Сфероиды и ствижженое

Наверное бесполезный, но очень красивый и неожиданно физиологичный #dataviz Расстояние в пути по дорогам Манхеттена в зависимости от времени. #ствижжено у cosmic_yolo_bot

Кольцоиды снятые на обычный микроскоп. Конфокальный, окраска на ядра. Z-контраст, окраска так себе, нужно просветление и прочие манипуляции. И на биорадовский Chemidoc MP (в него можно снимать много всяких штук, кроме гелей). Часть колечек потерялись, надо переработать молды и в принципе обращаться с ними аккуратнее.

#их_нравы Сразу четверо топовых китайских ученых лишились своих постов после того, как известный блогер Гэн (в прошлом биомед-инженер) опубликовал расследование, где доказал, что они фальсифицировали данные в своих статьях (Nature Cancer, Nature Cell Biology и прочие журналы высшей лиги). Государственное новостное агентство (Синьхуа) выпустило два специальных сюжета про Гэна, где похвалило его начинания. Вот так действуют университеты (и вообще государство), которые по-настоящему заинтересованы в развитии своей науки. Пока же у нас процветают всякие Ватины, Клюевы и прочие герои нашей специальной рубрики #дезинсекция, а в большинстве вузов просто нет положения о научной и публикационной этике (или оно не соблюдается)... впрочем, это, как всегда, #крамольные_мысли

LLM делает людей тупее! Ладно, это слишком громкое заявление, все, естественно, сложнее. Исследование провели в Бразилии на 120 студентах, 60 в группе ИИ-ассиста, 60 учились по старинке. Студенты, которые активно использовали LLM (а конкретно GPT) для помощи в учебе показывали лучшие результаты, пока у них был доступ к этой самой LLM, но провалились в бездну, когда нейросетку у них отняли. И после курса те, кто учились с LLM помнили материал заметно хуже, чем те, кто скрипел мозгами по старинке. Необходимо, правда, понимать, что в работе использовалась только конкретная LLM (ChatGPT образца 24-25 года), с тех пор все изменилось и не очевидно в какую сторону. Я не LLM-луддит (хотя иногда ощущаю себя таким), но логику в этом исследовании в самом деле вижу. Чтобы что-то запомнить, надо об это поскрипеть мозгами. Правда все ли надо запоминать? Ну и если у меня отнять компьютер, использовать который в работе и учебе я более чем привык результаты я покажу тоже отвратительные, это не вина LLM.

#microscopy Конфокальный микроскоп - абсолютно не прибор для кристаллографии, но иногда бывает интересное. Вещество, которое сварили коллеги-органики, подло выпало в осадок удивительно красивыми кристаллами. Они ещё и светят намного ярче, чем клетки, которые подразумевалось окрасить.

Итак Термо все таки ответило за свой #фотожаб. Они выкатили большой и подробный FAQ, в котором на корпоротивно-буллшитовом языке написано примерно ничего. "In the process of preparing antibody images for publication on its website, some images may have been adjusted to clarify for presentation purposes – not to alter or misrepresent the underlying experimental results. " "Thermo Fisher has initiated an internal review of the images in its antibody catalog. " PS. Коллега сказала, что видела такую-же фигню не только в блотах, но и в ИГХ картинках, но не смогла вспомнить где. Если кто-то видел - пишите.

#3d_printing Процесс 3d печати чего-то не такой простой как иногда кажется, в том числе и тем, кто с этим постоянно работает. Сначала ты конструируешь деталь в каком-нибудь CAD, потом запускаешь слайсер, который превращает её в последовательность команд для принтера: ехать три милиметра сюда, выплёвывать вот столько пластика, вот с такой скоростью. Но, давайте честно, на каждом из этих этапов уже давно происходит непостижимая магия. Одна магия - конверсия 3d объекта в набор полигонов в STL, другая - конверсия этих полигонов в g-коды. Ученые из Швейцарии и Румынии решили заняться последней частью: конверсией stl в команды для принтера и выяснили, что современные слайсеры прилично так додумывают от себя. Всевозможные алгоритмы оптимизации процесса печати приводят к заметным геометрическим искажениям. До 0.1 мм, что может сильно испортить жизнь. PS. У одного из авторов Andreas E. Roser на ютубе шикарнейший канал, где он с использованием самой крутой техники изучает всякое напечатанное и почему оно так.

