Горюнова Елена Валерьевна (парикмахер, парикмахер).
Сначала новыеСначала новыеСначала хорошиеСначала плохие
Алёна
Пять с плюсом
Женская стрижка•Стрижка чёлки
Девочки, это просто БОМБА!!! Мастер ОГОНЬ!!! Кто хочет ухоженные, здоровые волосы всем сюда! Елена — настоящий профессионал своего дела, аккуратная, внимательная, грамотная. Провела консультацию по уходу за волосами и кожей головы, помогла подобрать правильный уход и дала пробники шампуня и маски в подарок. Участвовала в акции стрижка + уход в подарок. Волосы стали живые, гладкие, блестящие. Спасибо Вам огромное!!! Процветания и новых довольных клиентов!!!
Лариса
Пять с плюсом
Окрашивание волос омбре
Хочу сказать огромное спасибо Мастеру своего дела!За грамотный подход и совет по поводу выбора цвета.Результатом очень довольна.
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Большое спасибо за отзыв! 🌹🌹🌹
Анастасия
Женская стрижка•Стрижка каскад
Елена настоящий профессионал в своем деле.
Сделала превосходную стрижку, дала ценные советы по уходу за волосами, индивидуальный подход, легкая атмосфера, уходила от неё просто окрыленная (хотите верьте, хотите нет). Буду обязательно обращаться в будущем, еще раз спасибо)
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Благодарю за отзыв 🙏 очень рада, что все понравилось 🌺🌺🌺
Татьяна
Пять с плюсом
Женская стрижка
Очень понравилось отношение к клиенту и манера общения. Профессиональный подход к подбору тона окрашивания, в
ида и формы стрижки.
Осталась очень довольна, спасибо большое.
Планирую и впредь пользоваться услугами данного мастера.
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Очень рада! Благодарю Вас за отзыв!
Елена
Пять с плюсом
Женская стрижка•Стрижка лесенка
Елена, прекрасный мастер и профессионал в своём деле. Бережный и творческий подход, качественная работа.
А главное, любовь к своей работе!
Елена, спасибо за стрижку, окраску и тонирование, обязательно приду ещё. 🙂
Перламутр переливается. 😉
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Благодарю Вас за отзыв!
Дарья Прохорова
Пять с плюсом
Женская стрижка•Креативная стрижка
Супер спец👍
Я довольна, как слон)
Елена — грамотный мастер своего дела, обязательно советаю
к ней обращаться
Елена
Пять с плюсом
Стрижка пикси
Профессионал своего дела. Мастер широкого профиля. Подскажет, расскажет, посоветует. Приятна в общении и очень ответственно подходит к своему делу. Спасибо за то, что она откликнулись на мою заявку, о чем я не жалею ни сколько! Конечно дороговато, но эта косметика для волос делает волосы после окрашивания здоровыми, блестящими и красивыми.
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Огромное спасибо Вам за отзыв! Очень рада, что все понравилось!
Наталья
Пять с плюсом
Стрижка•Причёски•Парикмахеры-стилисты
Хочу поблагодарить Елену за работу!Очень чуткий и ответственный специалист.
Помогла выбрать цвет волос, прическу, соответствующую моим особенностям и внешности, и образа жизни.
Сделала стрижку моей мечты и окрасила волосы в прекрасный цвет. Я бы сама и подумать не могла ранее, что могу так изменить свою внешность в лучшую сторону.
Дала рекомендации по поводу того, как ухаживать за волосами, чтобы они были здоровыми.
С благодарностью к Мастеру с большой буквы, Наталья.
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Благодарю Вас за тёплые слова!!!
Лейла
Пять с плюсом
Окрашивание в один тон
Очень понравилась работа Елены, и процесс и результат- просто бомба!
Уютная атмосфера и специалист располагает к себе.
Спасибо большое)
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Большое спасибо за отзыв!!! 🌺🌺🌺
Ирина
Пять с плюсом
Парикмахеры•Стрижка•Окрашивание в один тон
Пришла к Елене на стрижку и окрашивание, волос у меня тонкий и без обьема, Елена сделала стрижку так, что кажется, что у меня густые и добротные волосы.
По окрашиванию тоже консультировала и я доверившись Елене совсем не пожалела, волосы преобразились и я стала выглядеть гораздо ярче.
Так же Елена дала много рекомендаций по уходу за волосами
Однозначно рекомендую мастера, она явно знает, что делает, а ещё просто очень приятная девушка и отличный собеседник.
Теперь свои волосы доверю только ей
Елена Горюнова
Ответ специалиста
Большое спасибо за отзыв!!!
Каждый отзыв перед публикацией проходит проверку на неподдельность. Анонимные сообщения не рассматриваются. Тексты не редактируются и не фильтруются — все прошедшие проверку публикуются «как есть».
