движения. Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда.

➡️ Управление с помощью взгляда — перспективная технология, активно внедряемая в VR/AR-системы и средства коммуникации для людей с нарушением двигательных функций. Однако у нее есть серьезный недостаток: система не всегда корректно различает, когда пользователь с помощью взгляда хочет дать какую-то команду, или когда он просто смотрит на изображение на экране. В результате либо происходят ложные срабатывания, либо система требует от пользователя постоянных подтверждений действий, что делает управление неудобным и утомительным.

Исследователи выяснили, что намеренные задержки взгляда (например, при выборе объекта) отличаются от случайных по микродвижениям глаз и контексту поведения на экране. На основе наблюдений был создан алгоритм, объединяющий два отдельных классификатора: первый опирался на особенности микродвижений глаз, второй — на признаки, описывающие контекст игры (например, текущее расположение объектов и потенциальные возможности для совершения ходов). Окончательное решение о том, намеренно или случайно пользователь остановил взгляд, принималось на основе усредненного значения вероятностей, вычисленных обеими моделями.

🎮 Для тестирования использовалась созданная авторами игра EyeLines — адаптация известной игры Lines («Линии»), в которой шарики перемещаются с помощью взгляда. В исследовании участвовали 15 добровольцев, каждый играл в двух режимах: со стандартным управлением (где любая задержка взгляда длительностью более 500 миллисекунд воспринималась как команда к действию) и с усиленным новым алгоритмом машинного обучения.

✔️ Эксперимент показал, что благодаря алгоритму машинного обучения система в 3 раза реже ошибочно интерпретировала случайный взгляд как управляющее действие. Это заметно повысило точность интерфейса и снизило уровень раздражающих ложных срабатываний.

✔️ При этом участники удаляли и перемещали шарики с прежней скоростью, но достигали того же результата меньшим количеством действий. Благодаря этому игровая сессия длилась на 15% дольше, и меньше игр завершалось преждевременно из-за заполнения игрового поля шарами.

«

В нашем исследовании впервые показано, что такие задержки можно успешно различать и в условиях, близких к тем, в которых технология используется на практике. Кроме того, мы экспериментально доказали, что повысить точность распознавания намеренных задержек взгляда можно, если дополнительно учитывать контекст действий пользователя. Полученные результаты открывают новые перспективы для широкого применения управления взглядом не только пациентами с двигательными нарушениями, но и здоровыми людьми, например, использующими виртуальную или дополненную реальность», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Сергей Шишкин, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник Научно-образовательного центра нейрокогнитивных исследований (МЭГ-центра) МГППУ

📌 Результаты опубликованы в журнале IEEE Access

📰 Подробности — на сайте Наука.рф

Видео: соавтор работы Артем Яшин тестирует алгоритм. Источник: Сергей Шишкин

#новостинауки_РНФ #инженерныенауки

⚡️ Выставка «Наука в лицах» на ВДНХ. Среди героев — ученые, поддержанные РНФ

На Центральной аллее ВДНХ открылась выставка «Наука в лицах» — галерея портретов 23 молодых исследователей из 14 регионов России, чьи разработки меняют представления о будущем.

➡️ Среди участников проекта — ученые, получившие поддержку Российского научного фонда: Наталья Черкашина, Елена Корочкина, Вадим Попков, Леонид Ферштат, Марк Иванов, Софья Морозова, Мария Ведунова, Алимурад Гаджиев, Алина Череповицына и Светлана Кравчук.

В рамках проекта герои выставки проведут в июле лекции для посетителей ВДНХ. Они пройдут в центре «Космонавтика и авиация» и в музее «Биотех».

📌 Выставка продлится на ВДНХ до 31 июля, а затем отправится в путешествие по столичным и региональным площадкам: от станций метро и Парка Горького до университетов и, наконец, V Конгресса молодых ученых в Сириусе (26–28 ноября).

📸 Фото: пресс-служба ВДНХ

#ученыеРНФ

🎨 Продолжаем рассказывать о красоте научных исследований вместе с фотопроектом РНФ «Цвета науки»

Сегодняшний цвет — особенный: он посвящен не отдельному проекту, а тем, кто делает научный прогресс возможным.

