Loiso Pondohva Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:25 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:25 UPD2: Да, в статье что я присылал, были указания о синтезе PrP (и патогенного и нормального) именно дрожжами. Так что их можно использовать, как фабрики по синтезу и мутации данного белка. Но увы, там же пишут, что в дрожжах у них очень мало значимых и отслеживаемых функций. Таким образом наш потенциальный отбор "замедлится" апробированием более благонадёжных вариантов на более высокоуровневых организмах. Тут может и пригодится предварительное молекулярное моделирование, чтобы не тратить время и деньги зря! 1 Ссылка на комментарий
Аристотель Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:27 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:27 Цитата Я имел ввиду, что это не безальтеративно быстрее, а возможный параллельный подход. Ибо нейросетки - это круто, но нам нужно не просто вычислить конформацию, а вычислить её по двум факторам. Возможность превращения (что молекулярно - очень сложный процесс) и сохранение функции (что на компьютере я тоже плохо представляю, как предсказать для таких многофункциональных белков) А человеческих ресурсов на это хватит? Имея в виду времени, бюджета, когнитивных возможностей человека? Это, по сути, метод тыка, изменим что-то здесь, посмотрим как это сработает... Не легче перевалить всю эту ношу на ИИ, который бы использовал весь массив человеческих данных для предсказания более удачных структур белка, сам проводил бы проверку двух этих факторов: "возможность превращения" и "сохранение функции"? Ссылка на комментарий
Loiso Pondohva Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:40 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:40 2 минуты назад, Аристотель сказал: когнитивных возможностей человека Это кстати ещё одна интересная проблема! Как там учёным и человечеству когнитивно прокачаться, чтобы времени на всё хватало Ну конкретно с энзимами, с учётом большого количество образцов в каждом поколении и систематическом отборе, а также быстрым методикам оценки функциональности энзима - это в принципе работало хорошо... Но я понимаю ваше беспокойство. С другой стороны ИИ. Я пока не уверен, что наши нейросети на такое способны. Скажем так, я после школьных заигрываний и долгой паузы, в этом году серьёзно вступил на эту почву (нам надо разработать нейросетку, которая с голографического микроскопа должна по параметрам клетки раскидывать их по апоптозу-некрозу и аутофагии) И пока, как я общаюсь с ИТшниками и людьми рядом, у меня складывается такое ощущение. Нейросети в науке - это круто, это и предсказание ретросинтезов иногда, это и анализ больших объёмов данных, фолдинг, выстраивание корреляций, анализ спектров итд. Вон даже 10 симфонию Бетховена очень хорошо доделали. Они снимают с плеч много рутинной работы. Но их (не)точность, необходимость кропотливого подхода к обучению и узкость выполняемой задачи - оставляют за человеком большую необходимость корректировки полученных данных, особенно в творческих задачах. То есть это замечательно, но не панацея, и сразу нужные последовательности она вряд ли выдаст. Нужно будет сначала очень хорошо подумать, как её на на эту задачу правильно настроить, и потом перепроверить не была ли совершена глупость. Ссылка на комментарий
Loiso Pondohva Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:45 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 08:45 14 минут назад, Аристотель сказал: Не легче перевалить всю эту ношу на ИИ, который бы использовал весь массив человеческих данных для предсказания более удачных структур белка, сам проводил бы проверку двух этих факторов: "возможность превращения" и "сохранение функции"? Опять же. Эти факторы нужно правильно математически в неё задать. Или как-то на них обучить (я с ходу не могу представить как бы это выглядело). И весь массив человечества задавать тоже вроде бы нельзя. Это во-первых долго, энергозатратно. Но что важнее - есть проблема переобучения, хотя я не знаю насколько она тут актуальна. Опять же это крайне зависит от структуры самой нейросети. Без нужного количества слоёв она такое не переварит вменяемо. Плюс, как я понимаю, под задачи протеомики зачастую прямо арендуют суперкомпьютеры. То есть. Это возможно. Но в меру моих знаний (не самых глубоких) о возможностях нейросетей - пока выглядит так же легендарно сложно. Ссылка на комментарий