|
№ округа |
ФИО |
Дата приема |
Время приема |
Место приема |
|
|
||||
|
208 |
Дементьев Павел Сергеевич |
первый вторник месяца |
16. |
ул. Стрельбищенская д. 22 запись на прием по тел. 7660336, 7661624 |
|
208 |
Петрова Надежда Петровна |
последний вторник месяца |
15.00-17.00 |
Воронежская ул., д. 86 |
|
208 |
Дудин Валерий Аркадьевич |
первая среда месяца |
16.00-18.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22
|
|
208 |
Другова Марина Александровна |
второй четверг месяца |
16. |
Бухарестская ул., д. 5 |
|
208 |
Рахматулин Шамиль Равильевич |
первая пятница месяца |
16.00-18.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22
|
|
|
||||
|
209 |
Горюнова Елена Владимировна |
второй понедельник месяца |
17.00-19.00 |
Расстанная ул., д. 20, лит. А, каб. 219 запись на прием по тел. 2461769 |
|
209 |
Куренев Михаил Юрьевич |
ежедневно |
10. |
ул. Стрельбищенская д. 22 запись на прием по тел. 7660336, 7661624 |
|
209 |
Мещеров Антон Александрович |
вторая среда месяца |
16.00-18.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22
|
|
209 |
Сильников Никита Михайлович |
второй четверг месяца |
16.00-18.00 |
Нефтяная дорога д. 5, корп. 1 запись на прием по тел. 7661443 |
|
209 |
Масенков Геннадий Анатольевич |
вторая пятница месяца |
16. |
ул. Стрельбищенская д. 22
|
|
|
||||
|
210 |
Галашев Дмитрий Юрьевич |
третий вторник месяца |
16.00-18.00 |
Санкт-Петербург, ул. Стрельбищенская д. 22 запись на прием по тел. 7660336, 7661624 |
|
210 |
Повзун Антон Сергеевич |
третий вторник месяца |
16.00-18.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22
|
|
210 |
Степанков Юрий Анатольевич |
третья среда месяца |
15. |
ул. Стрельбищенская д. 22
|
|
210 |
Савченков Александр Николаевич |
третий четверг месяца |
13.00-15.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22 |
|
210 |
Белоусов Александр Антонович
|
третья пятница месяца |
16.00- 18-00 |
ул. Стрельбищенская д. 22 |
|
|
||||
|
211 |
Яхин Рамиль Анварович
|
последний четверг месяца |
10. |
Санкт-Петербург, ул. Стрельбищенская д. 22 запись на прием по тел. 7660336, 7661624 |
|
211 |
Евдокимова Татьяна Григорьевна
|
последний вторник месяца |
16.00-18.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22 |
|
211 |
Карайланов Михаил Георгиевич |
третья среда месяца |
15.00-17.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22 |
|
211 |
Матико Ярослав Иванович |
последний четверг месяца |
16. |
ул. Стрельбищенская д. 22 |
|
211 |
Казеннов Кирилл Юрьевич |
последняя пятница месяца |
16.00-18.00 |
ул. Стрельбищенская д. 22
|
00-18.00
00-18.00
00 – 17.00
00-18.00
00-17.00
00-12.00
00-18.00Горюнова Елена, библиотекарь . Дневник детской памяти. Это и моя война
Я родилась в Туле в 1932 году, и когда началась война, мне было уже 9 лет. Отец мой трагически погиб перед войной – однажды уехал на охоту, а назад его привезли в гробу. Мама сильно заболела, и ее положили в больницу. А за мной приехала бабушка и увезла меня в Москву, потому что у мамы обнаружили туберкулез, и мне нельзя было с ней жить. Вырастила меня бабушка Екатерина Аполлоновна Никольская, к слову сказать, она росла в Ясной Поляне, имении Толстых, где ее дядя был поваром семьи Льва Николаевича.
Перед войной я успела закончить 1-й класс 166-й школы. Но в 41-м году в нашу школу попала бомба, и во второй класс я пошла не 1 сентября, а много позже, в другую – 174-ю школу недалеко от метро «Новослободская». Жили мы на 5-й Тверской-Ямской, дом 12, квартира 66. Такая обычная московская коммуналка – коридор и 16 семей. Это был дом милиции. Моя тетя – старшая дочь бабушки и ее муж-инженер работали в транспортном отделе милиции. У нас были две смежные комнаты. В маленькой жила я с бабушкой, а в большой – тетя с мужем и дочкой. Мужа тети призвали на фронт сразу же, потом он приезжал с фронта и два месяца учился в бронетанковой академии, был и ранен, и контужен, а погиб в 45-м перед самой Победой в Германии – его танк подорвался. Он был единственным мужчиной в нашей семье…
Помню, когда началась война, у нас в комнате появилась печка-«буржуйка». В голоде и холоде с ней было хорошо. И счастье, что у нас в доме была вода, хотя и не работало отопление. И в классе нам поставили «буржуйку», но все равно было очень холодно.
Во втором классе я потеряла свою подружку Люду, с которой сидели за одной партой. Забыть ее не могу до сих пор. Она жила в бывшем доме купца Хомякова, там сейчас ресторан «София» на Маяковке. В этот дом попала бомба, там все погибли и семья Люды тоже. На рассвете бомбили. Но Люда вместе с трехлетним братиком Вовочкой упали с четвертого этажа на первый вместе с железной кроватью, на которой спали, и остались живы. Их папа был на фронте, поэтому Люду с Вовочкой забрали в детский дом. Мы с ней так рыдали, когда расставались…
* * *
В 41-м бабушка пошла работать в госпиталь (теперь Институт имени Бурденко), с которым у меня тоже связано немало воспоминаний. Однажды меня ранило в руку осколком зажигательной бомбы. Я неправильно как-то ухватила ее щипцами, и она взорвалась. Кровь течет, кто-то руку мне держит вверх. И вот все ребятишки бегом с чердака в госпиталь, хорошо он был напротив. Их не пустили, а меня забрали, кровь остановили, рану обработали, и тут бабушка моя прибежала, за сердце держится, говорит: «Ой, мне сказали – «твоя Аленушка под бомбу попала…»
* * *
Никто детей не инструктировал, но мы смотрели, как взрослые управляются с «зажигалками», и помогали им.
Чердаки все были открыты, нас не гоняли. Щипцов там много валялось, бочка с водой, ящики с песком стояли, только лопаты были тяжелыми, и женщины сами засыпали дымящиеся осколки. Мужчин ведь не было, а те, кто остался, работали днями и ночами, поэтому мы, конечно, помогали – и тушили, и песок на чердак таскали. У нас дом трехсекционный был. Одну секцию особенно закидывали – «зажигалки» пробивают крышу и падают на чердак, одни осколки горят, другие – дымятся…
Потом эту секцию все-таки разбомбили. Но чаще всего, как завоет сирена воздушной тревоги, мы с бабушкой бежим к метро «Маяковская», прямо через улицу Горького (теперь Тверская). Машин нет, темно, все бегут прямо по мостовой. Я обычно с подушкой, у бабушки два одеяла. Мы спускались по эскалатору. Там у стен стояли деревянные настилы. Мы брали один, находили свободное место и вместе с бабушкой ложились на платформе. Одно одеяло вниз, другое сверху.
Но один раз нас не пустили в метро. Военные, перекрыли вход в наше «бомбоубежище» и направили всю толпу дальше – рядом были открыты двери Зала Чайковского.
Но сам зал был закрыт, а вестибюль и кассовый зал оказались забиты людьми. Было очень страшно и непонятно, все знали – немцы под Москвой. Нас с бабушкой прижали к окну в вестибюле, и мы смотрели только на небо, бабушка молилась…
А на следующий день был знаменитый и единственный за время войны Парад на Красной площади 7 ноября 1941 года, откуда бойцы уходили прямо на фронт…
Спустя время, мы узнали, что накануне на станции «Маяковская» Сталин проводил торжественное заседание Моссовета, потому нас и не пустили.
