О биоинформатике, старении и математиках (highlights с летней школы по биоинформатике)

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация




RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Провёл неделю на летней школе по биоинформатике от института биоинформатики. Школа была посвящена исследованиям в области старения.

1. Есть такая центральная догма молекулярной биологии - информация из ДНК переходит к РНК, а из РНК - к белкам. На каждом следующем уровне информация всё полезнее (одни и те же гены могут читаться по-разному, белки после синтеза претерпевают ряд изменений), но получить её всё сложнее (материала меньше, букв в коде больше). Здесь приходят физика/химия и информатика и помогают соответственно добыть и разобраться в большом количестве информации.

2. В одной ткани, а тем более в одном органе могут быть десятки и сотни разных типов клеток, хочется измерять РНК/белки не просто в ткани, а в каждой клетке - это тоже уже можно сделать.

3. Насчёт старения нет устоявшегося определения, что же это такое, но все учёные понимают, что это плохо, и надо что-то с этим делать, самое простое объяснение - даже если полностью вылечить рак, средняя продолжительность жизни увеличится на пару лет, потому что есть ещё много других замечательных способов умереть.

4. Это что-то сводится к нахождению на первом этапе интервенций, способных замедлить старение, на втором этапе - способов обратить вспять процесс накопления ошибок - тут помогут стволовые клетки.

5. Кажется, что качественный прорыв в этой области возможен в случае развития квантовых компьютеров (чтобы считать то, что сейчас посчитать невозможно) и в случае появления совсем новой математики, способной описать биологические системы достаточно точно.

6. Лучшее, что можно сделать, если вы биолог - изучать старение, если математик - изучать системную биологию, а если программист - стать биоинформатиком. Остальным можно переквалифицироваться в одну из профессий выше, либо просто всячески поддерживать науку и образование.

Комментарии: