Google Brain Team обупликовала в бложике краткий обзор исследований за 2017 год.
И выглядит это более чем впечатляюще.

Часть 1: https://research.googleblog.com/2018/01/the-google-brain-team-looking-back-on.html
Часть 2: https://research.googleblog.com/2018/01/the-google-brain-team-looking-back-on_12.html

В области здравоохранения, конечно же, упомянули сетки, натренированные распознавать на фотографиях опухоль.
https://research.googleblog.com/2017/03/assisting-pathologists-in-detecting.html

Другое близкое к современной биологии направление исследований — drug discovery.
Про это подробнее тут https://research.googleblog.com/2017/04/predicting-properties-of-molecules-with.html.

Маленький шаг: магазин будущего от Amazon открыли для всех.
Пока что будущее наступило только в Сиэтле.

https://thenextweb.com/us/2018/01/22/amazons-cashier-less-grocery-store-opens-to-the-public-today/

“People told us we should have waited to publish until we knew what they did. Now I’m like, dude, it took 14 years to figure this out”.

https://www.nature.com/articles/d41586-018-00920-x

https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.12.017

Одна из особенных, интересных заметок об истории молекулярной биологии и её развитии в Европе.

Глобальное потепление заставляет голодать белых медведей, потому что таяние льдов затрудняет доступ к их основной пище: тюлешам. Чтобы поддерживать вес, здоровье и быть красивыми пупсиками, медведям необходимо потреблять около 12 000 калорий в день. Для этого нужно каждый 10-12 дней съедать взрослого тюленя или 220 увесистых бигмаков, но с последними на Северной полюсе, очевидно, есть проблемы. Теперь там всё сложнее найти и вкусного жирного ластоногого — им стало намного проще прятаться. Нырк в воду и нет тюленя, а в море он чувствует себя, ну... как тюлень в воде.
Ученые из США и Канады в течение трех лет следили за девятью белыми медведицами, нацепив на животных ошейники с GPS и видеокамерами, а также каждую весну брали у них кровь для анализа, что позволило оценить метаболизм хищников. Оказалось, что они тратят калории быстрее, чем считалось ранее, а для поиска пищи медведям приходится проходить всё большую дистанцию. Половине самок не удавалось часто ловить хитрых тюленей, отчего 4 из них потеряли не меньше 10% веса (он составляет около 350 кг). Если всё так пойдет и дальше, белым мишкам придется прикладывать еще больше усилий для поиска пищи, что ставит под угрозу само существование вида.

http://science.sciencemag.org/content/359/6375/568

Структура H3K9me3 с гетерохроматиновым белком HP1: статья в Molecular Cell, пресс-релиз от OIST.
Cryo-EM FTW!

Российские ученые выяснили, о чем на самом деле говорят линии на руках приматов — те самые, по которым хироманты «предсказывают» судьбу. Мэллин Новикова из МГУ и Александр Кузнецов из Палеонтологического института РАН исследовали ладошки южноамериканских обезьян. Биологи подошли к хиромантии научно и изучили линии жизни, судьбы, сердца, головы и т. д. Встретит ли в этом сезоне мартышка свою любовь, предсказать с их помощью довольно проблематично, но оказалось, что по характерным складкам можно буквально читать эволюционный сценарий, по которому происходило совершенствование хватательной функции. К примеру, линия жизни, связанная с обособлением большого пальца, является самой древней и есть у всех обезьян. Продольные складки также появились в начале эволюции приматов — они есть и у лемуров, и у мартышек, и у некоторых обезьян Старого Света. Позже из-за развития функции силового прижимания объектов к ладони тремя или четырьмя пальцами стали формироваться поперечные линии. Линия сердца появилась у южноамериканских обезьян и человека независимо друг от друга, а вот линия головы есть только у человека.

Исследование было опубликовано в новом номере научного журнала СПбГУ Biological Communications.

https://biocomm.spbu.ru/article/view/75

Интересная статья из Nature Neuroscience про транскриптомы клеток зрительной коры. Мышек держали в темноте неделю, а затем включали свет на час или на четыре часа, после чего секвенировали транскриптомы клеток зрительной коры. Интересующей исследователей особенностью зрительной коры была активация генов раннего ответа (early-response genes, ERG). Но в биологии просто никогда не бывает: так, чтобы сохранить подобное in vivo состояние, при пробоподготовке добавляли коктель из ингибиторов (активности нейронов, кальциевых каналов, транскрипции, трансляции).

Любопытно, что стимуляция светом вызвала транскрипционный ответ не только в нейронах, но и клетках эндотелия, гладкомышечных клетках, астроцитах, перицитах и макрофагах.

Датасет состоит из 47209 клеток, в среднем 3234 транскриптов на клетку. Всего 8 типов (и 30 подтипов) клеток. Данные доступны в GEO, а экспрессию отдельных генов можно посмотреть на сайте лаборатории.

Дамы и господа,

геном аксолотля.

Не менее интересен геном планарии Schmidtea mediterranea.
Забавно, что в статье есть фотографии эппендорфа (спойлер: при выделении ДНК авторы дополнительно избавлялись от пигмента).

Что это за карапуз преклонил колено перед сестрой Катериной, держа в руках горшок с растеньем? Это Чарли Дарвин, у которого сегодня день рожденья! 🎈

Несколько разработок в области бионики и протезов.
Конечно же, без AI и Darpa не обходится.

https://www.wired.com/story/ai-is-fueling-smarter-prosthetics-than-ever-before/

Гугл ресерч отчитались, что проводят исследования по определению сердечных заболеваний по снимку сетчатки. Тема, безусловно, важная и интересная, но пока малопродуктивная - очень уж пока низкая точность. Причем причина низкой точности тоже понятна - недостаток данных.

Вот скажем цифра: нынешняя их система может отличить сетчатку курильщика от некурильщика с точностью 71%. Т.е. ошибается она в 3 из 10 случаев, что для медицинского применения очень много. Более того, я уверен что на самом деле они отличают не курилищьика, а человека который недавно употребил никотин. Разница этих сущностей, как вы понимаете, довольно большая.

Но все равно очень круто, что они этим занялись - в теме анализа изображений с помощью ИИ очень много потенциальных открытий, работа с сетчаткой это как раз одна из таких областей. https://research.googleblog.com/2018/02/assessing-cardiovascular-risk-factors.html