lena.rosh@mail.ru 0,0

Комикс на конкурс «Био/Мол/Текст»: Новогодняя научная сказка посвящена наступившему году Огненной Лошади. Она рассказывает захватывающую историю о том, где, когда и каким образом в Евразии древние люди сумели одомашнить диких лошадей.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Орёл Хааста (Hieraaetus moorei) был крупнейшим орлом в истории человечества, чья судьба до сих пор будоражит воображение палеонтологов и экологов. Этот гигантский хищник, весивший до 14 килограммов при размахе крыльев почти в три метра, правил небом Южного острова Новой Зеландии до прихода первых полинезийских поселенцев около 700 лет назад. Проведенные нами морфологические исследования показывают, что орёл Хааста был не падальщиком, как долгое время считалось, а высокоспециализированным активным охотником, приспособленным к захвату и «разделке» добычи, многократно превосходящей его по массе. Анализ реконструированной мускулатуры таза и задней конечности выявляет уникальный комплекс морфологических адаптаций, никогда прежде не наблюдавшихся у других ястребиных птиц. Именно эта узкая специализация на мегафауне — гигантских нелетающих птицах моа — стала эволюционной ловушкой, когда быстрое истребление добычи привело вид к катастрофе. История орла Хааста — это урок тому, как совершенство в охоте на одну-единственную добычу может обернуться гибелью вида.

Вышивка на конкурс «Био/Мол/Текст»: Эта работа — попытка отразить единство и многообразие жизни на Земле через символы генетического кода. Четыре буквы кода ДНК (A, T, G, C) превращены в художественные образы царств живой природы: Животные, Растения, Грибы и Бактерии. Каждая буква населена представителями царств и представляет визуальную метафору того, что универсальный язык ДНК лежит в основе всего биологического разнообразия.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Шизофрения — одна из самых загадочных болезней в психиатрии. Она встречается примерно у 1% людей во всем мире — стабильно, независимо от страны, культуры или эпохи. При этом за единым диагнозом скрывается поразительная неоднородность: у разных пациентов болезнь проявляется по-разному, течет по-разному и по-разному отвечает на лечение. Наследуемость оценивается в 60–80% — цифра, которая звучит как приговор. Но это ловушка интерпретации. Психические заболевания — это не поломка одного гена. Это тысячи вариантов, разбросанных по геному, каждый из которых сам по себе безвреден. Вместе они формируют не судьбу, а порог уязвимости. В этой статье мы разбираем, почему такая генетическая архитектура ставит в тупик классические методы анализа данных — и как машинное обучение вместе с искусственным интеллектом помогают находить закономерности там, где привычная статистика бессильна.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Представь: редкие генетические синдромы, которые годами остаются нераспознанными врачами, теперь диагностируются с помощью одного фото. Исследуй роль ИИ в анализе генома, с акцентом на синдроме Кабуки — названном в честь японского театра кабуки из-за поразительного сходства черт лица с драматическим гримом кумадори. Узнай, как нейросеть DeepGestalt, обученная на тысячах снимков, с точностью 91% распознает мутации в генах KMT2D или KDM6A, помогая установить диагноз на основе симптомов. Открой синергию биологии, математики, программирования и медицины в инструментах вроде Face2Gene, которые ускоряют поиск, облегчают жизнь пациентам и ведут к эре персонализированной медицины. А впереди? ИИ, прогнозирующий болезни, оценивающий риски и подбирающий терапию под каждого — это уже реальность!

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: В 1990-х казалось, что аптамеры вот-вот вытеснят антитела. Спустя десятилетия — всего несколько препаратов, а в обзорах все чаще звучит: «высокий потенциал, но мало реализован». В этой статье мы разбираемся, что дело может быть не в самих аптамерах, а в способе их поиска — методе SELEX, который на практике напоминает лотерею. На фоне успехов AlphaFold мы объясняем, почему прямой перенос этого подхода на аптамеры не работает, и как вместо случайного отбора перейти к рациональному дизайну. Наконец, мы рассказываем, как платформа Xelari заменяет месяцы лабораторного перебора полным компьютерным проектированием аптамеров и почему у этих почти забытых молекул снова появился шанс.