Я хорошо помню страшные октябрьские дни до этого Парада, когда Москва вся бежала, бежала, а потом резко обезлюдела. В эти дни открыты были двери уже пустых магазинов, люди вынесли все, что смогли. Мы с бабушкой пришли в соседний магазин, там уже никого и ничего не было, а под ногами была рассыпанная грязная соль, ее затоптали. И бабушка стала ее собирать. Дома она ее промыла и просушила. И все повторяла: «Война, детка моя, война, немец на пороге». Это наше соленое богатство потом пригодилось – мы стали всем давать соль, а нам за это давали что-нибудь покушать.
Когда по радио объявили эвакуацию, кто смог уехать, тот уехал. Бабушка сказала, что мы остаемся. Я не спрашивала почему, а сейчас понимаю – одна дочь военнообязаная, а другая – больная и работает на военном заводе. Куда же она от дочерей, да еще с двумя внучками?
* * *
Мама моя, приехав в Москву, уже работала бухгалтером на заводе «Компрессор», который делал «катюши». Работала, как все, много и жила рядом с заводом. Помню, я ездила к ней на 28-м трамвае, который от нас шел прямо до шоссе Энтузиастов. Я привозила ей чистое белье, а она смотрела на меня и только гладила по макушке. Ни разу мама меня не поцеловала. Когда я сама стала матерью, я все думала: какая была выдержка у мамы, рядом твой ребенок, а его нельзя прижать, поцеловать. Потом она поправилась, ее сняли с учета, а в войну какое лечение – изнуряющая работа, холод и плохое питание…
Помню, как мы с бабушкой ездили в Дмитров менять на просо сшитые из одеяла сапожки. Потом мы шлифовали это просо, и у нас была вкусная пшенная каша.
До сих пор вижу наши два камня, которыми я терла просо, чтобы удалить шкурки, а когда просеешь, то получается красивое пшено.
У меня вообще была потрясающая бабушка! Она кому-то шила и перешивала, и нам за это еду давали, чаще – картошку. Я быстро из всего вырастала, и бабушка шила мне из старого ватного одеяла обувь – бурки и варежки. Кто-то отдавал пальто, и бабушка мне его перелицовывала. Я была самой высокой в классе, и меня с семиклассниками посылали на заготовку дров. Мы всю войну ездили «на дрова» для школы. Батареи не топили, потому что не было угля. А в классах стояли «буржуйки» и мы их топили дровами, но они все равно остывали быстро. Мне давали короткую пилу одноручную, и я спиливала сучья и кустарник. Так что в 10 лет я научилась пилить…
* * *
Моя тетя и ее дочка-старшеклассница рыли окопы под Москвой. Мы, младшие, тоже старались не отставать. После школы ходили в госпиталь, помогали раненым писать письма. Раненые были очень тяжелые, это был нейрохирургический госпиталь.
Писали под их диктовку. Но некоторые из них совсем не говорили, а кто-то совсем плохо говорил. Мы, конечно, и концерты давали – кто танцевал, кто пел, кто стихи читал. Девочки могли и полы помыть в коридорах, а мальчики ухаживали за садом, зимой снег убирали. Мы на все отзывались! Помню, нам раздавали огромные белые медицинские носки для хирургии с огромными дырами на пальцах. И одна бабуля в больнице учила нас штопать, девочки брали носки домой как домашнюю работу…
Хорошо помню День Победы! Все шли по улице Горького потоком! И вся наша ребятня, и вся окрестная шагали рядом со взрослыми – от Маяковки до Белорусского вокзала! Мы встречали солдат с фронта! Там рядом, за Вторым часовым заводом, было поле, заросшее ромашками (сейчас все застроено). Так мы в спешке рвали эти ромашки прямо с землей, с травой и неслись на вокзал встречать очередной состав! Такое это было счастье – встречать победителей и хоть что-то им отдать! А больше у нас ничего не было…
✅ ИП ГОРЮНОВА ЕЛЕНА МИХАЙЛОВНА, 🏙 Москва (OГРН 317774600300801, ИНН 772444862940) — 📄 реквизиты, 📞 контакты, ⭐ рейтинг
Последствия пандемии
В полной версии сервиса доступна вся информация по компаниям, которых коснулись последствия пандемии коронавируса: данные об ограничениях работы и о программе помощи от государства тем отраслям, которые испытывают падение спроса
Получить доступКраткая справка
ИП ГОРЮНОВА ЕЛЕНА МИХАЙЛОВНА было зарегистрировано 23 июня 2017 (существовало 2 года) под
ИНН 772444862940 и
ОГРНИП 317774600300801.
Местонахождение Москва.
Основной вид деятельности ИП ГОРЮНОВА ЕЛЕНА МИХАЙЛОВНА: 85.41.9 Образование дополнительное детей и взрослых прочее, не включенное в другие группировки.
Телефон, адрес электронной почты, адрес официального сайта и другие контактные данные ИП ГОРЮНОВА ЕЛЕНА МИХАЙЛОВНА отсутствуют в ЕГРИП.
Ликвидировано 13 ноября 2019.
Информация на сайте предоставлена из официальных открытых государственных источников.