Loiso Pondohva Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 09:07 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 09:07 Кстати весьма удивительно, что мы так мало знаем и применяем прионы... В плане вот сами прионы. Их может быть у млекопитающих несколько возможных типов, но все производные от PrP, просто по-разному свёрнутые и вызывающие немного разные болезни. Есть ещё прионы грибов, причём они производные совершенно других белков, не всегда патогенные, и иногда им даже помогают оформиться шаппероны. А прионы дают грибам определённые преимущества. Есть определённые "псевдоузлы" РНК, возможно ответственные за сворачивание прионов... http://rfam.xfam.org/family/RF00523 И в целом...Всё... То есть мы рассматриваем прионы - как очень редкое инфекционное заболевание, в основном одного белка (о грибах я сам только недавно узнал) https://en.wikipedia.org/wiki/Fungal_prion Но в целом...Это же может быть инструментом биотехнологии определённым. Или просто интересным объектом исследования, с точки зрения возможностей белков. Могут ли быть прионы как-то полезны? А если рассматривать их связь с шапперонами... Можно ли использовать их, как альтернативный источник хранения информации о структуре? Мне кажется проблема в том, что нам известно, очень мало вариантов прионов, а как следствие и их возможных форм и функционирования. Возможно - лишь редкие белки могут иметь такие конформации... Но если так задуматься, это же и правда большой простор для опытов, будь у нас возможность делать другие белки с подобными свойствами и как-то их контролировать/предсказывать. Ссылка на комментарий
Аристотель Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 09:20 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 09:20 Цитата Это кстати ещё одна интересная проблема! Как там учёным и человечеству когнитивно прокачаться, чтобы времени на всё хватало С помощью объединения человека и ИИ. К примеру, с помощью нейроинтерфейсов. Это, скорее всего, единственный подход, чтобы когнитивно прокачаться. Цитата С другой стороны ИИ. Я пока не уверен, что наши нейросети на такое способны Не способны в данный момент. Проблема даже не в самом создании ИИ, а в интерпретации предоставляемых им данных. По сути, вследствие нашей ограниченности, мы не будем понимать решений ИИ. Поэтому лучшим подходом это объединение человека и ИИ. И мы вполне себе ощущаем нашу когнитивную недостаточность, в виде бремени знаний[1]. У нас до сих пор нет хороших теорий по квантовой гравитации (вследствие кризиса идей в физике с 80-х годов), нет формата решения трудной проблемы Дэвида Чалмерса, проблемы с метафизическими интерпретациями квантовой механики, проблемы с бесконечными числами в математике... И эти проблемы только накапливаются и не решаются. Цитата и потом перепроверить не была ли совершена глупость. Человечество уже столкнулось с тем, что проверять некоторые теоремы сложно и даже некому. К примеру, док-ва abc-гипотезы в 2012 году (646 страниц!). Два человека, которые смогли рассмотреть эти работы нашли в ней ошибку, однако автор Мотидзуки этих работ отрицает эту ошибку и его коллеги солидарны с ним. И кто из них прав? А ИИ может выдаст в 10к страниц, мы это, с огромной вероятностью, не сможем проверить. Потому и объединение человека с ИИ необходимо. Цитата Ну конкретно с энзимами, с учётом большого количество образцов в каждом поколении и систематическом отборе, а также быстрым методикам оценки функциональности энзима - это в принципе работало хорошо... На данном этапе за отсутствием супер-ИИ, нейроинтерфейсов, вполне вариант. Цитата нам надо разработать нейросетку, которая с голографического микроскопа должна по параметрам клетки раскидывать их по апоптозу-некрозу и аутофагии Удачи с вашей работой. 1 Ссылка на комментарий
Loiso Pondohva Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 09:46 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 09:46 3 минуты назад, Аристотель сказал: Удачи с вашей работой. Благодарю) Хотя нейросетка - это конечно мой способ быть полезным дистанционно, а не главный интерес нашего исследования... 4 минуты назад, Аристотель сказал: С помощью объединения человека и ИИ. К примеру, с помощью нейроинтерфейсов. Это, скорее всего, единственный подход, чтобы когнитивно прокачаться. Хм, безусловно когда ты человек и ИИ сольются, это неизбежно. И мне нравится такой вариант. Но пока до этого далеко. Впереди ещё создание настоящего сильного ИИ, решение морально-этических вопросов с ним связанных, ряд последующих потрясений и только потом уже слияние. Да и создание сильного ИИ произойдёт непонятно в общем-то когда. Это такой кот в мешке, как нормальный термояд или очередная теория всего. Хотя простенькие нейроинтерфейсы уже скоро будут (я думаю лет через 8-15) доступны на рынке. Да, чем больше мы знаем, тем больше мы НЕ ЗНАЕМ. Научное знание возрастает чуть ли не по экспоненте, не быть узким глупым специалистом - очень сложно. (Ого какая статья. Мне очень нужны были эти графики и данные для нормально обоснованной аргументации своей позиции года 1,5 назад. Но и сейчас радуют)) А с некоторыми теоремами - это правда атас. Благо такой треш пока только в математике (а она всегда была максимально оторвана от реальной вселенной) и частично в физике... Поскольку компьютерный гений из меня уже вряд ли выйдет, максимум - прикладной специалист, мне легче работать с тем, что я люблю, а это собственно - мозги) Нейронауки - это сейчас правда алхимия, которая готовится стать химией. И принять участие в этом движе - это крутая возможность и честь. Но это потребует от меня некоторых усилий в следующие несколько лет...