Кстати, из животных опять удалось увидеть стайку обезьян. Эти были не голодные и на бананы не клюнули. Ещё видели разных птиц, черепах, ящериц и много видов бабочек.

А сегодня мы едем на океан. Пока что из главных впечатлений:
1. Нашли на станции метро лифт, которым нужно управлять как игровой приставкой. Он едет, только пока нажимаешь на джойстике наверх или вниз - если отпускаешь, можно остановиться посередине между этажами и стоять ). Стыковка с платформой тоже на совести пассажиров.

2. Оказывается, для путешествия с детьми на междугороднем автобусе нужно предъявить не только их паспорта, но и свидетельство о рождении - чтобы доказать, что мы их не украли. Причем фото не достаточно - нужен именно оригинал. То, что оригинал на русском, никого не смущает - кассир честно сверял по буквам русские имена в нашем загране и детских свидетельствах. Из-за этого, пришлось потратить лишние 2 часа на поездку с автовокзала домой и обратно, чтобы привезти недостающие документы.

В Сантосе, куда мы приехали на выходные, длинная береговая линия, но купаться там мы не стали - из-за порта вокруг достаточно грязно. Мы решили отправиться на другой берег пролива, на пляж Goiz, который относится к городу Гуаруджа. Вообще города вдоль океана ничем не отделены друг от друга и составляют единую береговую линию. А между Сантом, который, фактически, находится на острове, и материковой Гуаруджей, ходит паром, который, если верить Интернету, перевозит 20 тысяч автомобилей в день.

Пляж Goiz, куда мы отправились, примечателен тем, что расположен в "нежилой" части Гуаруджи, окружён со всех сторон скалами и добраться туда можно только на лодке.

Лодка ходит каждые 5-10 минут и это часть системы общественного транспорта. Билет стоит 5 реалов (90 рублей), так что мы, кажется, купили самую дешёвую морскую прогулку из возможных. За время в пути (около 10 минут) можно насладиться шикарными видами и даже прокачаться немного на волнах от подходящих мимо больших кораблей. А ещё познакомиться с фанатом Зенита, который был в Питере в прошлом году и немного научился говорить по-русски )

Детям поездка на лодке понравилась.

Исторический день! Заполнив многочисленные формы и заплатив все прошлины я получил запись на интервью в местный МВД (Federal police) для получения ВНЖ. Все было сделано очень удобно, запись через интернет на конкретное время, но... Когда я пришел к назначенному времени оказалось, что почему-то все равно нужно стоять в огромной очереди, которая начинается за сотню метров от входа на улице под дождем 😐

Оказалось, что это была маленькая тестовая очередь) теперь я попал в настоящую. Она гораздо лучше организована: внутри помещения, есть место где сидеть, туалеты и электронное табло с номерами. Единственный минут - согласно нумерации передо мной 150 человек 😂

Эта неделя богата на хорошие новости!
Мы отправили на биоархив (сервер научных препринтов) две статьи! Коротко расскажу об обеих.

Первая статья, котору мы выложили в начале недели - результат совместной работы с группой из института AIRI (Aritificial Intelligent Research Institute, частный некоммерческий научный институт в Москве) и грппой Михаила Бурцева из МФТИ. Мы разработали языковую модель ДНК - чтобы понять, что это и зачем она нужна, нужно в двух словах рассказать о том, что вообще такое языковые модели.

