Умер человек с сердцем свиньи

Характеризация кодирующей части генома человека остается одной из главных задач биологии. Количество канонических белоккодирующих генов считалось приблизительно известным до недавнего времени, но за последнее время накопилось множество данных о трансляции неканонических открытых рамок считывания (ncORF). Для их изучения был создан международный консорциум TransCODE, который на прошлой неделе представил алгоритм аннотации «темного протеома» — полипептидов, кодируемых ncORF. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature. 

Для молекул, кодируемых ncORF, ученые ввели термин «пептидеин» (peptidein) — полипептид, синтез которого с открытой рамки считывания подтвержден экспериментально, но данных для того, чтобы классифицировать эту ORF как белоккодирующий ген, недостаточно. Проанализировав около 95,5 тысяч протеомных экспериментов, авторы работы выявили 7 264 ncORF и показали, что около четверти из них кодируют микробелки и пептидеины. Они разработали систему аннотации для этих полипептидов, кодируемых ncORF, и показали, как характеризация пептидеина с помощью функциональной геномики и оценки консервативности позволяет уточнить его классификацию.

В качестве наглядной демонстрации ученые охарактеризовали пептидеин, транслируемый с длинной некодирующей РНК OLMALINC. С помощью CRISPR-скрининга и секвенирования РНК единичных клеток они показали, что этот пептидеин жизненно важен и консервативен — его нокаут в 485 клеточных линиях приводил к их нежизнеспособности в 85% случаев. 

Авторы рассчитывают, что предложенный ими подход позволит систематично охарактеризовать ncORF и кодируемые ими полипептиды, что важно в том числе для медицинской науки. Транслируемые с ncORF молекулы вносят вклад в развитие наследственных заболеваний, онкогенез и формирование раковых антигенов, следовательно, их подробное изучение расширит понимание патогенеза и представление о методах терапии.  

Направленная вставка крупных фрагментов ДНК в геном остается нерешенной задачей генного редактирования. Недавно было показано, что с помощью сериновых рекомбиназ семейства IS110 («мостиковые рекомбиназы») можно редактировать протяженные участки генома. Теперь в Science вышла статья, посвященная применению мостиковой рекомбиназы для редактирования генома в клетках человека. Руководитель исследования — Мартин Йинек, соавтор знаменитой нобелевской статьи Дженнифер Дудны и Эмманюэль Шарпантье про CRISPR-Cas9. 

Вдохновившись первоначальным открытием мостиковых рекомбиназ, авторы статьи создали на их основе систему редактирования генома млекопитающих. Они использовали рекомбиназу ISCro4 из Citrobacter rodentium, которая обладала высокой активностью в клетках человека. Ученые разделили гидовые «мостиковые» РНК на отдельные петли связывания с таргетной и донорной ДНК (конструкция получила название split-bridge). 

Полученная система обеспечивала безопасную вставку участков длиной в несколько килобаз, а также направленные делеции и инверсии в известных локусах, связанных с заболеваниями. Ученые добились контролируемого внесения хромосомных делеций протяженностью до 1,6 килобаз, инверсий — до 800 пар нуклеотидов; частота рекомбинации в этих случаях превышала 10%. Длина направленных вставок, протестированных авторами, составила до 3,5 килобаз, а эффективность — более 6%. (Для сравнения — прайм-редактирование обеспечивает вставки в несколько десятков пар нуклеотидов, его модифицированные варианты — в несколько сотен.) Исследователи уточняют: они не оценивали максимальные размеры участка, который можно отредактировать с помощью ISCro4, но предполагают, что система сможет обеспечить перестройки генома до нескольких мегабаз. Авторы работы также охарактеризовали специфичность редактирования и нецелевую активность. Они пришли к выводу, что ISCro4 — перспективная основа для создания нового поколения инструментов геномного редактирования.

Нейроморфные вычисления, сочетающие компактность с производительностью, считаются перспективными для создания искусственного интеллекта. Однако из-за отличий в работе полупроводниковых схем и биологических нейронов их сложно реализовать. В Nature Electronics описан искусственный нейрон с импульсным режимом работы, который обладает шестью ключевыми характеристиками живого нейрона. 

