По образованию - молекулярный биолог, НГУ, выпуск 1996 года. В 2000 окончил аспирантуру по генетике.

Навыки: программирования на C (20+ лет), затем немного на Perl, сейчас - Python, Data Science. Алгоритмист. С недавнего времени senior data scientist в несвязанной с биологией госкомпании - прокачиваю навыки специалиста по данным и машинному обучению. С удовольствием копаюсь в статьях по алгоритмике, машинному обучению, методам прикладной математики и физики. 

Первые 8 лет карьеры я проработал в академическом институте (Цитологии и Генетики в Новосибирске), где занимался in silico исследованием трансляционных свойств мРНК, сайтами связывания миРНК, предсказанием вторичной структуры РНК с помощью генетического алгоритма, статистикой вторичных структур РНК.

Затем, более 14-ти лет проработал в фирме, являющейся мировым лидером в области софта для аннотации геномов (Softberry Inc.) и компанией-пионером коммерческой биоинформатики. Продукты фирмы (при том, что в ней всего несколько сотрудников) упоминаются в более чем 9500 интернет-документах согласно Google Scholar, в том числе в сотнях статей в Nature и Science. 

Там я разрабатывал алгоритмы кластеризации EST, сборки геномов и транскриптомов из данных NGS и RNAseq, картирования повторов, аннотации псевдогенов в геноме, вычисления вторичной структуры РНК и ее картирования в геноме, поиска РНК-мотивов и т. д.

в 2007-2008 годах я сотрудничал с частным Институтом Сент-Лорена (SLI) и Университетом Джорджа Вашингтона (GWU) в проекте по геномике некодирующих РНК (в том числе, миРНК). Несколько месяцев работал в США.

В 2014 году я работал в Университете Науки и Технологии Короля Абдаллы (KAUST, Саудовская Аравия), где разработал метод вычисления значимости вторичной структуры РНК заданной формы.

Занимался data science в области протеомики рака, программирую на Python с использованием библиотек классического и глубокого машинного обучения. 

В 2018 - 2020 годах работал по контракту в крупнейшей в Европе онкологической клинике Gustave Roussy в Париже. Занимался геномикой лейкемии.

В настоящий момент (2022) работаю в компании ОЦРВ, где с помощью методов deep learning занимаюсь анализом аудио и текстов на естественном языке (NLP).

Имею около 20-ти статей и более 70-ти тезисов конференций. Статей мало, т.к. во время работы в фирме они не являлись приоритетом, и их опубликовано всего 2 (но в топовых журналах). Статьи с моим участием:

Carr R, Vorobyev D, Lasho T, Marks D, Tolosa E, Vedder A, Almada L, ..., Nikolaev S, Patnaik M (2021) RAS mutations drive proliferative chronic myelomonocytic leukemia via a KMT2A-PLK1 axis. Nature Communications 12, 1-18

Titov I, Kobalo N, Vorobyev D, Kulikov A (2019) A Bioinformatic Method For Identifying Group II Introns In Organella Genomes. Frontiers in Genetics

Earl D., …, Vorobyev D., ... (2011) Assemblathon 1: A competitive assessment of de novo short read assembly methods. Genome Research, v.21, p.2224-2241

Solovyev V., Kosarev P., Seledsov I., Vorobyev D. (2006) Automatic annotation of eukaryotic genes, psuedogenes and promoters. Genome Biology, v.7 (Suppl. 1):S10

Titov I., Vorobiev D., Palyanov A. (2006) A toolbox for analysis of RNA secondary structure based on genetic algorithm. In: Bioinformatics of Genome Regulation and Structure II. Ed. by N.Kolchanov, R. Hofestaedt and L.Milanesi. Springer Science+Business Media, Inc., 2006, p.105-110.

Omelyanchuk N.A., Vorobiev D.G. (2004) Computer analysis of miRNA-mRNA duplexes and its application to predicting possible target mRNAs of Arabidopsis. In: Bioinformatics of Genome Regulation and Structure. Ed. by N.Kolchanov and R. Hofestaedt, Kluwer Academic Publishers, Boston/Dordrecht/London, p.115-124.

Kolchanov N.A., …, Vorob'ev D.G., …, Omel'ianchuk N.A. (2004) Integrated computer system for regulating eukaryotic gene expression. Molecular Biology (Moskow), v.38, p.69-81. (Russian)

Titov I.I., Vorobiev D.G., Ivanisenko V.A., Kolchanov N.A. (2002) A fast genetic algorithm for RNA secondary structure analysis. Russian Chemical Bulletin, v.51, p.1135-1144.

Kochetov A.V., Sarai A., Vorob'ev D.G., Kolchanov N.A. (2002) The context organization of functional regions in yeast genes with high-level expression. Molecular Biology (Moskow), v.36, p.1026-1034. (Russian)

Kochetov A.V., Vorob'ev D.G., …, Kolchanov N.A. (2001) mRNA-FAST (mRNA-Function, Activity, STructure) computer system. Molecular Biology (Moskow), v.35, p.1039-1047. (Russian)

Ponomarenko M.P., …, Vorobyev D.G., Kolchanov N.A., Overton G.C. (1999) Oligonucleotide frequency matrices addressed to recognizing functional DNA sites. Bioinformatics, v.15(7/8), p.631-643.

Ponomarenko J.V., … Vorobyev D.G., Overton G.C., Kolchanov N.A. (1999) Conformational and physicochemical DNA features specific for transcription factor binding sites. Bioinformatics, v.15(7/8), p.654-668.

Kolchanov N.A., …, Vorobyev D.G., …, Overton G.C. (1999) Integrated databases and computer systems for studying eukaryotic gene expression. Bioinformatics, v.15(7/8), p.669-686.

Kolchanov N.A., …, Vorobiev D.G., …, Overton G.C. (1999) GeneExpress: an integrator for databases and computer systems accessible by the Internet and intended for studying eukaryotic gene expression. Biofizika (Russian), v.44(5), p.837-841.

Ponomarenko M.P., Ponomarenko J.V., Podkolodnaya O.A., Frolov A.S., Vorobyev D.G., Kolchanov N.A., Overton G.C. (1999) Averaging results of site recognition can increase the accuracy of annotating the human genome. Biofizika (Russian), v.44(4), p.649-654.

Kochetov A.V., Ischenko I.V., Vorobiev D.G., Kel A.E., Babenko V.N., Kisselev L.L., Kolchanov N.A. (1998) Eukaryotic mRNAs encoding abundant and scarce proteins are statistically dissimilar in many structural features. FEBS Letters, v.440, p.351-355.

Хобби: горы, путешествия, спорт.