Lukasz Kurgan es profesor de Ciencias Informáticas Robert J. Mattauch en la Virginia Commonwealth University , en Richmond, Virginia, EE. UU. [1] Fue profesor en la Universidad de Alberta entre 2003 y 2015. [2] El Dr. Kurgan obtuvo su Doctor. en informática de la Universidad de Colorado en Boulder en 2003 y su M.Sc. Licenciado en Automatización y Robótica por la Universidad de Ciencia y Tecnología AGH en 1999. [3]
El Dr. Kurgan es miembro del Instituto Estadounidense de Ingeniería Médica y Biológica (AIMBE), [4] Miembro del Collegium de científicos eminentes de la Fundación Kosciuszko , [5] Miembro sénior de la Sociedad Internacional de Biología Computacional (ISCB), [6] ] y miembro sénior de la Asociación de Maquinaria de Computación (ACM). [7] Se desempeña como editor en jefe asociado de la revista Biomolecules. [8] También se desempeña como miembro del Consejo Editorial de la Bioinformática (revista) . [9]
Su investigación se centra en las aplicaciones del aprendizaje automático en bioinformática y bioinformática estructural de proteínas , con énfasis en proteínas intrínsecamente desordenadas , genómica estructural y predicción de funciones de proteínas . Su investigación fue financiada por la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), el Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería (NSERC) y los Institutos Canadienses de Investigación en Salud (CIHR). [10] El Dr. Kurgan publicó más de 150 artículos sobre temas relacionados con la bioinformática y el aprendizaje automático ., que han sido citados más de 12.000 veces según Google Scholar . [11] Su laboratorio de investigación ha desarrollado métodos populares para la predicción de la función de las proteínas y la predicción de la estructura de las proteínas, incluidos MoRFpred, MFDp, DEPICTER, DRNApred, fDETECT y DisoRDPbind. [12] Su laboratorio también lanzó la base de datos de interacción proteína-fármaco PDID y la base de datos de función de proteína DescribePROT. [13] [14] Algunas de estas herramientas ganaron elogios en competencias/evaluaciones internacionales, incluido el tercer lugar en la predicción de trastornos en la Evaluación crítica de técnicas para la predicción de la estructura de proteínas ( CASP ) de 2012 [15]y el primer puesto en la Evaluación crítica del trastorno proteico intrínseco (CAID1) de 2018. [dieciséis]
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