Контакты ИП ГОРЮНОВА ЕЛЕНА МИХАЙЛОВНА
Местонахождение
Россия, Москва
Зарегистрирован 23 июня 2017
Перейти ко всем адресам
Телефоны
—Электронная почта
—| 01/12 | Наблюдайте за дневной торговлей в прямом эфире — 12 января, акции NYSE и NASDAQ | |
| 01/12 | Сегодня на Уолл-стрит : Пауэлл сотворил чудо | |
| 01/12 | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : American Eagle, Apple, Bancorp, Broadcom, Flutter… | |
| 01/12 | ОБЗОР ПРЕССЫ MARKETSCREENER’S WORLD PRESS : 12 января 2022 г. | |
| 01/12 | ЛОНДОНСКАЯ ФОНДОВАЯ БИРЖА : Британские инвесторы покупают на понижении после комментариев Пауэлла | |
| 01/11 | АКТУАЛЬНЫЕ МИРОВЫЕ РЫНКИ : Airbus, Nokia, Pandora, Darktrace, Amazon… | |
| 11.01 | Сегодня на Уолл-Стрит : Все внимание на Пауэлла | |
| 01/11 | ОБЗОР ПРЕССЫ MARKETSCREENER’S WORLD PRESS : 11 января 2022 г. | |
| 01/11 | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : AMD, Danaher, Darktrace, Intel, Tesla. .. | |
| 01/11 | ЛОНДОНСКАЯ ФОНДОВАЯ БИРЖА : Устойчивое завершение Nasdaq способствует росту рынков Великобритании | |
| 01/10 | ЕЖЕНЕДЕЛЬНЫЙ ОТЧЕТ ПО ПОРТФЕЛЯМ : Настроение меняется | |
| 01/10 | ГЛОБАЛЬНЫЕ РЫНКИ : Meta, Goldman Sachs, Novartis, Tesla, Boeing… | |
| 01/10 | Сегодня на Уолл-стрит : В этом году ожидается дальнейшее повышение ставок | |
| 01/10 | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : Aviva, Crown Castle, Expedia, L3Harris, Unilever… | |
| 01/10 | ОБЗОР ПРЕССЫ MARKETSCREENER’S WORLD PRESS : 10 января 2022 г. | |
| 01/10 | Последние новости из Лондона : спокойное начало недели | |
| 07.01. | PUMP / DUMP #16 : Выигравшие и проигравшие на этой неделе | |
07. 01 | Еженедельное обновление рынка : Ушли с курсами | |
| 07.01 | Сегодня на Уолл-стрит : Это законно? | |
| 07.01. | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : AT&T, BP Plc, Costco, Lyft, Starbucks… | |
| 07.01 | Последние новости из Лондона : Опасения по поводу процентных ставок растут перед отчетом о работе | |
| 06.01 | Поддаться искушению Apple | |
| 06.01 | РЕАЛЬНЫЕ МИРОВЫЕ РЫНКИ : Meta, Atlantia, Next, Toshiba, Hasbro… | |
| 06.01 | БИТКОИН : Медведи выпускают когти? | |
| 06.01 | Сегодня на Уолл-Стрит : Тяжелая пилюля | |
| 06.01. | ОБЗОР ПРЕССЫ MARKETSCREENER’S WORLD PRESS : 6 января 2022 г. | |
| 06.01 | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : Bank of America, Dollar General, Evercore, Reckitt Benckiser, Unilever. .. | |
| 06.01 | Последние из Лондона : протоколы ФРС ослабляют настроения | |
| 05/01 | ВСЕМИРНЫЕ РЫНКИ : Toyota, Samsung, Nikola, Sony, Google… | |
| 05/01 | ФОНДОВАЯ БИРЖА УОЛ-СТРИТ : Инвесторы готовятся к ухабистой дороге | |
| 05.01 | Goldman Sachs заявляет, что биткойн будет конкурировать с золотом в качестве «сохранения стоимости» | |
| 05.01. | ОБЗОР ПРЕССЫ MARKETSCREENER’S WORLD PRESS : 5 января 2022 г. | |
| 05.01 | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : American Tower, Лондонская фондовая биржа, Marks & Spencer, Morgan Stanley, Tesla… | |
| 05/01 | ЛОНДОНСКАЯ ФОНДОВАЯ БИРЖА : Индекс FTSE 100 указывает на второй день роста в 2022 году | |
| 04.01 | АКТУАЛЬНЫЕ МИРОВЫЕ РЫНКИ : Apple, ASML, JD. com, Montea, Swisscom… | |
| 04.01 | WEB 3.0 : А как насчет доверия? | |
| 04.01 | Сегодня на Уолл-Стрит : Много новых записей | |
| 04/01 | ОБЗОР МАРКЕТСКРИНЕРОВСКОЙ ПРЕССЫ : 4 января 2022 г. | |
| 04.01 | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : Columbia Sports, Halliburton, Match Group, Sherwin-Williams, Warner Music… | |
| 04.01 | Последние новости из Лондона : Лондонская фондовая биржа начала успешно | |
| 01/04 | ЕЖЕНЕДЕЛЬНЫЙ ОТЧЕТ ПО ПОРТФЕЛЯМ : Время оценить годовую эффективность наших трех портфелей | |
| 03.01 | НА МИРОВЫХ РЫНКАХ : Tesla, Delivery Hero, Evergrande, AT&T, Verizon… | |
| 03/01 | ОБЗОР ПРЕССЫ MARKETSCREENER’S WORLD PRESS : 3 января 2022 г. | |
| 03/01 | ACTIVISION BLIZZARD : На фоне скандала и снижения рейтинга появляется возможность | |
| 2021 | РЕКОМЕНДАЦИИ АНАЛИТИКОВ : Foot Locker, Frontline, Quidel, StoneCo, Victoria’s Secret… |
comДонецкий национальный технический университет Горюнова Елена
РУС :: УКР :: ДонНТУ :: портал мастераГорюнова Елена
Факультет: Информатика
Специальность: Специальность: Программное обеспечение автоматизированных систем
Тема магистерской работы:
Исследование алгоритмов распознавания фонем русской речи
Руководитель работы: Шелепов В.Ю., профессор, д.ф.-м.н.
Электронная почта: [email protected]
Материалы по теме магистерской работы: Абстрактный :: Ссылки :: Отчет о поиске :: Библиотека :: Индивидуальное заданиеРезюме:
Средний балл: 4.
05. Свободное владение русским и украинским языками.
Знание английского языка достаточно для чтения и переписки.
- Языки программирования:
- C/C++, PHP, HTML, Java-скрипт.
- IDE (интегрированная среда разработки):
- Borland C++ Builder, MS Visual Studio, AutoCAD AutoLisp.
- Программное обеспечение:
- Windows 98/XP, Linux, MS Office, Corel, Photoshop, Macromedia Dreamweaver, AutoCad.
- Практические навыки:
- Разработка систем цифровой обработки сигналов и распознавания речи;
- Разработка прикладного программного обеспечения в C++ Builder, MS Visual C++.
- Хобби:
- Программирование, искусственный интеллект, литература по искусству и истории, музыка.
Электронная почта:[email protected]
Краткая биография:
Детство
Родился 10 марта 1976 года в городе Димитров Донецкой области.
Родители : отец Тарасенко Петр Андреевич, мать Лещинская Наталья Николаевна.
