79265616105@yandex.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.

Комикс на конкурс «Био/Мол/Текст»: IgE-опосредованная аллергическая реакция — это иммунная стратегия млекопитающих, направленная на избавление от многоклеточных паразитов и их личинок. Мой комикс раскрывает механизм осуществления сверхбыстрой реакции на небольшие количества паразитарных антигенов и в шуточной форме рассказывает об истоках возникновения IgE-опосредованной аллергии в процессе эволюции.

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»: Рибосомы часто называют «фабриками» клетки, ведь они производят белки — основу для существования жизни. Но известно ли вам, что эти фабрики могут впадать в нечто вроде сна? Недавние исследования показали, что под действием специальных белковых факторов рибосомы способны временно прекращать синтез белка, пережидая неблагоприятные условия. Читая статью, вы погрузитесь в «грезы» белковых машин и узнаете, какие молекулярные механизмы могут участвовать в гибернации рибосом, как это явление было открыто, какие исследования проводятся на данный момент и различные версии, почему же рибосомы впадают в гибернацию.

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.