Мы с вами встречаемся с языковыми моделями достаточно часто. Например, на их основе работает google translate, или сервисы, автоматически исправляющие ошибки в тексте впроде grammarly. Более продвинутые модели, вроде chatGPT, могут сами генерировать текст - часто довольно осмысленный.
Для работы языковой модели нужно каким-то образом научить компьютер "понимать" смысл текста. Это сложная задача, учиывая то, как устроен наш язык - с синонимами, омонимами, возможностью в ряде случаев пропускать слова и "догадываться" об общем смысле из контекста. Не вдаваясь в дебри того, как именно компьютер учат решать задачу "понимания" текста, скажу только что для этого часто используют задачу mask-language-model, когда из уже существующих текстов убирают несколько слов и требуют от компьютера угадать пропущенные слова. Оказывается, что играя в эту нехитрую игру, компьютер каким-то образом обучается не только вставлять недостающие слова, но и получать некое представление обо всем смысле введенного текста (что, в целом, логично, потому что для того чтобы вставить пропущенное в предложении слово нужно понять смысл контекста, в котором оно находится). Технически, компьютер превращает текст в некоторый вектор в многомерном пространстве так, что похожие тексты будут близкими (геометрически) друг к другу векторами, а непохожие - далекими. Обученная таким образом нейросеть может решать самые разные задачи, связанные с пониманием смысла текста - переводить с одного языка на другой, перефразировать текст или создать его короткую аннотацию, находить похожие тексты по поисковому запросу и т.д.

Мы решили - а что если проделать ту же процедуру с ДНК, т.е. скармливать компьютеры фрагменты генома человека (предложения), "спрятав" небольшое количество букв, и просить его по "смыслу" увиденного определить, что мы спрятали?

Оказывается, эта аналогия с текстом удивительно хорошо работает и для генома. Получилось, что натренированный таким образом компьютер может решать самые разные биологические задачи, связанные с анализом ДНК. Например, "угадывать" на какие участки ДНК сядет тот или иной белок, предсказывать, где начинаются и заканчиваются гены, определять к какому виду организмов принадлежит фрагмент генома.

Больше о нашей работе можно прочитать в коротком твитториале в моем твиттере:
https://twitter.com/minjaf/status/1668994260899618817

и собственно в статье (не судите строго - это пока препринт, и мы уже нашли там парочку неточностей; будет ещё обновленная версия):
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.12.544594v1

Вторая статья сделана нашей группой в ИЦиГе, в рамках гранта РНФ, которым руководит Мария Гридина.

Наверное многие из тех, кто читают этот блог, знают, что мой основной научный интерес - исследование укладки ДНК в ядре. Для этого мы используем метод Hi-C, который позволяет узнать какие фрагменты генома находятся близко друг к другу. Идея этого метода изящная и, в то же время, простая: геном, не извлекая из ядра клетки, нужно порезать на кусочки, а потом отдельные кусочки снова сшить обратно. Если два участка находились близко друг к другу (например, в основании петли ДНК), то они смогут соединиться. Прочитав последовательности сшитых ДНК можно определить, какие фрагменты соединились и, значит, были близко друг к другу.

Наша новая статья как раз о том, как лучше резать геном. Вообще есть много ферментов, которые режут ДНК, но не все они могут работать, когда ДНК окружена белками внутри клетки. А это важно - если ДНК выделить и убрать белки, то во время этой процедуры вся укладка разрушится и мы ничего не узнаем. Раньше для разрезания ДНК в ядре использовали несколько ферментов, у каждого из которых есть свои недостатки. В прошлой работе мы предположили, что часть проблем связана с тем, что используемые ферменты умеют не только разрезать двухцепочечную ДНК, но и надкусывать отдельные цепи (это называется "никазной" активностью). Оказалось, что есть коммерчески доступный фермент, S1-нуклеаза, который такой активностью не обладает - но было не известно, умеют ли S1 разрезать ДНК в ядре. Проверили - умеет! Дальше дело было за малым - тщательно описать, в каких местах режут новые ферменты и насколько эффективно они это делают. Так получилось сделать новый метод, которым мы сами пользуемся уже пару лет, а теперь опубликуем и может ещё кому-то пригодится.

Об этой статье тоже можно прочитать у меня в твиттере:
https://twitter.com/minjaf/status/1669717312981663745

или на биоархиве:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.15.545138v1

Первое, что я сделал, получив ВНЖ - транспортную карту. Теперь можно пересаживаться между автобусами бесплатно в течение 3 часов )

Интересно, что карточка именная, а данные на ней печатают прямо при посещении кассы на вокзале.

А сейчас - получаю банковскую карту. В общем, становлюсь нормальным членом общества