Я провел свое детство в маленьком шахтерском городке, и у меня остались о нем самые лучшие воспоминания. Читать я научился очень рано, и в детском саду мне было скучно и неинтересно, поэтому родители уступили моим настойчивым просьбам, и я пошел в первый класс в 6 лет, оказавшись самым младшим учеником школы.
Школа
В школе я учился хорошо и легко, развивался разносторонне, увлекаясь биологией и математикой, химией и историей, физикой и литературой. Честно говоря, я старался изучать все школьные предметы, но не на уроках, а самостоятельно, стараясь прочитать все учебники перед началом учебного года, на летних каникулах. Я прочитал много дополнительных книг и регулярно выигрывал призы на местных олимпиадах. Кроме того, я посещал музыкальную школу и учился игре на скрипке.Позже я увлёкся современной музыкой, и моим любимым музыкальным инструментом стала гитара.
Мои школьные годы были временем поиска, все было интересно, трудно было выбрать и сосредоточиться на чем-то определенном. В итоге в конце 11 класса (на самом деле мы проучились в школе 10 лет, но перепрыгнули через один класс, даже не помню какой) я решил поступать в медицинский колледж. В те далекие годы о компьютерах мы знали только понаслышке…
Так я 2 года учился в Черкасском медицинском колледже, потом переехал в Донецк и проучился здесь еще 2 года до окончания.Но когда я стал работать профессионалом по новой специальности, то столкнулся с тем, что теория сильно расходится с практикой. После двух лет работы я ушел из медицины. Тем не менее, полученные знания очень пригодились мне в жизни.
В 1999 2000 году в моей жизни произошло важное событие: мой лучший друг купил компьютер. И она разрешила мне его использовать. Она даже научила меня базовым навыкам. Пользовательский уровень я освоил очень быстро и решил не останавливаться на достигнутом. Я влюбился в это чудо техники и понял, что оно мое! Ко мне пришло осознание, что это любовь на всю жизнь! И я решил поступать в Донецкий национальный технический университет.
Университет
Я удивительно легко сдал вступительные экзамены. К моему большому сожалению, мне пришлось поступить на заочное отделение, так как я не мог бросить работу, потому что был в то время женат, имел семью и нуждался в заработке. Но все же я стал студентом первого курса заочного отделения по специальности «Программное обеспечение автоматических систем».
После получения диплома бакалавра я решил продолжить обучение для получения степени магистра.Во время учебы меня сильно интересовала проблема искусственного интеллекта. Мой научный руководитель Шелепов Владислав Юрьевич предложил мне тему моей дипломной работы «Исследование алгоритмов пофонемного распознавания русской речи». Это представляется важным, перспективным и очень интересным направлением.
Планы на будущее
Мои планы на будущее таковы: для начала я планирую защитить магистерскую работу; то хотелось бы найти интересную, перспективную и высокооплачиваемую работу, дающую возможность самореализации, моральное удовлетворение и перспективы профессионального роста.
ДонНТУ :: Портал Мастера :: Абстрактный :: Ссылки :: Отчет о поиске :: Библиотека :: Индивидуальное задание
Искать «Горюнова,+Елена, +Вальхвиль»
Средняя заработная плата на одного работника
Базовый/уставный капитал
Наличные на руках
Стоимость материалов
Доход
Прибыль СГТР
Количество сотрудников
Капитал
Коэффициент собственного капитала
Обязательства
Количество государственных средств в год
Патентов в год
Пенсионное обеспечение
Недвижимость
Дебиторская задолженность
Рентабельность собственного капитала
Рентабельность продаж
Доход
Среднегодовой темп роста дохода
Доход на одного сотрудника
Налоги
Налоговый коэффициент
Всего активов
Общее государственное финансирование в год
Товарных знаков в год
Заработная плата
Генотипирование и липидный профиль 601 культивируемой линии подсолнечника выявили новые генетические детерминанты содержания жирных кислот в масле
Задний план: Подсолнечник — важная масличная культура, одомашненная в Северной Америке примерно 4000 лет назад.
В течение прошлого века содержание масла в подсолнечнике подвергалось жесткой селекции. Дальнейшее улучшение свойств масла, достигаемое за счет модулирования его жирнокислотного состава, является одним из основных направлений современной селекции масличных культур.
Результаты: Мы провели поиск генетической основы изменчивости содержания жирных кислот путем генотипирования 601 инбредной линии подсолнечника и оценки их липидного и жирнокислотного состава.Наш полногеномный анализ ассоциаций, основанный на генотипах 15 483 SNP и концентрациях 23 жирных кислот, включая второстепенные жирные кислоты, выявил значительные генетические ассоциации для одиннадцати из них. Выявленные геномные области включали локусы, участвующие в вариации редких жирных кислот на хромосомах 3 и 14, что объясняет до 34,5% общей вариации докозановой кислоты (22:0) в подсолнечном масле.
Выводы: Это первое крупномасштабное внедрение высокопроизводительного липидомного профилирования для характеристики зародышевой плазмы подсолнечника.
Это исследование вносит вклад в генетическую характеристику российских коллекций подсолнечника, которые внесли существенный вклад в развитие подсолнечника как масличной культуры во всем мире, и дает новое представление о генетическом контроле состава масла, которое может быть реализовано в будущих исследованиях.
Ключевые слова: Жирные кислоты; ГБС; ГВАС; генетические маркеры; Подсолнух; триглицериды; УЭЖХ-МС.
Генотипирование и липидный профиль 601 линии культивируемого подсолнечника выявили новые генетические детерминанты содержания жирных кислот в масле | BMC Genomics
Образцы
Образцы подсолнечника были предоставлены Н.И. Вавилова (ВИР, Санкт-Петербург, Россия) (https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32542976; http://www.vir.nw.ru/ru/), ПРОТИВ Пустовойта (ВНИИМК) (https://vniimk.ru/science/geneticheskaya-kollektsiya-podsolnechnik/) и ООО «Семеноводческая компания «Агроплазма» (Краснодар, Россия) (https://agroplazma.
ком/контакты). Образцы доступны по запросу. (https://agroplazma.com/contacts).
Двести девяносто две (секвенировано 255) инбредных линий от Н.И. Вавилова (ВИР, Санкт-Петербург, Россия) в основном конвенциональные линии по жирнокислотному составу (18:2 диапазон от 36 до 79%), 3 средние – олеиновые (18:1 > 50%), 1 высокоолеиновая линия (18:1 > 80%).
