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.

Update: пока рекомендаций достаточно, всем спасибо, буду пробовать!

А ещё вопрос в аудиторию. У меня на моем личном VDS сервере долго бесперебойно работал VPN на ocserv, но в последнее время у части провайдеров он отрубается (соединяет с VPN-хотстом, но доступа в интернет нет - видимо блочится на уровне пакетов). Если кто-то знает, что можно поставить на VDS, чтобы в РФ работало, напишите. В коменты такое лучше не писать (у нас вроде публичные советы по настройке VPN запрещены законом), так что пишите в лс @minjafish

П.С. Готовые платные VPN от сторонних сервисов меня не интересуют, вопрос именно в том, что поставить на свой личный VDS на Ubuntu, желательно с хорошей инструкцией.

Посчитал по небольшой выборке грантов РНФ, которые подавала моя группа, разницу в среднем балле успешных и неуспешных заявок.

- У трех успешных баллы (усреднение по 3 экспертам) = 4.56, 4.71, 4.83 (один из экспертов поставил все (!) пятерки). Интересно, что у некоторых 2 экспертизы, у некоторых три.

- У неуспешных = 4.3, 4.14, 3.86

Итого, кажется проходной балл был в районе 4.5

А вы писали РНФ на 1.5 млн? Поделитесь баллами в комментарии! Можно кинуть мне рецензию, если лень считать среднее, я попрошу GPT посчитать.

Коллеги прислали свои оценки, пост обновил.

Принимаю участие в отчётной сессии AIRI. Каждый год впечатляет широта применения ИИ:

- создание .cad файла с инженерными коммуникациями из картинок, дизайн планировок помещений
- перевод древнеегипетских текстов
- анонимизация голоса
- создание ИИ агентов с общей памятью
- создание робота-домохозяйки

Это только первые три доклада! Буду интересное дополнять в комментариях.

В цифрах: 100 статей уровня А* за год.

Всем привет! Мы активно ищем постдока (возможен вариант защиты в 2026) для работы в университете Сириус с нашей группой. Бэкграунд в биоинформатике и/или ML. Будем делать новые AI-архитектуры для решения геномных задач в тесной коллаборации с ИЦиГ и AIRI.

Проживание в Сочи (в Сириусе), дадут служебное жильё с бассейном, в 5 минутах от моря, кому это важно. Писать мне:

@minjafish (ТГ)
minja-f@ya.ru

Наткнулся на дискуссию о том, что называется вайб-кодингом - когда задачу написания кода за вас полностью решает ИИ:

Пост 1.

"Если ко мне на проект приходит студент и за пару недель работы ни разу не говорит что завайбкодил какой-то кусочек работы или для литобзоров не пользуется нейропоиском, то я начинаю его этому обучать 100%..."


Пост 2.

"...в рисерче для такого нужно не забывать о дотошности, и постоянной паранойе к маленьким деталям, к дисциплине в общем, которой у новичков обычно нет. Я так собесил людей на практику недавно, ллм то они юзали с радостью, только потом не могли рассказать что за метрика на графиках, почему они ее выбрали (посоветовал чатгпт), а уж как она считается даже не представляли на самом деле (сутуация у 90% стажеров сделавших тестовое)"

Я полностью согласен с авторами обоих постов. Особенно про дотошность и паранойю к деталям в ресерче!

Меня безмерно удивляет как студенты, принципиально НЕ использующие GPT, так и те, кто не читает сгенерированный им код и/или не понимающие что там написано.

Единственный понятный мне пример, когда такой подход (сгенерить и не разбираться) имеет право на жизнь - это если нужно сделать абсолютно не интересную задачу, важность которой равна нулю, и я уверен, что приобретённые при этом знания мне не понадобятся. Но таких задач я стараюсь в принципе избегать.

Опубликовали статью в Epigenetics & Chromatin в июне
||
v
К августу мне прислали ссылку на оплату картой. Я написал, что мне для отчета за оплату нужен счет.
||
v
В декабре (!) прислали счет - при этом я трижды писал и напоминал. И уточнили, что нужно обязательно уложиться с оплатой в 1 месяц.

Естественно, никакие закупки в этом году госорганизации уже не делают. Ну... напишу в редакцию, что они сами виноваты.

П.С. Для тех, кто не знаком с масштабом - плата за публикацию твоей статьи (т.е. за то, что редактор ее прочитал, пообщался с рецензентами, которые работают бесплатно, а потом техредактор перегнал текст в шаблон журнала и выложил на сайт) - >3k евро. Кажется, за эти деньги можно было бы порасторопнее работать.

Все знают, что такое ЭКО, но не все - что при ЭКО можно тестировать эмбрионы и выбрать тот, который не содержит генетических аномалий, связанных с серьезными заболеваниями. Технология сложная - требуется протестировать крошечный фрагмент эмбриона, всего 4-6 клеток.

Стандартные методы обнаруживают изменения копийности крупных фрагментов ДНК, но не перемещения (транслокации) фрагментов друг относительно друга. Хотя транслокации редко приводят к болезням, у носителей почти всегда возникают проблемы с формированием половых клеток. Таким людям можно помочь завести ребенка с помощью ЭКО, но поскольку отличить эмбрион-носитель транслокации от нормы нельзя в следующем поколении проблема воспроизводится.

В большом многоцентровом исследовании в партнерстве сведущими центрами ЭКО мы решили эту проблему, показав, что метод Hi-C позволяет обнаружить транслокации в биоптатах эмбрионов. Теперь статья ищет место на страницах журналов, а мы ищем партнерства с клиниками и компаниями, готовыми внедрять новый метод в практику

Одной из сложных задач, которую нам пришлось решить в ходе этого проекта - отсутствие большого числа контролей. Для методов, основанных на секвенировании, аномалии копийности ДНК обычно ищут на основе сравнения образца с контрольной группой без отклонений в копийности. Но в случае эмбрионов человека такую группу очень сложно собрать - ведь эмбрионы без нарушений чаще всего оставляют для переноса матери и рождения ребенка.

Эту проблему мы решили, используя AI-подходы. Совместно с AIRI и при поддержке фонда Blue Sky Research мы сделали метод, который выявляет особенности пробоподготовки и аномалии копийности каждого локуса используя данные о копийности других участков в этом том же образце. Такой метод (мы назвали его GENATECTOR) - работает существенно лучше стандартных биоинф инструментов, запущенных в режиме "без контрольного образца" и чуть-чуть лучше, чем если сделать контроль усредняя нескольких образцов с разными (не совпадающими) хромосомными перестройками.

Немного сумбурно попытался уложить в час то, что сейчас в фокусе моих интересов из ML в геномике. Получилось хаотично, но может быть кому-то будет интересно послушть.