#3d_печать Вот смотришь ютубера, а он научную статью публикует. А я думал приличный человек...

Экспланты из морского огурца Psolus fabricii, на разные сроки культивации. Биологической науке всегда нужны модели, на которых мы исследуем всякие штуки. Классика это, само собой, животные, потом появились культуры клеток и это был эпичный прорыв: можно культивировать штуку в банке и она реагирует почти как настоящая! Дёшево, доступно, удобно. Но все таки, большая часть организмов устроены сложнее, чем отдельные клетки на пластике или в жидкости. Потом появились всякие сфероиды, органоиды, ассемблоиды: гораздо более сложные штуки, но все равно невозможно более простые чем организм, со всеми его нервами, имунными клетками сосудами и прочей требухой. И вот ученые из Канады предлагают новую модель: куски морского огурца! Причём конкретного вида - P. fabricii. Авторы статьи обнаружили, что экспланты огурца, в которых есть и сосуды и имунные клетки можно культивировать годами без существенных признаков деградации, что невозможно для сложных кусков, например, мыши или даже огурца другого вида.

Сегодня в Nature вышла еще одна статья с моим ко-первым авторством со времен постдока, в которой совместно с коллегами из Канады и Германии мы исследовали механизм действия нового антибиотика, действующего против бактериальной рибосомы - маникомицина. Чем замечательна эта история? Маникомицин - первый известный антибитоик, блокирующий Е-сайт рибосомы на большой субъединице, тот сайт, где деацилированные тРНК ожидают, прежде чем покинуть рибосому на следующем шаге цикла. Долгое время было неясно, насколько этот сайт вообще функционален у бактерий, но как оказалось, его блокада убивает весь биосинтез белка. И это здорово, поскольку маникомицин с самого начала не подвержен резистентностям, которые известны для других функциональных сайтов на рибосоме. А моя коллега Манприт назвала новое вещество именно так по слову manik - на её родном пенджаби это значит "драгоценность, драгоценный камень".

Знакомьтесь, это белок p16 и белок p16. p16-INK4a это триггер сенесценции, активно исследуется в работах по старению и клеточному циклу. p16-ARC это белок, связанный с актиновым цитоскелетом и его количество кореллирует с количеством бета-актина. Абсолютно разные белки с разным функционалом, схожие по молекулярной массе и, отсюда, по названию в каталогах. Ну не может же быть, что учёные могут перепутать одно с другим и анализировать актин в своей работе по старению? ... ... ... Знаменитый Sholto David, охотник за научными фейками, только что опубликовал свое исследование, где нашёл, что ученые путают эти белки регулярно. Сотни работ, в том числе от хороших коллективов в топовых журналах, где люди радостно мониторили сенесценцию по количеству актина. Самое пугающее, что часто людей не смущали странные результаты и они спокойно подводили под них биологическую базу. Коллеги, давайте покупать антитела осознанно! А не как обычно. Да, иронично, учитывая прошлый пост от того же Sholto.

#лаблыба Пока вы жалуетесь, что у вас нет идей для исследований на Q1, кто-то уже публикуется

Попытка сделать сфероидов прямо в агарозном молде номер 463. Переработал формат молдов так, чтобы агарозы было минимально возможное количество, потому как в литературе, вроде, у людей это получается без особых сложностей. Возможно моя проблема как раз в избытке геля.

Фоточки белков в оптический микроскоп Я использую для визуализации больших и плотных сфероидов 4x экспансионную микроскопию: т.е. клетки изотропно раздуваются примерно в 4 раза. Когда нужно визуализировать всякие органеллы используют 10x и подобные же подходы для крупных белковых структур. Однако что если хочется большего? Абсолютно никто не мешает растянуть образец, а потом снова залить его в гель и снова растянуть. Так работает итеративная экспансионная микроскопия и здесь пределов уже нет (ну, кроме того, что при каждом растяжении объекты неизбежно страдают и теряется интенсивность окрашивания). И вот только что вышел препринт, который исчерпывающе озаглавлен Thousandfold Expansion Microscopy. Это уже не для клеточек, а для отдельных белков, как методика, конкурирующая с крио-ТЕМ. Подходы, при этом, сходные именно с этой методикой, потому что красивую картинку одиночной молекулы получить нельзя, картинка статистически строится из изображений сотен молекул в разной ориентации. #microscopy #expansion

Нашли уже больше сотни #фотожаб в антителах Термо и список продолжает расти. Любой желающий может подключиться.