Сто девяносто девять инбредных линий произошли от В.С. Пустовойт Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур (ВНИИМК) (Краснодар, Россия).Жирнокислотный состав известен для 99 линий: 2 линии высокоолеиновые (18:1 > 80%), 7 среднеолеиновые (18:1 > 50%), остальные линии с 18:2 колеблются от 36 до 70%.
147 масличных линий подсолнечника предоставлены СПК «Агроплазма» (Краснодар, Россия). Состав жирных кислот неизвестен.
Все растения выращены и семена собраны в Краснодарском крае в России. Для анализа ВЭЖХ-МС использовали сами семена. Для выделения ДНК семена проращивали в лаборатории.Все реагенты можно найти в Методах S1.
Все линии диплоидны, 2n = 34. Все семена хранились 1–3 года. Все линии получены путем не менее 8 раундов самоопыления.
Растения выращены в открытом грунте в средней части Краснодарского края.
Почвы черноземного типа выщелоченные. Подсолнечник высевали вслед за предшествующей культурой озимой пшеницей с нормой высева 40 000 экз./га. №
Посев проводили по следующей системе посева: 70 × 35 см, по одному растению в посадочную яму.Агротехника, как обычно используется для подсолнечника.
Каждая линия выращивалась на участке площадью 9,1 м 2.
Подробная информация о наборе данных содержится в дополнительном файле 23: Приложение S1. Более подробную информацию можно найти в базах данных ВИР и ВНИИМК, «Агроплазма» — частная компания, но информацию можно получить по специальному запросу. Также ранее были опубликованы сведения о генеалогии ВИР [38, 47].
Растения для экологического опыта (6 линий) отобраны из базы данных ВНИИМК.
Их регулярно выращивали держатели коллекций в одном месте: Центральный Краснодарский край, координаты GPS 45°04′50′’ с.ш. и 39°04′57′.
Выделение ДНК
всходы после 1 недельного проращивания без света. 100 мг ткани для каждого образца измельчали в порошок с помощью автоматического гомогенизатора FastPrep-96™ (MP Biomedicals). Тотальную ДНК экстрагировали в соответствии с протоколом CTAB с использованием набора для выделения ДНК растений NucleoSpin® Plant II (Macherey-Nagel, Германия) и хранили при температуре - 20 °C до тех пор, пока она не понадобится.Качество и концентрацию очищенного образца ДНК определяли с помощью гель-электрофореза и флуориметра Qubit 3.0 (Thermo Fisher Scientific, США).
Подготовка библиотеки GBS
Библиотеки Illumina были сконструированы с использованием двух эндонуклеаз рестрикции – HindIII (редко-режущий фермент, A/AGCTT) и NlaIII (часто-режущий, CATG/) по протоколу, описанному [48] с небольшими изменениями. Подробная информация о методе представлена в Методах S2.
Секвенирование GBS и анализ первичных данных
Каждая мультиплексированная библиотека из 96 секвенирована по трем дорожкам в Illumina HiSeq 4000 (Сан-Диего, Калифорния, США) в Центральном центре геномики Сколтеха как считывания с парными концами 150 или 75 п.н.Набор данных секвенирования можно найти в репозитории NCBI: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/620114 [49]. Прочтения Illumina были картированы на эталонном геноме Helianthus annuus HanXRQr1.0 [31] с использованием BWA MEM 0.7.9a-r786 [50] с учетом уникально картированных прочтений, чьи PE-концы картированы в пределах 1 K друг от друга. Варианты были вызваны с использованием конвейера GATK, который учитывает повторную выравнивание indel и повторную калибровку базовой оценки качества, а также вызывает варианты для всех образцов одновременно с помощью HaplotypeCaller, реализованного в GATK.Варианты отфильтровывали с использованием параметров жесткой фильтрации: MQ > 36, QD > 24 и MQRankSum< 2, гарантируя, что чтения были сопоставлены с уникальным местом в эталоне с высоким качеством (MQ), что чтения, несущие оба аллеля, были сопоставимы по показателям.
качества сопоставления (MQRankSum), и что фактические варианты были вызваны с высоким качеством (QD), фильтры, которые не применялись по умолчанию HaplotypeCaller GATK, что привело к 2,3 M вызовам SNP. Чтобы сохранить SNP для популяции и анализов GWAS для олеиновой и линолевой кислот, частота пропущенных вызовов < 0.3, применяли DP > 4, MAF > 0,01, что дало 15 068 SNP, для GWAS для других жирных кислот использовали более строгое MAF > 0,03, что дало 12 528 SNP.
Файл VCF с вариантами SNP предоставляется во вспомогательной информации (коэффициент пропущенных вызовов < 0,1, DP > 4, MAF > 0,01).
Проверка вызовов SNP проводилась с использованием технологии MALDI-TOF MS (масштабируемый MassARRAY на основе MALDI-TOF от Agena Bioscience). Было отобрано и регенотипировано 75 линий по 11 SNP, которые были достоверно ассоциированы хотя бы с одним изучаемым признаком и с MAF выше 0.05 в 75 выбранных строках (таблица S8). По шести SNP генотипы, идентифицированные двумя технологиями, оказались полностью идентичными во всех исследованных линиях.
Для остальных пяти линий доля линий с идентичными генотипами варьировала от 0,91 до 0,95. Для восьми SNP соответствие между двумя методами было статистически значимым (тест перестановки, с поправкой на BH p < 0,05).
Структура популяции
Генетическое разнообразие анализируемых линий оценивали методом АКП с помощью PLINK (http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink/) [51] на основе 15 068 SNP с частотой минорного аллеля (MAF) > 0,01 на всех 17 хромосомах. Структура популяции анализировалась с помощью ADMIXTURE v1.3.0 [52] с количеством кластеров от 1 до 10. Для сравнения набора данных Hübner et al. 2019 [39] с линиями, проанализированными в текущем исследовании, общие SNP между 2 наборами данных были определены путем слияния 2 наборов данных. Процедуры слияния выполнялись с использованием функций isec и merge из bcftools. Объединенные SNP были отфильтрованы с использованием фильтра MAF 0.03.
