katerina_19851211@mail.ru 0,0

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Стремительное развитие технологий компьютерного зрения в последние годы, подпитываемое прогрессом в глубоком обучении и доступностью больших данных, существенно трансформирует многие ключевые процессы в науке, промышленности, медицине и повседневной жизни. Особенно революционна его роль в сферах, где человеческое восприятие является слабым местом, внося субъективность, когнитивные искажения и ошибки, вызванные усталостью. Современные системы на основе нейронных сетей и сложных архитектур не просто анализируют изображения, а понимают их контекст, превосходя человека в скорости, точности и постоянстве. Они обеспечивают автоматический, объективный и мгновенный анализ визуальных данных — от обнаружения и диагностики патологий по рентгеновским снимкам до навигации беспилотных автомобилей и управления «умным» городом. Так компьютерное зрение перестало быть лабораторным узкоспециализированным инструментом, а превратилось в незаменимую технологию для принятия точных и надежных решений в цифровую эпоху, где ценность объективных визуальных данных непрерывно растет.

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: Пока одни микробы защищают наш организм, другие (в частности, Clostridioides difficile) ждут удобного момента, чтобы завладеть территорией. Стоит неблагоприятным факторам нарушить баланс микробного мира (например, вы приняли антибиотик) — и враг пробуждается. Но что, если бактерии-защитники могут подавлять рост нарушителей спокойствия просто уничтожая их продовольственные запасы? Представьте себе невидимую войну в глубинах кишечника, где победа определяется не мощностью оружия, а — внезапно — скоростью поедания, и отнюдь не друг друга, а обычных продуктов питания самих бактерий! Мы построили биоинформатический конвейер, который по геномам предсказывает, какие микробы способны лишать C. difficile жизненно важных аминокислот и тем самым не позволять ей эффективно колонизировать кишечник. Этот подход открывает путь к выявлению наиболее перспективных микробных защитников — потенциальных пробиотических микроорганизмов.