Скидки на курс по анализу NGS-данных

Лауреатами Нобелевской премии по физике 2024 года стали Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон, которым присудили награду «за основополагающие открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей». Джон Хопфилд — создатель ассоциативной нейронной сети, способной хранить и восстанавливать паттерны в данных. На основе такой сети (иначе ее называют сетью Хопфилда) Джеффри Хинтон, правнук Джорджа Буля, изобрел способ автономно находить заданные признаки в данных — это позволяет, например, выявлять конкретные элементы на изображении.

Изначально вдохновленные структурой мозга, искусственные нейронные сети находят все более широкое применение в самых разных сферах исследований и разработок, в том числе в биологии и медицине. К примеру, распознавание образов важно для диагностики, а глубокое обучение, основанное на разработке Хинтона, используют для разработок препаратов и предсказания структуры макромолекул.

Изучение контроля моторики животных традиционно опирается на связь между активностью нейронов в соответствующих областях мозга, таких как моторная кора и базальные ганглии, с наблюдаемыми особенностями движений. Однако такая стратегия не учитывает само формирование движений и потому не позволяет установить, как управление моторикой реализуется в нейронных цепях. В качестве альтернативы авторы статьи в Nature предложили рассмотреть мозг и тело как единую систему и создали «виртуальную крысу» — компьютерную симуляцию, в которой нейронная сеть управляет биомеханически реалистичной моделью крысы.

Ученые измерили траектории движения всего тела у свободно перемещающихся крыс, а затем научили «мозг» виртуального животного преобразовывать их в двигательные команды, необходимые для их выполнения — такое преобразование называется обратной динамикой. Для реализации обратной динамической модели исследователи применили глубокое обучение с подкреплением (система получила название MIMIC, от motor imitation and control), и нейронная сеть затем использовалась для управления биомеханической моделью крысы, имитируя движения реальных животных. Это позволило напрямую сравнить нейронную активность свободно двигающихся крыс с активацией моделей обратной динамики, реализующих те же самые действия.

Разработанный подход применили для интерпретации нейронной активности в дорсолатеральном стриатуме и моторной коре крыс — двух иерархически различных структурах, участвующих в контроле моторики млекопитающих. Оказалось, что паттерны работы нейронов при тех или иных движениях лучше предсказывались по активности сети виртуальной крысы, чем по любым характеристикам перемещений реального животного. Авторы заключают, что моделирование виртуальных животных может стать эффективным инструментом для дальнейшего анализа того, как нейронные цепи контролируют моторные функции.

Роберт Фитак (Университет Центральной Флориды, Орландо) — сторонник гипотезы, согласно которой МТБ могут быть симбионтами животных, способных ориентироваться по геомагнитному полю. Он провел поиск в Архиве прочтений последовательностей (Sequence Read Archive, SRA) созданном Национальным центром биотехнологической информации. Этот общедоступный репозиторий недавно сделал возможными крупномасштабные интерактивные запросы через облачные среды и теперь предоставляет также информацию о таксономической принадлежности ридов. Фитак получил набор данных, который включает сотни миллионов последовательностей, принадлежащих 214 таксонам МТБ. Находки были ассоциированы с различными группами животных; особенно богатыми МТБ оказались рептилии и плоские черви.

Сейчас Фитак и его студенты ищут последовательности МТБ у зеленых и головастых морских черепах, которые ориентируются по магнитному полю во время миграций. У черепах исследуют «слезы» (секрет окологлазных солевых желез), так как их легко собирать, а протоки расположены близко к нервам.

В тропических лесах Малайзии обитает летучая мышь Dyacopterus spadiceus — единственный известный вид млекопитающих, самцы которых способны производить молоко. Ученые предполагают, что вскармливание только одним из родителей может быть эволюционной стратегией, сдерживающей распространение патогенных микроорганизмов среди млекопитающих.

При вскармливании новорожденных молоком происходит вертикальная передача микроорганизмов от родителя к потомству. Авторы статьи в Nature Communications построили математическую модель, с помощью которой показали, что такая передача от двух родителей позволяет патогенам распространяться в популяции хозяев. При этом передача только от одного родителя предотвращает подобное распространение. Поскольку передача микроорганизмов у плацентарных млекопитающих происходит во время рождения от матери к детенышу, последующая передача микробиома через молоко также должна происходить от матери — это объясняет, почему у млекопитающих происходит отбор против лактации самцов. Таким образом, патогенные бактерии способствуют отбору генов млекопитающих, поддерживающих передачу микробиоты только от одного из родителей.

Дети матерей-билингвов, слышавшие во время внутриутробного развития речь на двух языках, иначе воспринимают звуки. Чтобы это выяснить, исследователи отслеживали активность мозга 129 младенцев (76 — от билингвальных матерей) с помощью трех закрепленных на голове электродов. Они измеряли вызванный слуховой потенциал в ответ на звуковой стимул из двух гласных /oa/, определяя его спектр в зависимости от тона и тембра голоса. Оказалось, что амплитуда записанных спектров не различалась между детьми моно- и билингвальных матерей в ответ на тон голоса (хотя соотношение сигнал-шум было ниже у детей билингвов), но у монолингвальных новорожденных она была выше на частоте, связанной с тембром. Исследователи пришли к выводу, что дети, рожденные от билингвов, более комплексно реагируют на звуки и поэтому способны обрабатывать более богатый диапазон частот. Подробнее. 

Почему у обезьян-носачей такие носы? Этим вопросом задались авторы статьи в Scientific Reports — они проанализировали черепа носачей и показали, что особая структура носовой полости служит для акустической сигнализации и внешней демонстрации социального статуса самца. Ученые также подтвердили, что способность громче издавать вокализации трех типов подвергалась у носачей половому отбору. Подробнее. 

Искусственный интеллект предсказал поведение плодовой мушки. Для этого ученые записали поведение самца мушки во время ухаживания за самкой. Затем они последовательно нокаутировали те или иные гены в зрительных нейронах и обучили ИИ отслеживать изменения в поведении. В результате модель смогла предсказать, как будет вести себя самец при виде самки. Исследователи объясняют: сочетания нейронов зрительной проекции управляют взаимодействием самца с самкой, даже если эти нейроны не связаны с социальным поведением напрямую. Предложенная модель позволила сопоставить стимулы, типы нейронов и поведение мушки. Подробнее.

Биофизики смоделировали действие кетамина на разные нейронные контуры мозга и проверили его на человеке. В малых дозах кетамин усиливал активность в диапазоне быстрых гамма-волн (30-40 Гц), а при более высоких дозировках эти гамма-волны прерывались очень медленными дельта-волнами. Такое прерывание гамма-волновой активности, по-видимому, и связано с отключением сознания на высоких дозах кетамина. Авторы также выдвинули две гипотезы, объясняющие механизм такого влияния на активность мозга. Подробнее.  

В Финляндии недавно обнаружилась популяция кошек с необычным окрасом, который исследователи назвали «лакричным» — темная шерсть таких кошек содержит волоски с белыми кончиками. Генетики проанализировали причины появления такого окраса и выяснили, что дело в гене KIT, а точнее, в 95-килобазной делеции в его 3’-фланкирующем регионе.  Подробнее.