Неравновесие по сцеплению
LD оценивали в геноме подсолнечника с использованием VCFtools [53] для расчета частотной корреляции (r 2 ) между 25 431 биаллельными SNP с MAF > 0,03, чьи генотипы были подтверждены по крайней мере 4 чтениями, вызванными в не менее 60% лиц.
Экстракция липидов
Для экстракции липидов 10 мг (для каждой линии) семян подсолнечника (1 образец-1 семя) с 400 мкл смеси метанол/метил-трет-бутиловый эфир (1:3 об.:об.) гомогенизировали в Эволюция Precellys (Bertin corp.США) (6800 об/мин, 3* 20 с, пауза 30 с) в сочетании с криолисом, наполненным сухим льдом с 6 шариками оксида циркония диаметром 2,8 мм (Bertin corp. USA) при температуре не выше 10 градусов. Затем проводили экстракцию смесью метанол/метил-трет-бутиловый эфир согласно [54] с небольшими изменениями (методика S3).
Для анализа ЖК экстракты, полученные на предыдущих этапах, гидролизовали с использованием протокола, принятого из [55] (Методы S3).
UPLC-MS профилирование
Образцы обработаны с использованием масс-спектрометрии в сочетании с обращенно-фазовой сверхэффективной жидкостной хроматографией (UPLC-MS) (ACQUITY UPLC System; Waters, USA) в режимах положительной и отрицательной ионизации в Q-TOF Maxis Impact II, Bruker Daltonik, Германия.
Настройки: Полярность ионов: положительная/отрицательная, Режим сканирования: МС, Диапазон масс: 50–1200 m/z, Спектральная частота: 2 Гц.
УЭЖХ-разделение проводили на колонке C8 Acquity Beh (2,1 мм Х 100 мм, размер частиц 1,7 мкм; Waters) и предколонке Acquity BEH C8 1,7 мкм Vanguard (Waters) при 60 °C.
Подробную информацию можно найти в Методах S3.
Ранее мы утвердили методику выделения и профилирования ЖК [56] и ТАГ [57] в подсолнечнике.
Анализ липидомных данных и аннотация
Для обработки данных оптимальные параметры были сгенерированы с использованием пакета IPO Bioconductor.Последующее выделение пиков, выравнивание хроматограммы, вычитание химического шума и пороговое значение интенсивности выполняли с использованием пакета XCMS 3.1 (https://bioconductor.riken.jp/packages/3.1/bioc/html/xcms.html) [58]. Результатом был список пиков с указанием времени удерживания, m/z и интенсивности для каждого образца. Чтобы исключить возможные загрязнения, средние значения интенсивности всех пиков подсолнечника сравнивали со средними значениями интенсивности в пустых образцах.
(Рисунок S12). В анализе использовались только липиды с интенсивностью образца, по крайней мере, в два раза превышающей интенсивность холостого опыта.
Для аннотирования ЖК и ТАГ были созданы формулы возможных липидов (независимо от изомеров) этих классов. Для ЖК рассматривались длины цепей от С10:0 до С28:0 с не более чем 6 двойными связями. Для ТАГ общая длина цепи варьировалась от 30 до 85 атомов углерода, а количество двойных связей варьировалось от 0 до 12. Затем массы образовавшихся липидов сравнивали с m/z обнаруженных пиков. Для ЖК рассматривался только один аддукт (-H + ); для ТАГ рассматривали четыре аддукта (H + , Na + , K + и NH 4 + ).Все пики с ppm (ppm = abs(m1 − m2)/max(m1, m2) × 10 6 ), где m1 и m2 — масса липида и m/z пика соответственно) ниже 10 рассматриваются как возможные липиды данного класса. Затем для каждого из двух классов липидов и для каждого аддукта вручную отфильтровывали пики, исходя из предположения, что правильные ЖК и ТАГ должны образовывать сетчатую структуру на графике рассеяния RT-m/z.
Чтобы аннотировать не-TAG липиды, измеренные в положительном режиме, база данных липидов Befdatabase (The LIPID MAPS® Lipidomics Gateway, https://www.был использован lidmaps.org/). Сначала все изомеры коллапсировали, затем m/z всех не-TAG-пиков сравнивали с массами всех липидов из карты липидов. Были рассмотрены те же аддукты, что и для ТАГ. Все пары пиков липидов с ppm < 10 считались действительными аннотациями. Все пики, аннотированные липидами только одной категории, были отнесены к этой категории; пики, аннотированные липидами более чем одной категории, считались неоднозначно аннотированными.
Эксперименты по воспроизводимости с 3-летними повторами и основным набором данных измерялись и обрабатывались отдельно.
В эксперименте по воспроизводимости учитывались только ТАГ с аддуктом NH 4 + и ЖК. Для обоих разведений в случае ТАГ и ЖК интенсивность отдельных липидов делили на общую интенсивность всех ТАГ/ЖК в данной пробе и умножали на 100. Для оценки роли генетических и экологических факторов ANOVA применяли следующие использовалась модель:
$$ \mathrm{Липид}\_\mathrm{Концентрация}\sim \mathrm{линия}+\mathrm{год}+\mathrm{линия}:\mathrm{год}.
$$
Анализ MDS в двух измерениях был выполнен на основе расстояния один минус коэффициента корреляции Спирмена.
Ассоциативный анализ и аннотация
Поскольку генотипы подсолнечника были получены из трех разных банков семян, было важно учитывать их генетическое родство, поэтому была реализована смешанная линейная модель (MLM: Y = SNP + PCs + родство + e, где Y – фенотип, SNP и PC – фиксированные эффекты, Kinship – случайный эффект, e – ошибка). Кроме того, интенсивность внутренних стандартов и номера серий LS-MS использовались в качестве кофакторов для учета эффекта партии и веса образца в модели.
До GWAS оценивали распределение ЖК между образцами (рис. S13). Для GWAS из анализа были исключены все образцы с 10% и более отсутствующими данными (по фенотипам). GWAS выполняли с использованием TASSEL 5 [59]. SNP для анализа были отфильтрованы по следующим критериям: частота пропущенных вызовов < 0,3, DP < 4 и частота минорных аллелей (MAF) < 0,01 для таких признаков, как олеиновая и линолевая кислоты, и MAF < 0,03 для других признаков.
