Недавно узнал об интересном хакатоне, который организуют коллеги из Питера. Пообщался с ребятами, очень хочется их поддержать - у нас так мало энтузиастов и ещё меньше хороших мероприятий по биоинформатике! Очень интересно будет посмотреть задачки этого года. Всем рекомендую участвовать!

Коллеги прислали обновление препринта Cell2Sentence от гугла:

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v2.full

У Cell2Sentence моделей такая идея: в модель подается информация об активности генов в клетке в формате порядка генов: первым идет имя самого активного ген, потом второго по активности и т.д. Далее в модель подается текстовое описание - что это за тип клеток, были ли клетки обработаны каким-либо химическим агентом и т.п. Поскольку все данные на входе - это текст, учится модель как стандартная текстовая модель (архитектура тут decoder-only Transformer).

Статья довольно большая и будет интересно послушать чей-то детальный разбор (я прочитал внимательно только отдельные части). У меня сложилось такое впечатление, что это такой ИИ поисковик по статьям (статьи подаются при обучении вместе с данными об экспрессии), который ещё умеет по набору топ-экспрессирующихся генов задавать в поиск некоторый контекст - о каком типе клеток идет речь в запросе. Насколько этот "поисковик" хорошо генерализуется, чтобы выдавать что-то неизвестное - большое вопрос.

Авторы приводят пример, когда модель предсказала ранее неизвестное свойство интерферона усиливать репрезентацию антигенов, причем экспериментальная проверка предсказание модели. Но для меня (ни разу не иммунолога) не очевидно, насколько это действительно новое предсказание.

В любом случае даже возможность искать информацию по научным статьям и датасетам, запромптив поисковик своими single-cell данными - уже довольно интересно.

У коллег есть модели на HF - кто попробует, напишите отзывы!
https://huggingface.co/vandijklab/C2S-Scale-Pythia-1b-pt

Дал интервью ТАСС по поводу генетического тестирования.

https://tass.ru/v-strane/25416953

Привожу тут один из фрагментов:

По словам Вениамина Фишмана, генетические тесты назначаются только пациентам с серьезными медицинскими показаниями. "Если у вас нет тяжелой болезни и проблем с репродукцией, то в целом генетический тест вам не нужен, — подчеркивает специалист. — Даже если человек пришел с направлением от врача, мы все равно всегда рекомендуем сначала с врачом-генетиком пообщаться", — рассказывает он.

Люди, говорит специалист, иногда готовы платить огромные суммы за полное секвенирование генома "на всякий случай”, хотя их проблему может решить исследование одного гена, которое обойдется в десять раз дешевле. Кроме того, Фишман, как и Освянникова, прежде всего рассматривает семейный анамнез, если он не отягощен, в генетическом тесте необходимости нет.

"Я очень скептически отношусь к рекомендациям питания по ДНК-тесту, — добавил ученый. — В подавляющем большинстве случаев это просто не нужно". Достаточно следовать простым принципам: есть меньше жирного, соленого и жареного, контролировать размер порций и не впадать в крайности. Единственное исключение — закрытые популяции: "Это очень специфические районы нашей страны, где люди долгое время живут в закрытых популяциях, и в этих популяциях циркулируют редкие генетические варианты". В этих случаях превентивная генетическая диагностика действительно оправданна.

Действительно, сейчас стало модно делать генетические тесты по поводу и без. Это, конечно, в какой-то степени развивает область (да, мы только рады, когда у нас покупают генетические тесты), но трата денег бессмысленная, а если без консультации генетика - то бывает зачастую ещё и вредная.

Один ряд - яйца кукушек, другой - хозяев. Простой вопрос на сообразительность: какой какой?

Это была старая эволюционная загадка: как кукушка знает, какое яйцо она собирается снести, чтобы отложить в правильное гнездо? А если знает, почему вид не разваливается на подвиды - по хозяевам? Ответ узнали, секвенировав стопиццот (350) кукушек - оказалось, что окраска (но не узор) наследуется строго по материнской линии, а самцы могут быть любыми - тем самым, поддерживается связность вида.

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec1973

В ближайшее время планирую на несколько дней приехать в Лондон, если кто-то хочет пересечься - пишите, буду рад увидеться.

Долгое время я оплачивал счета за публикацию зарубежных статей, используя свою личную карточку, после чего компенсировал оплату аффилированной организации (Сириус, AIRI или ИЦиГ). С лета этого года университет Сириус запретил такую форму оплаты и работает только через специальную фирму, которая проводит оплаты.

За статью в журнале Nature Scientific Data (2245 EUR, ~205 тыс. руб. по текущему курсу) фирма попросила 44 тысячи агентского вознаграждения. Когда я платил сам, комиссия банка составляла около 5-6% - в этом случае это было бы 10-15 тысяч.

Хороша же маржинальность у компаний, которые делают платежи - по 15% от суммы себе забирают!

Сегодня побывал в историческом месте - бар Eagle eye, где в 1953 году Крик прибежал в обеденный перерыв, чтобы вместе с Уотсоносм объявить всем об уникальном открытии - расшифровке структуры ДНК. Мы с коллегами (экскурсию нам любезно провели ребята из России, которые недавно поступили в Кэмбридж) даже специально сделали крюк чтобы пройти по стопам Крика в тот день: от его Кавндишской лаборатории до кафе.

За моим плечом - памятная табличка в честь этого исторического события

Все-таки генетика - фантастическая наука.
Читаю сегодня статью: мы просеквенировали геномы 3.5К людей и нашли 35 mln синглетонов - таких вариантов, которые встретились ровно 1 у одного человека. Исходя из этого можно оценить, что эти варианты возникли примерно 1244 года назад.