Больших усилий. Но я думаю область в которой больше всего возможностей открыть что-то новое - того стоит. В целом, есть и другие методы когнитивных костылей, до нормальных нейроинтерфейсов. Есть молекулы. Но с ними всегда очень скользко. Или оно очень работающие, но очень вредные. Или они не вредные, но на здоровых людях результата не дают. Или это нейропептиды, которые и дают результат и не вредные, но не понятно как они работают и как их употреблять. Или они подозрительно близки к психоделикам и результаты дают только при определённой экспозиции. То есть всё скользко и неоднозначно, NZT не предвидится, но копать можно Есть гены которые установлены, как хорошо влияющие на интеллект. Но модификация генов мозга...in vivo...на человеке...Это скандал /я если честно удивлён, что никто себе ещё не вколол из интереса вирусный вектор с каким-нибудь "геном умной мыши"...Неужели нет таких отчаянных Есть кстати большой пласт эпигенетики стоящей за интеллектом. Это правда перспективно и интересно, НО МЫ ПЛОХО УМЕЕМ ВЛИЯТЬ НА ЭПИГЕНЕТИКУ IN VIVO(пока) Есть физические методы воздействия, типа транскраниальной стимуляции, которой можно прям синдром Саванта моделировать на левой височной доле. Опять же, оптогенетика, воздействие на ГЭБ ультразвуком, создание искусственных рецепторов для активации определённых нейронов определённой молекулой... То есть если собрать молекулы-гены и физику, отработанные технологии и достаточно глубокое понимание мозга, можно в принципе тоже слегка продлить актуальность нашего мозга. Кстати знаете https://www.proteinatlas.org/humanproteome/brain ? 1 Ссылка на комментарий
Arkadiy Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 10:06 Автор Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 10:06 (изменено) 1 час назад, Loiso Pondohva сказал: UPD2: Да, в статье что я присылал, были указания о синтезе PrP (и патогенного и нормального) именно дрожжами. Так что их можно использовать, как фабрики по синтезу и мутации данного белка. Но увы, там же пишут, что в дрожжах у них очень мало значимых и отслеживаемых функций. Таким образом наш потенциальный отбор "замедлится" апробированием более благонадёжных вариантов на более высокоуровневых организмах. Тут может и пригодится предварительное молекулярное моделирование, чтобы не тратить время и деньги зря! Программ молекулярного моделирования сейчас доступно навалом, ставь любую или все сразу, и занимайся молекулярным моделированием. Я этим занимался еще во времена 386 процессоров Изменено 28 Ноября, 2021 в 10:08 пользователем Arkadiy Ссылка на комментарий
Аристотель Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 10:09 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 10:09 Цитата Но пока до этого далеко Далеко, но человечеству, вероятно, недалеко до забвения [1]. Надеюсь, человечество сменит свой курс развития, и мы в будущем увидим новые идеи, разработки, процветание человеческой цивилизации. Цитата И принять участие в этом движе - это крутая возможность и честь. Упомянули про ваш переход. Я перешёл в когнитивные науки, нейробиологию и т.д. Раньше занимался в основном генетикой. Сейчас меня больше интересует репрезентативная модель головного мозга его субъективной реальности. На данный момент изучаю проявления галлюцинаций (начиная от механизмов возникновения, заканчивая интерпретациями). Цитата Кстати знаете https://www.proteinatlas.org/humanproteome/brain ? Да. Ссылка на комментарий
Loiso Pondohva Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 10:10 Поделиться Опубликовано 28 Ноября, 2021 в 10:10 Только что, Arkadiy сказал: программ молекулярного моделирования сейчас доступно навалом, ставь любую и занимайся молекулярным моделированием. Я этим занимался еще во времена 386 процессоров У меня на биолинуксе под них отдельный раздел есть ) Проблема в их технических органичениях. Одно дело играться с олигопептидами и большими-малыми молекулами. Другое дело моделировать взаимодействие двух больших белков. Да и тем более из просто модели - совершенно не ясно сохранение многочисленных функций белка в теле. Так что моделирование - это круто, но имеет свои лимиты. Ну или я совсем уж отсталый ламмер. 1 Ссылка на комментарий
Рекомендуемые сообщения
Для публикации сообщений создайте учётную запись или авторизуйтесь
Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий
Создать аккаунт
Зарегистрируйте новый аккаунт в нашем сообществе. Это очень просто!
Регистрация нового пользователяВойти
Уже есть аккаунт? Войти в систему.
Войти