Яд насекомых кажется наименее вероятным вариантом для избавления людей от боли. Но понимание принципов, как именно маленький муравей может причинить сильную боль – это фундамент для исследования природы его яда и создания на его основе мощных обезболивающих.
Исследователи из Университета Квинсленда (UQ) подробно описалиЧитать полностью »
Не секрет, что музыкант может практиковаться, чтобы четко различать высоту звучания, или гонщик Формулы 1 практикуется, чтобы прокачать скорость реакции. Фактически, все млекопитающие способны прокачивать слух, зрение и другие чувства с помощью практики. Этот процесс известен как перцептивное обучение. И это обучение можно «разогнать» через активацию главного нерва, который соединяет мозг почти с каждым органом в теле. Первым повезло аугментироваться, как всегда, мышам.
| Автор сообщества Фанерозой, биотехнолог, Людмила Хигерович. |
| Внимание! В посте демонстрируются фотографии плесневых грибов крупным планом. Особо чувствительных просим воздержаться от просмотра во избежание получения непоправимой душевной травмы! |
Одна колония — буквально целый «город» грибов, со множеством уровней и коммуникаций.
Плесень — «народное» название сборной группы грибов разных таксонов, преимущественно аскомицетов и зигомицетов. Многие из них не являются родственными друг другу, и даже вступают в прямую конкуренцию, оказавшись в одном месте. Однако общие черты у них все же есть. Плесенью также называют микромицеты, т.е. грибы, большая часть органов которых микроскопического размера, и не видна невооруженным глазом. Но как же, спросите вы, вот я вижу бляшку плесени безо всякого микроскопа. Однако бляшка — это не весь гриб, это скорее колония. А сами органы и тела грибов действительно микроскопические.Читать полностью »
Меня зовут Александр Садовников, я выпускник корпоративной магистерской программы ИТМО и JetBrains «Разработка программного обеспечения» и по совместительству старший разработчик биоинформатического ПО в департаменте вычислительной биологии компании BIOCAD.
В этом посте я в доступной форме и без чрезмерного жонглирования нудными биоинформатическими терминами опишу один из ключевых этапов создания лекарственного средства — этап предсказания места взаимодействия лекарства с целевой молекулой в организме человека. Данная тема выбрана мной не случайно: в рамках своей дипломной работы я занимался именно этой проблемой.
Понять, как взаимодействуют две молекулы, можно, если предсказать структуру комплекса, который они формируют в природе. Предсказание структуры молекулярного комплекса по-научному называется задачей докинга. Частого использования этого термина я, к сожалению, избежать не смогу. Главная новость заключается в том, что задачу докинга человечество уже умеет с переменным успехом решать с помощью компьютерного моделирования. Это стало возможным, в частности, за счёт использования довольно известных за пределами биоинформатики алгоритмов и математических подходов. На их примере я покажу, как очень частные знания, которые мы получаем на протяжении многих лет учёбы в школе и вузе, оказываются полезными на практике, причём зачастую не самым очевидным образом.
Партнеры венчурного фонда Andreessen Horowitz, эксперты в области инвестиций в биотех Хорхе Конде, Виджай Панде и Джули Ю написали манифест о роли инженерных принципов для создания инноваций в биологии, основные мысли из которого легли в основу этого поста.
Человечество находится на пороге перехода биологии от эмпирической науки к инженерной дисциплине. На протяжении тысячелетий для воздействия на живые системы применялись техногенные подходы, сейчас же мы начали использовать собственные механизмы природы — с помощью биологической инженерии — для проектирования, масштабирования и преобразования самой жизни.
Гипотеза, проверка, пересмотр данных — это эмпирическая наука. Инжиниринг, однако, работает не совсем так: вы используете детали, которые хорошо знаете и понимаете, для проектирования и создания чего-либо, например софта. Мы хорошо умеем писать программы — отчасти потому, что начали делать их с нуля. Тем не менее идея перенести инженерное мышление в биологию, эволюционирующую миллиарды лет без участия человека, хорошо прижилась.
Читать полностью »
Фотосинтез напрямую или косвенно обеспечивает энергией почти все живые существа на планете. Все зеленые растения, водоросли, и микроорганизмы используют одинаковый механизм получения глюкозы из воды и углекислого газа под действием солнечного света. Однако эффективность фотосинтеза невелика: в глюкозе и других продуктах фотосинтеза запасается обычно 1-2% от энергии падающего света.
Частично неэффективность фотосинтеза вызвана тем, что фотосинтез появился больше двух миллиардов лет назад, когда в атмосфере Земли еще не было кислорода. Из-за этого при фиксации углекислого газа ключевой энзим (по имени RuBisCO) делает ошибку примерно в одном случае из четырех, и вместо углекислого газа реакция происходит с кислородом. Подобный процесс называется фотореспирацией и понижает эффективность фотосинтеза и продуктивность сельскохозяйственных культур почти вдвое.
Читать полностью »
«The Artificially Intelligent Doctor Will Hear You Now»
Нынешний этап массового интереса к нейросетям во многом связан с возможностями сеток по обработке изображений. Улучшить качество фотографии, стилизовать селфи под картину известного художника, выявить объект в кадре и запустить каскад внешних событий — все эти наглядные примеры сегодня доступны в различных продуктах: от приложения для обработки фотографий до сложной системы дорожного автопилота.
Есть еще одна важная сфера применения нейросетей и других технологий, близких к ИИ, — это медицина. Если речь не идет об IBM Watson, то новости из сложного мира высокотехнологичной борьбы за здоровье человека редко просачиваются в СМИ. А тем временем происходит настоящая революция — оказалось, что система автоматизированной обработки изображений не только может стать мощным инструментом анализа и помощи для врача, но и в некоторых случаях заменить самого специалиста.
И не только нейросети питают новый технологический рывок. Бигдата, машинное обучение в целом и даже блокчейн становятся основой для медицинских стартапов, вносящих вклад в борьбу с болезнями и старением.
