molpit
Login:
Password:
remember

Напоминаю, из каких бы клеток не делать органы, киборг "думать" не станет. Авторы статьи [Li2019] использовали метафору "органоиды киборга" для привлечения внимания к их имплантации наноэлектроники через органогенез для тканевой электрофизиологии, что схематически изображено на рисунке ниже. Пресс-релиз органоиды киборга предлагают редкий взгляд на ранние стадии развития поясняет основную мысль ценности реализованной имплантации.

графАннот2 (189Кб)
Графическая аннотация статьи [Li2019]

На русском языке Юлия Воробьева недавно написала хорошую аннотацию пресс-релиза и статьи "Биологи придумали, как вырастить из стволовых клеток киборганоиды", которая позволит вам глубже понять результаты работы [Li2019]. А ещё лучше полистать препринт Li2019pr (pdf, 795КБ). Обращаю ваше внимание, что к статье и препринту прилагаются очень многое поясняющие видео. Посмотрите, многое станет ясным.

{Li2019} Qiang Li, Kewang Nan, Paul Le Floch, Zuwan Lin, Hao Sheng, Thomas S. Blum, and Jia Liu. Cyborg Organoids: Implantation of Nanoelectronics via Organogenesis for Tissue-Wide Electrophysiology // Nano letters (2019). Publication Date: July 26, 2019. doi 10.1021/acs.nanolett.9b02512; // Preprint bioRxiv (2019): 697664. doi 10.1101/697664

Peter Belobrov 14 Aug 2019 22:14

МОЛПИТ -- единственная в мире команда, которая разрабатывает принципиально новый подход к будущей фундаментальной биологии. Если говорить кратко, то через родословную книги клетки.

С точки зрения алгоритмов и программ в биологии Денис Нобл предложил ключевую идею, что традиционных компьютерных программ в живых системах нигде нет. Эта точка зрения критикуется, хотя нами уже сформулирована идея созидающих кодов и формировании собственных биологических алгоритмов в клетках, тканях, органах и организмах по мере биологического развития. Причём сами алгоритмы не наследуются, но наследуется родословная клеточных книг путём перемешивания. Как только это идея овладеет основными научными массами, развивающими фундаментальную биологическую науку, так сразу вспыхнут реальные биологические алгоритмы. Где и как это произойдёт - неизвестно, но это появится в ближайшее время. См Biological Measures (pdf, 1076КБ)

Можно даже сказать как. Понимание этого произойдёт на пути изучения транскриптомики одиночных клеток. Подробнее см посты PIT00470 и PIT00190.

Скачайте себе книгу Pro Git by Scott Chacon and Ben Straub на русском языке, сейчас версия 2.1.21, 2019-07-28

Два примера прояснят суть этого поста и смысл того, почему в происходящей биологической революции, причиной которой стало секвенирование РНК одиночных клеток (scRNA-seq), без Git-технологии, пожалуй, не разобраться.

Dynamo: Mapping Vector Field of Single Cells Xiaojie Qiu, Yan Zhang, Dian Yang, Shayan Hosseinzadeh, Li Wang, Ruoshi Yuan, Song Xu et al. Mapping Vector Field of Single Cells // Preprint bioRxiv (2019): 696724. doi 10.1101/696724

Analysis of single cell RNA-seq data - двухдневный курс по анализу данных по секвенированию РНК одиночных клеток с двумя видео по 8 часов без понимания Git-технологии элементарно не освоишь.

Действуйте. Рекомендуемая книга вам поможет. Мне она точно помогла вздохнуть свежим воздухом новой технологии обмена данными между разработчиками.

Peter Belobrov 09 Aug 2019 21:04

Десятилетие секвенирование РНК одиночных клеток (scRNA-seq) с 2009 торжествует в науке, переделывая фундаментальную биологию по принципу тихой революции. Кто одноклеточным анализом РНК не владеет, тот работает в позапрошлом веке. А мы продолжаем выкладывать ссылки на лучшие источники, зная которые можно не отстать от развития современной биологии. Посмотрите пост PIT00190. Это одно из продолжений, которые следуют.

Внимательный студент спросит в когда началось секвенирование ДНК одиночных клеток? Точного и простого ответа не будет. Причин много.

Вот уже несколько месяцев я читаю самые новые статьи, которых всё больше и больше, которые всё глубже и глубже. Вот уже пришла необходимость самые новые публикации освещать в новых постах. См PIT00471 и далее ...

Peter Belobrov 01 Aug 2019 01:44

Из аннотации Е. Ефимовой: От гепатита и цирроза: новый тип клеток печени поможет восстановить повреждённый орган. Исследователи [Segal2019] нашли новый тип клеток печени. По своим свойствам они напоминают стволовые клетки и могут пригодиться в регенерации повреждённых тканей печени и лечении заболеваний этого органа, исключая при этом необходимость трансплантации.