Что?! Как вы поняли, что они возникли 1244 года назад? Разве можно понять, когда жил общий предок носителей этого варианта, если в вашей выборке вариант встретился ровно у одного человека?!

Ответ в комментариях.

В комментариях к предыдущему посту математическое обоснование и ссылки на статьи, которые показывают, как можно оценить возраст мутации по ее частоте.

Меня же поразило то, что за последние 1000 лет в популяциях людей появились и существенно увеличили частоту миллионы мутаций, которые наблюдаются (пусть и с очень редкой встречаемостью) у огромного числа людей (35 миллионов таких мутаций всего на группу, сопоставимую с численностью студентов в НГУ)! Среди этих мутаций - немало и потенциально рецессивных патогенных вариантов.

И это ведь только человек - у людей генетическое разнообразие очень низкое, ниже, чем у коров, например.

А ещё занятное приложение для каждого, у кого на руках есть какие-то генетические данные: используя базу гномад или аналог (это публичные БД с частотами мутаций) и график из статьи Кимуры, можно про каждый редкий вариант в геноме прикинуть, сколько лет назад он возник. Оценить свою "мутационную молодость", так скажем.

Объявлены результаты конкурсов молодежных РНФ (1.5 млн). Ребята из нашей группы - Тимофей Лагунов, Павел Сальников и Никита Торгунаков стали победителями, ещё 3 заявки были отклонены. При конкурсе примерно 1:5 - это отличный результат. Молодцы, поздравляю!

Всего в ИЦиГ было поддержано 12 заявок.

Интересно, что от университетов - Сириус и НГУ - не поддержано ни одной заявки. Но без информации о том, сколько их было подано, сложно интерпретировать эту информацию (в НГУ почти все аффилиированы с институтами СО РАН и могут подавать заявки оттуда, а вот из Сириуса как минимум одну заявку подавали из нашей группы).

‼ новый формат постов этого ТГ канала - ввожу рубрику "ищу рецензента" ‼

У меня это всегда большая проблема - найти рецензента. Круг знакомых хоть и большой, но органичен, просить одних и тех же (часто очень занятых людей) рецензировать студенческие работы мне немного неловко. А рецензировать нужно! Вот подумал - давайте обмениваться "объявлениями о рецензиях"? Это хороший способ познакомиться и, возможно, сформировать почву для новых колабораций. Я начну!

#referee

Рецензент найден!

Мой студент 4 курса пишет диплом. В перспективе фокус диплома будет о сравнении ML-подходов для создания seq-to-expression моделей. Но пока мы занимаемся сбором и подготовкой данных, так что основные результаты скорее об анализе RNA-seq:

"как смешать клетки разных видов животных в один пул и сделать single-cell RNA-seq этой одной пробы, а потом эффективно демультепликсировать данные, чтобы получилось 10 экспериментов по цене одного."

Диплом пока в стадии курсовой, около 30 страниц, рецензировать нужно будет в конце декабря, достаточно очень короткой рецензии (или даже просто оценки). Нужна степень кбн и интерес к геномике.

Если у вас есть желание прочитать работу - напишите в комментарии. Или если думаете, что ваш студент может найти рецензента в этом канале - тоже напишите, распространю информацию (а может - возьму кого-то сам на рецензию).

#referee

П.С. Рецензент найден!

Мы ищем рецензента для курсовой (будущего диплома) бакалавра.

Тут работа совершенно необычная. У нас есть гибридные клетки человека и комара - 4 клона HEK293T, у которых в разных местах вставлены огромные (мегабазы) участки генома комара 😱. Оказалось, что если засадить геном комара в клетки человека, то он полностью гетерохроматинизируется.

В дипломе с помощью системы CRISPR/dCas9 мы хотим ацетилировать гистоны и активировать геном комара. Сейчас уже заклонированы необходимые гайды, а также показана работоспособность системы активации на контрольном гене - гемоглобине. Также недавно была поставлена трансфекция клонов и сделаны chip-seq за метку ацетилирования гистонов.

Тема курсовой/диплома: "Активация гетерохроматиновых трансгенов в клетках линии HEK293t при помощи CRISPR/dCas9". Диплом "мокрый".

П.С. Подробнее о рубрике "ищу рецензента" тут

Коллеги из Франции просят распространить информацию о PhD-позициях

Рецензент найден!

Несмотря на бурную реакцию, рецензировать работу о CRISPR-активированных гибридах комара и человека никто не взялся. Неужели никто не хочет на ночь почитать?

Наверное, для большинства "не открою Америку" , но поделюсь вариантом использования курсора/других ИИ инструментов, который мне последнее время понравился.

Когда я пишу сложные скрипты, где в коде есть куча нюансов, связанных с биологией (например, что-то нарезать на чанки, склеить по сайтам сплайсинга, найти рамки считывания и т.п.), я обычно не доверяю их ИИ. Эти штуки почти неизбежно косячит в паре мест, а разбирать и проверять их код дольше, чем писать самому. Помогает разве что пользоваться IDE, где сразу предлагается дописать несколько строчек и подсказывают синтаксис - это немного ускоряет процесс. Но в целом большую часть я пишу сам.

Последнее время после написания кода прошу курсор или GPT проверить, есть ли ошибки - и он часто подсвечивает косяки, которые в противном случае пришлось бы долго искать дебагом. Хорошо экономит время.