и тебя отсеквенируем
Ага! Darpa Awards Ginkgo Bioworks and Transcriptic $9.5M to Bring AI into the Lab https://synbiobeta.com/darpa-awards-ginkgo-bioworks-and-transcriptic/
Seeker своим недавним видео напомнили про автоматизацию экспериментов и лаборатории, в которых работают роботы.
Рассказывают они про компанию под названием Strateos. Оказывается, летом 2019 Transcriptic, упоминаемая неоднократно выше, объединилась с 3Scan, в результате чего появлась на свет Strateos.
Что ж, будем следить за успехами автоматизации под новым именем. 🙂
Рассказывают они про компанию под названием Strateos. Оказывается, летом 2019 Transcriptic, упоминаемая неоднократно выше, объединилась с 3Scan, в результате чего появлась на свет Strateos.
Что ж, будем следить за успехами автоматизации под новым именем. 🙂
YouTube
Inside the Lab Where Robots Run Their Own Experiments
Recent breakthroughs in automation and active machine learning are taking laboratory science to the next level. What will the laboratories of the future look like?
»Subscribe to Seeker! http://bit.ly/subscribeseeker
»Watch more Focal Point | https://bit.ly/2s0cf7w…
»Subscribe to Seeker! http://bit.ly/subscribeseeker
»Watch more Focal Point | https://bit.ly/2s0cf7w…
Forwarded from Data Science by ODS.ai 🦜
(Re)Discovering Protein Structure and Function Through Language Modeling
Trained solely on unsupervised language modeling, the Transformer's attention mechanism recovers high-level structural (folding) and functional properties of proteins!
Why this is important: traditional protein modelling requires lots of computational power. This might be a key to more efficient structure modelling. Protein structure => function. Function => faster drug research and understanding of diseases mechanisms.
Blog: https://blog.einstein.ai/provis/
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.15222
Code: https://github.com/salesforce/provis
#DL #NLU #proteinmodelling #bio #biolearning #insilico
Trained solely on unsupervised language modeling, the Transformer's attention mechanism recovers high-level structural (folding) and functional properties of proteins!
Why this is important: traditional protein modelling requires lots of computational power. This might be a key to more efficient structure modelling. Protein structure => function. Function => faster drug research and understanding of diseases mechanisms.
Blog: https://blog.einstein.ai/provis/
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.15222
Code: https://github.com/salesforce/provis
#DL #NLU #proteinmodelling #bio #biolearning #insilico
Forwarded from завали ебальничек
Одной летучей мышке удалось заразить коронавирусом 14 млн человек, но что позволяет им быть хостами и не страдать от болезни самим? Оказывается, мышам удалось перехитрить вирусы примерно тогда же, когда вымерли динозавры — 65 млн лет назад. И они переигрывают их до сих пор.
Участники международного проекта Bat1k, запущенного еще в 2017 году, чтобы расшифровать геномы всех видов летучих мышек, к настоящему времени полностью расшифровали 6 — но уже узнали много чего удивительного. Например, оказалось, что мыши отделились в отдельную группу, которая может иметь общего предка с млекопитающими, раньше, чем считалось ранее: и землеройки с мышами им вовсе не близкие родственники, а так, седьмая вода на киселе.
Ученые узнали, что летучие мыши проделали громадную работу, которая сделала их устойчивыми к инфекциям: у них отключены по крайней мере 10 генов, которые млекопитающие используют для запуска воспалительных реакций. Другие же противовоспалительные гены оказались продублированы целиком или с модификацией, что может объяснить высокую устойчивость животных к болезням. В геноме обнаружены ошмётки ДНК вирусных инфекций, перенесённых мышами — по всей видимости, за время своего существования они сталкивались с вирусами намного чаще, чем другие виды, и выработали мегазащиту. Так что супергерой тут вовсе не Бэтмен.
Участники международного проекта Bat1k, запущенного еще в 2017 году, чтобы расшифровать геномы всех видов летучих мышек, к настоящему времени полностью расшифровали 6 — но уже узнали много чего удивительного. Например, оказалось, что мыши отделились в отдельную группу, которая может иметь общего предка с млекопитающими, раньше, чем считалось ранее: и землеройки с мышами им вовсе не близкие родственники, а так, седьмая вода на киселе.