Существует более ста различных состояний, способных привести к повреждению печени, но, пожалуй, самыми известными из них являются гепатит и цирроз.

Обычно повреждения клеток печени носят постоянный характер, и зачастую, если орган сильно пострадал, единственным методом лечения является его пересадка, у которой также есть риски. Но, возможно, в скором времени эта потребность отпадёт.

В рамках недавней работы специалисты применили метод под названием секвенирование РНК единичной клетки (single-cell RNA sequencing) и изучили с его помощью печень взрослого человека и эмбриона.

В результате они обнаружили специфический тип клеток. Их окрестили гепатобилиарными гибридными клетками-предшественницами (hepatobiliary hybrid progenitor cell, HHyP).

{Segal2019} Joe M. Segal, Deniz Kent, Daniel J. Wesche, Soon Seng Ng, Maria Serra, Bénédicte Oulès, Gozde Kar et al. Single cell analysis of human foetal liver captures the transcriptional profile of hepatobiliary hybrid progenitors // Nature Communications 10 (1), 3350 (2019). doi 10.1038/s41467-019-11266-x

Peter Belobrov 01 Aug 2019 00:48

С биочислами Рона Мило МОЛПИТ знаком с января 2014 PIT00049, PIT00366, PIT00367, PIT00442, PIT00461 и др.

Ещё на физическом блоге Nature Рон Мило говоря о базе данных BioNumbers интересные мысли высказал - читайте.

Рон Мило и база данных BioNumbers


11 апреля 2018 | 9:07| Отправлено Зоей Будрикис | Категория: Взаимодействия

Какова площадь поверхности кишечника мыши? Какова длина персистентности ДНК? Каков диаметр типичной человеческой эритроцита?

Такого рода вопросы возникают при построении физических моделей биологических систем, и нахождение ответов часто может включать в себя обширный поиск литературы. Одним из ресурсов, который надеется «облегчить количественный анализ и обоснование» в биологии, является база данных BioNumbers, веб-сайт, который каталогизирует числовые значения биологических величин. База данных может просматриваться по категориям или делать поиск по ключевым словам, и предоставляет ссылку на первоисточник каждого числа. Это происходит с 2007 года и теперь охватывает категории от водорослей до цинка.

(Из BioNumbers: кишечные пути мыши имеют площадь поверхности 1,41 м^2; длина ДНК составляет около 50 нм; диаметр эритроцитов человека составляет 7,7 мкм.)

Мы спросили Рона Мило, системного биолога и разработчика BioNumbers, о проекте.

Как появилась идея для BioNumbers?

Я был научным сотрудником Гарвардской медицинской школы и пытался разложить по конвертам некоторые оценочные подсчеты с моими приятелями Майком Спрингером и Полом Йоргенсеном, и мы обнаружили, что ни одна из книг и интернет-ресурсов не может дать нам то, что нам нужно, поэтому мы решили начать создавать базы данных сами.

Как рос и развивался проект? У Вас есть какие-то цели на будущее?

Он быстро сформировался в первый год и с тех пор расширяется. Книга, недавно вышедшая с Робом Филлипсом, помогает понять ключевые идеи из доступных номеров и доступна бесплатно в Интернете.
Вы можете свободно скачать драфт книги Cell Biology by the Numbers 2015 года.
В следующем году я планирую модернизировать интерфейс, чтобы его было проще использовать с мобильными устройствами, сделать его более интуитивным и т.д.

В своей книге «Клеточная биология в числах» вы сопровождаете таблицы чисел виньетками по затронутым темам - есть ли у вас любимый материал, которым вы хотели бы поделиться?

Мне нравится раздел, где мы говорим о том, сколько ионов H+ в клетке - только около 100 в бактериальной клетке! Мне также нравится один из них о скорости оборота различных тканей в организме и о том, как эта цифра была выведена с помощью ядерных испытаний.

Есть ли у вас какие-либо советы для физиков, которые заинтересованы в работе над проблемами биологии?

Не беспокойтесь обо всем жаргоне, это поле, в которое вы можете легко проникнуть в суть, читая учебники, которые сами переворачивают страницы, и обращаясь к Википедии, когда это необходимо. Есть низко висящие фрукты, готовые к сбору, но вы должны быть готовы решить проблемы, создав собственную импровизированную биологическую модель и не всегда превращая всё в любимую модель Изинга.

Peter Belobrov 16 Jun 2019 14:50
© International Open Laboratory for Advanced Science and Technology — MOLPIT, 2009–2019