pbsimonova@yandex.ru 0,0

Видео на конкурс «Био/Мол/Текст»: Современная программа школьного курса биологии и окружающего мира насыщена теоретической информацией, а вот непосредственные наблюдения в природе организуются в школах не так часто. Но ведь именно они позволяют пробудить живой интерес к науке и ее методам. Каждый из нас слышал о гидрах, инфузориях, бактериях, но многие ли могут похвастаться тем, что хоть раз видели их вживую? Для детей наблюдать своими глазами объекты, которые они изучают, особенно важно. Имея в своем арсенале микроскоп и немного терпения, можно открыть целый удивительный мир живых организмов. А если привнести в этот процесс немного игры, то науку можно сделать еще более увлекательной. Мы постарались реализовать эту концепцию в нашем видео и предлагаем вам вместе с нами поучаствовать в настоящем детективном расследовании, но не простом, а биологическом.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Музыка издавна рассматривается как мощный эмоциональный и физиологический стимул, способный воздействовать на работу сердца, дыхание и нервную систему. В XX–XXI веках, с развитием когнитивных наук, она превратилась в самостоятельный инструмент реабилитации, применяемый в неврологии, хирургии, онкологии и даже акушерстве. В статье рассматриваются современные научные данные о влиянии музыки на организм беременной женщины и плода, включая стабилизацию сердечного ритма, уменьшение тревожности и снижение гормональных маркеров стресса. Особое внимание уделено новому биомедицинскому исследованию, в котором изучалось профилактическое действие музыкальной терапии на модель послеродовой депрессии. Показано, что регулярное музыкальное воздействие снижает тревожное и депрессивное поведение, уменьшает воспаление и оксидативный стресс, восстанавливает нейронную пластичность и защищает клетки гиппокампа. Полученные результаты демонстрируют потенциал музыки как мягкого, безопасного и доступного вмешательства, способного поддерживать эмоциональное и физиологическое состояние женщин в перинатальном периоде и снижать риск развития послеродовой депрессии.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: На заре обработки биологических снимков исследователь проводил долгие часы, вручную обводя контуры клеток или даже подсчитывая клетки микроскопического поля в камере Горяева. Развитие технологий обработки изображений позволило автоматизировать такие задачи, как подсчет клеток на снимке и их классификация. Это значительно продвинуло разработку лекарств (быстрый анализ выживаемости), диагностику заболеваний и многие другие направления исследований. В этой статье рассмотрим эволюцию подходов к определению клеток на микроскопических изображениях в задачах компьютерного зрения — как методы анализа клеточных снимков развивались от алгоритмов с жестко заданными правилами обработки пикселей к нейросетевым моделям, использующим обучение на данных, геометрические представления формы и самообучение. И разберемся, почему каждый новый подход возникал как ответ на ограничения предыдущего, и как со временем менялся сам способ формального описания клеточной структуры.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Дендритные шипики — это выступы плазматической мембраны нейронов на их отростках (дендритах), отвечающие за синаптические связи с другими нейронами (в синапсе они выступают в роли постсинаптической мембраны). Дендритные шипики могут иметь самые разные формы; в течении жизни они появляются, растут, меняются и исчезают. Считается, что морфология (форма) дендритных шипиков тесно связана с тем, как они функционируют. Также выдвигаются гипотезы о связи расположения шипиков на нейроне и их функционировании. Область исследования формы шипиков и их расположения при различных состояниях и заболеваниях поистине безгранична. Ранее разработанные математические методы и ПО для анализа изображений шипиков с ростом объема данных теряют свою актуальность, так как они лишь упрощают или совершенствуют неточную и долгую ручную обработку таких сложных данных. На сцену выходит искусственный интеллект: нейросетевые методы сегментации дендритов и шипиков, машинная классификация шипиков и дендритов на основе математических метрик, графовые нейронные сети для классификации нейронов. Об этих методиках и перспективах использования их в исследованиях дендритных шипиков расскажем ниже.