🐭 Мышиный игривый — в честь лабораторных мышей, незаменимых участников исследований.

Мыши — самые известные и важные животные в лаборатории. Эти животные весят всего 20 граммов, но их организм во многом повторяет человеческий: около 80% генов совпадают, а мозг, кровообращение, иммунитет и поведение способны помочь приблизиться к разгадке самых сокровенных тайн нашего организма.

➡️ Узнать больше о мышах и других лабораторных животных можно в мультимедийном проекте Фонда «Неизвестные герои науки».

К слову, проект стал отправной точкой для совершенствования механизмов регулирования исследовательской биоэтики. Экспертный совет Фонда сформировал позицию по этике использования животных в научных экспериментах, выполняемых при поддержке РНФ. Эта деятельность направлена на улучшение исследовательской культуры.

#цвета_науки_РНФ

💡 Ученые из Санкт-Петербургского государственного университета разработали вычислительную модель, точно описывающую поведение положительно заряженных частиц — протонов — в молекулах с прочными водородными связями. Авторы установили, что при расчетах важно учитывать не только тип растворителя, в котором находится исследуемая молекула, но и самопроизвольное движение протона и «неопределенность» его расположения в молекуле. Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда.

➡️ Водородные связи — ключевой элемент в структуре многих биомолекул, лекарств и катализаторов. Для их изучения широко используется метод ядерного магнитного резонанса (ЯМР), который позволяет «увидеть»внутреннее устройство молекулы по положению химических сдвигов в спектре. Однако в расчетах этих сдвигов до сих пор часто игнорировались некоторые физические эффекты, из-за чего модель не всегда совпадала с экспериментальными данными. Тем временем точность в таких расчетах очень важна — она позволяет ученым лучше понимать тонкие процессы, происходящие на атомарном уровне, такие как электронное строение и принцип работы разных типов веществ, например, ферментов — «ускорителей» химических реакций.

При моделировании исследователи учли и количественно оценили сразу три важных фактора, влияющих на химические сдвиги атомов водорода:
🔵присутствие молекул растворителя,
🔵ядерную динамику протона,
🔵квантовую делокализацию — эффект, при котором отсутствует «закрепленность» протона в конкретной области пространства.

Для оценки использовали квантово-химические расчеты, компьютерное моделирование методом молекулярной динамики, а также серию решений уравнения Шредингера. В качестве тестовых систем были выбраны соединения с сильными водородными связями: анион бифторида (соединение из одного атома водорода и двух атомов фтора), катион Цунделя (соединение, в котором дополнительный протон «зажат» между двумя молекулами воды) и катион пиридина-пиридиния (соединение, состоящего из атомов водорода, азота и углерода). Все расчеты проводились с использованием суперкомпьютера.

✔️ Расчеты показали, что включение в модель факторов движения атомов и делокализации протона существенно меняет рассчитанные значения химического сдвига. Например, если при растворении статичного катиона пиридина-пиридиния во фреоне — соединении, содержащем углерод, водород и атом галогена, — показатель сдвига составил 20,8 миллионных долей (единиц, в которых принято оценивать химический сдвиг), то с учетом динамики протона при растворении в том же веществе — уже 22 миллионные единицы, что ближе к данным, полученным ранее в ходе экспериментов. Результаты подчеркивают, что комплексный анализ факторов, влияющих на химический сдвиг, повышает точность его вычисления.

«Результаты нашего исследования важны для специалистов в области моделирования систем с водородными связями, так как дают готовые "‎рецепты"‎ улучшения согласованности расчетных данных с экспериментальными. Кроме того, наше исследование помогает лучше понять феномен водородной связи, что важно для разработки новых лекарств, материалов и катализаторов, поскольку связи этого типа играют ключевую роль в биологических процессах и современных технологиях. Более точные методы моделирования позволят лучше понять, как работают ферменты, и разработать новые материалы для энергетики и медицины», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Елена Тупикина, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры физической органической химии Института химии СПбГУ

📌 Результаты опубликованы в Journal of Chemical Information and Modeling

📰 Подробности — в материале газеты «Коммерсант»

#новостинауки_РНФ #химия