Ученые узнали, что летучие мыши проделали громадную работу, которая сделала их устойчивыми к инфекциям: у них отключены по крайней мере 10 генов, которые млекопитающие используют для запуска воспалительных реакций. Другие же противовоспалительные гены оказались продублированы целиком или с модификацией, что может объяснить высокую устойчивость животных к болезням. В геноме обнаружены ошмётки ДНК вирусных инфекций, перенесённых мышами — по всей видимости, за время своего существования они сталкивались с вирусами намного чаще, чем другие виды, и выработали мегазащиту. Так что супергерой тут вовсе не Бэтмен.
Science
How bats have outsmarted viruses—including coronaviruses—for 65 million years
Newly sequenced genomes reveal the secrets of their “superstar” immune systems
Пока фармкомпании гонятся за красивыми цифрами в заголовках пресс-релизов, а мы ждём ещё более высоких процентов эффективности, посмотрим хотя бы на то, какое число участников стоит за ними.
🦠#COVID19
Pfizer/BioNTech
В пресс-релизе заявлена эффективность «более 90%». 43538 участников третьей фазы клинических испытаний, из которых вторую дозу получили 38955 участников. На момент пресс-релиза заявлено о 94 заболевших среди них. В Китае эта мРНК тестируется BioNTech вместе с Fosun Pharma.
Sputnik V
Заявленная двумя днями позднее эффективность в 92% основана на 16000 участниках третьей фазы, которые уже получили две дозы, при 20 заболевших. Всего в исследовании должны будут принять участие 40000 человек. Конечно, хотелось бы деталей подобных подсчётов на основании такого небольшого числа случаев, но, видимо, мы просим слишком многого…
Moderna
Третий пресс-релиз заявляет эффективность в 94.5% на основании 30000 участников третьей фазы и 95 заболевших: 90 в контрольной группе и 5 в группе, получавших mRNA-1273. Дополняет такой детальный пресс-релиз сообщение о том, что её можно хранить целый месяц в обычном холодильнике (и до шести месяцев при -20°C).
Про мРНК-вакцины можно почитать подробнее в этом ревью, чтобы оценить, что хранение и транспортировка вакцин — далеко не единственные проблемы для их производящих фармкомпаний. В случае успеха вакцин от Moderna и Pfizer/BioNTech это будут первые вакцины на основе мРНК на рынке вакцин для человека.
🦠#COVID19
Pfizer/BioNTech
В пресс-релизе заявлена эффективность «более 90%». 43538 участников третьей фазы клинических испытаний, из которых вторую дозу получили 38955 участников. На момент пресс-релиза заявлено о 94 заболевших среди них. В Китае эта мРНК тестируется BioNTech вместе с Fosun Pharma.
Sputnik V
Заявленная двумя днями позднее эффективность в 92% основана на 16000 участниках третьей фазы, которые уже получили две дозы, при 20 заболевших. Всего в исследовании должны будут принять участие 40000 человек. Конечно, хотелось бы деталей подобных подсчётов на основании такого небольшого числа случаев, но, видимо, мы просим слишком многого…
Moderna
Третий пресс-релиз заявляет эффективность в 94.5% на основании 30000 участников третьей фазы и 95 заболевших: 90 в контрольной группе и 5 в группе, получавших mRNA-1273. Дополняет такой детальный пресс-релиз сообщение о том, что её можно хранить целый месяц в обычном холодильнике (и до шести месяцев при -20°C).
Про мРНК-вакцины можно почитать подробнее в этом ревью, чтобы оценить, что хранение и транспортировка вакцин — далеко не единственные проблемы для их производящих фармкомпаний. В случае успеха вакцин от Moderna и Pfizer/BioNTech это будут первые вакцины на основе мРНК на рынке вакцин для человека.
2020 в ДНК (от The Verge)
Ребята в The Verge решили увековечить фотографии и видеозаписи о событиях 2020. Конечно же, точка зрения на события безнадёжно американская, но интересен выбор технологии хранения информации — ДНК. Такими делами занимаются, например, в MISL (Molecular Information Systems Lab), созданной совместно Университетом Вашингтона (UW) и компанией Microsoft. В видео Luis Ceze и Karin Strauss проводят небольшую экскурсию по их лаборатории и рассказывают базовые детали о том, как архив с файлами будет закодирован в виде нуклеотидов. ДНК при этом синтезировали в Twist Bioscience, которая разработала для этого подход на основе кремниевой платформы вместо 96-луночной плашки.
Помимо UW и Microsoft, над использованием ДНК для хранения информации занимаются и в других лабораториях, например Nick Goldman в EBI, — больше деталей в этом Nature Letter (2013) или в докладе (2019). Или вот Dina Zielinski и Yaniv Erlich с их подходом DNA Fountain для кодирования информации в ДНК (Science 2017, GitHub, TED Talk).