#сфероиды #image_processing Контрольный сфероид из MCF-7, полученный методом агарозных микроячеек (кому ещё нужны штампы ,чтобы делать таких ребят самим, пишите). В ходе обработки картинок пришла в голову идея покрасить клетки в зависимости от того, насколько им там тесно. Почему-то мне не попадалась в статьях такая визуализация, хотя мне кажется красиво. Красный - ядра очень близки друг к другу, синий, соответственно, далеко.

Микроскопическая радость Посмотрите на эту «ткань» материи. Присмотритесь внимательно! Не кажется ли вам, что в этом узоре есть какая-то ошибка, некий дефект? Словно опытная вязальщица где-то просчиталась в своей атомной схеме и попыталась скрыть эту досадную ошибку. Не так давно я вам рассказывал про Дислокации, которые в середине прошлого века человек увидел в электронный микроскоп – те самые дефекты, благодаря которым все металлы могут деформироваться. В хороший добротный микроскоп мы такие дефекты наблюдаем в виде тонких ниточек. Но если вам повезло работать на микроскопе «с ума сойти, на что он способен!», то такие дислокации можно рассмотреть настолько близко, что вы сможете пересчитать каждый атом, составляющий дислокацию. Когда я сделал этот снимок, то следующие 3 часа именно этим я и занимался – считал атомы, в деталях разбирая ошибку природы-вязальщицы. И ещё я подумал, что этот снимок непременно должна увидеть общественность. И спустя 14 месяцев, как я сделал сей снимок, это случилось. На этой неделе журнал Ultramicroscopy опубликовал нашу с коллегой столь долгожданную статью!!! Конечно на одном красивом снимке статью не напишешь (у многих сейчас есть «с ума сойти…» микроскопы) – поэтому этот снимок выступил в статье в качестве эдакой "вишенки на торте». Сама работа посвящена методическим хитростям подготовки объектов для подобного рода исследований при помощи электронно-ионного микроскопа (мне больше нравится его называть «электронный микроскоп с ионной пушкой»). Что же до дислокации – на последних двух картинках я сделал небольшое пояснение, в чём заключается дефект решетки. Дело в том, что в правой части картинки на две атомных плоскости меньше, чем в левой. Как результат совмещения левой и правой части вы видите эдакий стежок – ядро дислокации. Но здесь этой дислокации не рады (кроме меня, естественно), потому что выросла она в структуре микроэлектронного устройства – транзистора с высокой подвижностью электронов (HEMT). Технологи-микроэлектронщики всеми силами стараются, чтобы их устройства были свободны от дислокаций, а мы в этом деле им помогаем, показывая, что у них получается. Приятно, когда задуманное свершается. Именно этого я вам и желаю – чтобы ваши самые смелые идеи воплощались в жизнь! На снимке: ядро краевой дислокации в AlGaN гетероструктуре, HAADF HRSTEM Статью можно найти тут: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304399126000835

#microscopy #image_processing Мультиплексность - это когда мы красим в клетке в разные цвета разные части и можем наблюдать их независимо. И с самого начала это было одной из самых ценных фич флуоресцентной микроскопии. Ядро синее, митохондрии красные, лизосомы зелёные и смотрим как они все шебуршат относительно друг друга. Но есть сложности - каждый отдельный канал это отдельный источник света и светофильтр, дополнительное время на сьемку (если надо менять что-то в процессе) и множество лишних сложностей. В наш век ИИ естественно приходят в головы и другие решения. Весьма впечатляющий коллектив авторов из Италии предлагает алгоритм Micro𝕊plit (да, именно с такой 𝕊), который позволяет по морфологии и интенсивности окрашивания выделить в клетке отдельные органеллы, пусть даже все окрашено одним цветом. Естественно вызывает скепсис, но весь код открыт и мануал очень подробный, надо попробовать

Короче, термовские антитела на p53 я бы не брал. #фотожаб на фотожабе. Найдено Sholto David, но не только им