Фильтрация производилась с помощью VCFtools.Использовалась смешанная линейная модель, в которой эффект SNP и структура популяции, оцененная с помощью PCA, рассматривались как фиксированные эффекты, а родство было включено в модель как случайный эффект. Анализ генетического родства проводили с расчетом коэффициентов относительного родства (К-матрицы) с использованием программного обеспечения TASSEL (метод Centered IBS). Коллекция и номер партии также использовались в качестве факторов, а масса образца и интенсивность внутренних стандартов — в качестве ковариатов. Для оценки производительности смешанной линейной модели использовались графики квантилей-квантилей (графики q-q).Наблюдаемые p -значения были построены в зависимости от ожидаемой вероятности их распределения. Для представления результатов GWAS были использованы графики Манхэттена, где p-значения были построены для всех групп сцепления подсолнечника один за другим. Результаты GWAS визуализировались с помощью пакета qqman R (версия 0.
1.4).
Для определения значимости наблюдаемых совпадений использовался порог p-значения 0,05/5000. Это поправка Бонферрони, основанная на среднем количестве блоков LD. Общее количество SNP, использованных в GWAS, было разделено на 5000 — количество блоков LD, оцененное на основе анализа LD.Анализ LD-блока выполняли с помощью программного обеспечения Haploview [60]. Генную аннотацию внутри каждого блока LD выполняли с помощью браузера генома подсолнечника (https://sunflowergenome.org).
Для оценки дисперсии концентрации докозановой кислоты, объясняемой выявленными 53 SNP, использовалась линейная модель с теми же ковариатами, которые использовались в анализе GWAS, и со всеми 53 SNP. Результаты показывают, что эти SNP могут объяснить 35,4% дисперсии.
Том 8
Том 8
Обзорная статья стр.1-8
Исследование правовой системы защиты безопасности трансгенных биотехнологий
Сунфэй Чен *
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.
9–17
Структурный анализ протеинлизилоксидазы: моделирование и имитационное исследование
Свечха Мишра * , Пунит Кумар, Сангита Сингх
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.18-26
Поверхностная стерилизация и размножение in vitro Prunus domestica L. cv. Stanley с использованием пазушных почек в качестве эксплантов
Эйоб Кассей Волелла *
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр. 27–32
Идентификация возбудителей в подземных водах стад кур-несушек и подбор чувствительных препаратов
Гайлин Ван, Ли Ху, Минчэн Ван * , Энчжун Ли
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.33-47
Оптимизация параметров роста для продукции целлюлазы и ксиланазы видами Bacillus , выделенными из разлагающейся биомассы
Асисифо Нкола, Кунле Окайето, Адемола Оланиран, Учечукву Нводо * , Леонард Мабинья, Энтони Окох
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.
48–57
Электрохимическая интеграция производства биодизеля из водорослей и ферментации на основе дрожжей для производства энергии
Хайдер Эджаз * , Анам Кадир, Эхсан Али, Рабиа Лиакат
[Статья полностью — PDF]
Обзорная статья стр.58-77
Грибковые липазы: обзор
Акшита Мехта, Ургюн Бодх, Рина Гупта *
[Статья полностью — PDF]
Краткое сообщение стр. 78–82
Влияние диметилсульфоксида на in vitro пролиферацию клеток фибробластов кожи
Махипал Сингх * , Кья Маккензи, Сяолин Ма
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.83-92
Характеристика новой бактерии с высокой активностью щелочной кератиназы из фекалий Calotes versicolor
Сяоюй Юэ * , Бин Чжан, Цзянь Цзоу, Вэйфэн Чен, На Ян
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.
93–102
Идентификация гипотетических белков с предполагаемыми свойствами арсенатредуктазы у цианобактерий с помощью биоинформатического подхода
PV Парвати Саи Арун *
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.103-112
Дизайн и конструирование ДНК-вакцины, экспрессирующей лектиноподобный рецептор-1 окислителя-ЛПНП (LOX-1), в качестве вакцины-кандидата против атеросклероза
Валентина Юрина * , Три Юдани Мардининг Рарас, Ахмад Рудижанто, Диана Лиравати, Куворини Хандоно
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр. 113–122
Экстракция креатинина путем адсорбции на чистых материалах из микро- и мезопористого кремнезема
Газала Бенбахта, Мустафа Мохтари, Хадж Хамаизи * , Мария Мартинес Галера, Мария Долорес Хиль Гарсия
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр.
123-137
Метаболический анализ предварительно выявляет защитный механизм коронатина от тутового бактериального ожога, вызванного Pseudomonas syringae pv. mori в саженцах шелковицы
На Ван * , Фуань Ву, Яньлян Чу
[Статья полностью — PDF]
Исследовательская статья стр. 138–150
Разработка методических приемов культивирования пыльников подсолнечника in vitro
Гаркуша Сергей, Савенко Елена, Глазырина Валентина, Демурин Яков, Горлова Людмила, Мартынова Елена, Горюнова Светлана, Горюнов Денис, Мухина Жанна *
[Статья полностью — PDF]
Мадам Елена ГОРЮНОВА / доктор
Recherche/enseignement et conseil en Développement Durable
Основные техники
Bonne maîtrise de MS Office; СПСС; Амос; Сфинкс Лексика, XLStatКомпетенции
Хорошая способность к анализу, творчеству, любопытству; способность к межличностным отношениям, дух команды; динамизм/инициативность; сильная мотивация к труду в процессе развития DurableДокторат
Intitulé: Sciences de Gestion-Aix-Marseille
1ère надпись en these:
октябрь 2010 г.
Докторская школа: Sciences Economiques et de Gestion d’Aix — Marseille
Дата поддержки: 22 октября 2015
Суджет: Comprendre la Responsabilité entre la Responsabilité Sociétale des Entreprises et l’Innovation Organisationnelle: l’Approche systémique de la Science de la Complexité
Режиссер де Теза: ЭММАНУЭЛЬ РЕЙНО
Содиректор:
Отдел исследований: CERGAM — Centre d’études et de recherche en gestion d’Aix Marseille
Intitulé de l’Equipe:
Мастер
Должность: Магистр научных исследований в области управления
. Сентябрь 2010 г. — IAE Экс-ан-ПровансУпоминание: Бьен
Живые языки
Английский : C1 — AvancéФранцузский : C2 — Courant
Испанский : B1 — Intermediaire
Русский : C2 — Maternel
.