А файлы, которые решили сохранить в ДНК, можно посмотреть тут. Такие вот события, люди, явления.
Ребята в The Verge решили увековечить фотографии и видеозаписи о событиях 2020. Конечно же, точка зрения на события безнадёжно американская, но интересен выбор технологии хранения информации — ДНК. Такими делами занимаются, например, в MISL (Molecular Information Systems Lab), созданной совместно Университетом Вашингтона (UW) и компанией Microsoft. В видео Luis Ceze и Karin Strauss проводят небольшую экскурсию по их лаборатории и рассказывают базовые детали о том, как архив с файлами будет закодирован в виде нуклеотидов. ДНК при этом синтезировали в Twist Bioscience, которая разработала для этого подход на основе кремниевой платформы вместо 96-луночной плашки.
Помимо UW и Microsoft, над использованием ДНК для хранения информации занимаются и в других лабораториях, например Nick Goldman в EBI, — больше деталей в этом Nature Letter (2013) или в докладе (2019). Или вот Dina Zielinski и Yaniv Erlich с их подходом DNA Fountain для кодирования информации в ДНК (Science 2017, GitHub, TED Talk).
А файлы, которые решили сохранить в ДНК, можно посмотреть тут. Такие вот события, люди, явления.
YouTube
This synthetic DNA contains our message to the future
As 2020 comes to a close, we look back on the big and small science stories of the year by building a digital time capsule. And we store our data using a remarkable new storage medium: synthetic DNA.
As a companion to this video, we built an interactive…
As a companion to this video, we built an interactive…
и тебя отсеквенируем
🦠#COVID19 Стремительными темпами не только распространяется SARS-CoV-2, но и выходят новые препринты и статьи. Поэтому этот текст — размером в пять сообщений максимальной длины — пришлось опубликовать в телеграфе. Зеркало на graph.org
🦠 По мотивам #COVID19: красивая заметка про летучих мышей от Reuters.
Forwarded from завали ебальничек
То, как быстро удалось разработать вакцины от коронавируса и вывести их на рынок, поразительно. Но жизнь богаче литературы: на самом деле у BioNTech на создание прототипа вакцины ушло несколько часов сразу после того как в январе 2020 года китайские ученые опубликовали расшифровку генома вируса, а у Moderna — два дня. Потому что до этого несколько десятилетий эмигрировавшая в США из Венгрии ученая Каталин Карико с небольшим количеством коллег работала над исследованием mRNA, довольно долго считавшегося бесперспективным. Ей не давали гранты (да она и не особо любила писать заявки), у неё никогда не было своей лаборатории, она всегда получала минимальную или среднюю зарплату, а однажды её муж посчитал, что если сложить все часы, которые Каталин проводит на работе, оплата труда составит примерно доллар в час (в 9 раз меньше, чем в среднем у кассира в американском McDonald's). Ну то есть ей реально двигала только вера в то, что она работает над чем-то стоящим: доктор Карико и её коллеги cчитали, что mRNA может лечь в основу совершенно нового типа вакцин, а также давать организму инструкцию как, например, производить инсулин и другие гормоны. Коронавирус просто "удачно" попался: белок-«шип» (S-белок), с помощью которого он проникает в клетки, оказался идеальной мишенью — вакцина доставляет измененную молекулу РНК, которая заставляет клетки производить S-белок, что знакомит иммунитет с вирусом. Побочных эффектов при этом — в разы меньше чем от приема оральных контрацептивов. Конечный успех вакцин Pfizer-BioNTech и Moderna (единственных в фарме, кто в итоге начал спонсировать исследования Карико), конечно, зависел также от многолетней работы многих других ученых из разных стран, и без них бы тоже ничего не вышло. И благодаря такому успешному ударному внедрению mRNA вакцин от коронавируса на горизонте в очередной раз замаячила вакцина от ВИЧ — с той же технологией в основе.