Искусственный нейрон, сконструированный учеными, состоит из одного диффузионного мемристора, одного транзистора и одного резистора. Он, как и биологические нейроны, обладает порогом срабатывания (аналогично порогу возбудимости нейрона), периодом рефрактерности и стохастичностью. Кроме того, он характеризуется внутренней пластичностью и некоторой утечкой. Наконец, искусственные нейроны можно соединять каскадно. 

Чтобы продемонстрировать возможности созданного нейрона, авторы смоделировали рекуррентную импульсную нейронную сеть и подтвердили, что ключевые характеристики влияют на производительность системы. Энергопотребление на один импульс измерялось пикоджоулями (10^–12), и авторы утверждают, что при дальнейшем масштабировании оно может достигнуть порядка аттоджоулей (10^–18). Исследователи заключают, что их разработка достаточно приближена к биологическому нейрону, чтобы обеспечить нейроморфные вычисления.

Природные характеристики грибов делают их идеальными объектами для биоэлектроники. Ученые из Университета штата Огайо наглядно продемонстрировали это на примере съедобного гриба шиитаке, получив из него органический мемристор — резистор с эффектом памяти, который можно использовать для создания вычислительных устройств.

Нейроморфные вычисления, вдохновленные структурой мозга, перспективны с точки зрения параллельной обработки и хранения данных. Однако подходящие для них чипы на основе полупроводников дороги в производстве, а нейронные органоиды требуют сложного обслуживания биореакторов. В качестве альтернативы исследователи предложили использовать гриб шиитаке (Lentinula edodes). Адаптивная электрическая сигнализация в мицелии этого гриба напоминает нейронные импульсы, где реакция на новые стимулы зависит в том числе от прошлых состояний.

Ученые вырастили грибы шиитаке и сконструировали из них ячейку памяти, контролируемо подавая электрические импульсы с помощью подключенных к грибам электродов. Оказалось, что мицелиальная сеть может функционировать как оперативная память компьютера, сохраняя функциональность на частотах до 5,85 кГц. Точность переключения между состояниями составила около 90%, но снижалась с дальнейшим увеличением частоты. Однако авторы уточняют, что эту проблему можно решить, включив в электрическую схему больше грибов.

Исследователи приходят к выводу, что «грибные компьютеры» могут лечь в основу масштабируемых систем для нейроморфных вычислений, а устойчивость шиитаке к радиации делает его перспективным для применения в аэрокосмической отрасли.

Одинаково ли люди воспринимают цвета? Этим вопросом много лет задаются как философы, так и нейробиологи. Авторы статьи в Journal of Neuroscience исследовали его экспериментально — они оценили репрезентацию цвета в мозге человека и показали, что восприятие цвета и его обработка одинаковы у разных людей.

Ученые пригласили для исследования 15 добровольцев, измеряя активность их мозга в ответ на цветовые стимулы с помощью функциональной МРТ (фМРТ). Собрав данные, нейробиологи обучили линейный классификатор предсказывать цвет, который сейчас видит человек, по активности его мозга. Чтобы избежать ошибки, они не включали в обучающую выборку данные конкретного испытуемого — предсказание опиралось исключительно на активность мозга других добровольцев и общие черты между пространственным кодированием в их мозге и мозге тестируемого участника. Оказалось, что реакции мозга разных людей на цвета довольно универсальны — классификатор успешно предсказывал цвет и яркость стимула, предъявленного наблюдателю. Ключевыми участками, данные об активности которых позволяли предсказать реакцию на стимул, были области зрительной коры V1-V3, hV4 и LO1.

Один из авторов работы признает, что это открытие — предрасположенность некоторых клеток мозга к реакции на определенный цвет — удивило его, поскольку оно не совсем вписывается в устоявшуюся теорию зрительного восприятия цвета.

Ученые не исключают, что один и тот же оттенок все еще может по-разному восприниматься субъективно, однако активность мозга в ответ на него неожиданно консервативна. Проверьте, какой оттенок бирюзового все еще голубой для вас.