История Каталин Карико это одновременно вдохновляющая история успеха и пример ошибки выжившего. Остается только догадываться, сколько еще людей также работают над чем-то революционым, но их исследований не замечают — например, потому что они не умеют их питчить инвесторам и научным фондам, потому что рыночек не всегда может порешать правильно или просто потому что научное сообщество в даннымй момент не в состоянии разглядеть потенциал. Сколько еще ученых просто устали от маленькой зарплаты и кумовства и ушли в кодинг? Считается, что жертвовать своими интересами ради общего блага это героизм, и это, конечно, очень удобно: можно не создавать условий труда, благодарность выражать грамотой, ну и вообще всячески культивировать идеи, что без страдания и ежесекундного преодоления трудностей ты ненастоящий сварщик. Вон работают же люди на компьютерах 2000 года выпуска, ждут реактивов месяцами и не жалуются, ещё и гранты умудряются получать! Но вообще как-то стремно осознавать, как часто твои благополучие и жизнь зависят только от того, хватает ли людям энтузиазма 20 лет бесплатно чистить от снега заброшенный аэродром или безропотно кочевать из лаборатории в лабораторию чтобы только иметь возможность работать со своей любимой РНК, которую все остальные считают шлаком.
История Каталин Карико это одновременно вдохновляющая история успеха и пример ошибки выжившего. Остается только догадываться, сколько еще людей также работают над чем-то революционым, но их исследований не замечают — например, потому что они не умеют их питчить инвесторам и научным фондам, потому что рыночек не всегда может порешать правильно или просто потому что научное сообщество в даннымй момент не в состоянии разглядеть потенциал. Сколько еще ученых просто устали от маленькой зарплаты и кумовства и ушли в кодинг? Считается, что жертвовать своими интересами ради общего блага это героизм, и это, конечно, очень удобно: можно не создавать условий труда, благодарность выражать грамотой, ну и вообще всячески культивировать идеи, что без страдания и ежесекундного преодоления трудностей ты ненастоящий сварщик. Вон работают же люди на компьютерах 2000 года выпуска, ждут реактивов месяцами и не жалуются, ещё и гранты умудряются получать! Но вообще как-то стремно осознавать, как часто твои благополучие и жизнь зависят только от того, хватает ли людям энтузиазма 20 лет бесплатно чистить от снега заброшенный аэродром или безропотно кочевать из лаборатории в лабораторию чтобы только иметь возможность работать со своей любимой РНК, которую все остальные считают шлаком.
NY Times
Long Overlooked, Kati Kariko Helped Shield the World From the Coronavirus (Published 2021)
Collaborating with devoted colleagues, Dr. Kariko laid the groundwork for the mRNA vaccines turning the tide of the pandemic.
FDA разрешила использование моноклональных антител адуканумаб против бета-амилоидов от компании Biogen. Предназначенный для лечения болезни Альцгеймера препарат попал в новостную сводку по любопытной причине — третья фаза клинических испытаний не показала эффективности. Формально, это первое подобное лекарство для лечения болезни Альцгеймера, которое было когда-либо одобрено, но решение FDA не устраняет всех опубликованных и высказанных сомнений по поводу того, есть ли вообще подобное работающее лекарство у Biogen’а.
Википедию уже обновили, посмотрим, если и как история будет развиваться дальше.
Википедию уже обновили, посмотрим, если и как история будет развиваться дальше.
и тебя отсеквенируем
На излюбленном distill.pub новая статья — про гауссовские процессы. https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/
Distill всё.
Редакторы экспериментального журнала нового поколения с интерактивными статьями про машинное обучение опубликовали пост, в котором рассказывают, как изменилось их представление о научных публикациях будущего, что было в их работе самым сложным и чему они научились за годы работы.
Поддерживать высокий уровень качества публикаций тяжело, ребята выгорели и делают перерыв. Возможно, что работающая модель на самом деле не в одном подобном журнале, а в интерактивных статьях, которые люди могут делать и публиковать на сторонних сайтах, собирая неформальные отзывы для их улучшения, как это было в случае Distill и модели работы через GitHub Issues.
Редакторы экспериментального журнала нового поколения с интерактивными статьями про машинное обучение опубликовали пост, в котором рассказывают, как изменилось их представление о научных публикациях будущего, что было в их работе самым сложным и чему они научились за годы работы.
Поддерживать высокий уровень качества публикаций тяжело, ребята выгорели и делают перерыв. Возможно, что работающая модель на самом деле не в одном подобном журнале, а в интерактивных статьях, которые люди могут делать и публиковать на сторонних сайтах, собирая неформальные отзывы для их улучшения, как это было в случае Distill и модели работы через GitHub Issues.
Distill
Distill Hiatus
After five years, Distill will be taking a break.
Смотрите, что теперь есть: https://www.alphafold.ebi.ac.uk/.
365 тысяч структур на старте и планы достичь 135 миллионов.
Подробный пресс-релиз тоже имеется.
365 тысяч структур на старте и планы достичь 135 миллионов.
Подробный пресс-релиз тоже имеется.