На вкус и цвет товарища нет: красочные новости экологии!

👀 Другими глазами
Новаторская техника видеосъемки позволяет посмотреть на мир, как птицы или пчелы. Глаз человека имеет 3 типа рецепторов — RGB. А вот большинство пернатых, насекомые, рептилии и некоторые костистые рыбы видят цвета, которые мы не можем: скажем, ультрафиолет. Однако существующих приемов для изучения цветоощущения животных недостаточно. Поэтому американские биологи разработали новую дешевую, но потрясную методику видеозаписи. Они напечатали на 3D-принтере камеру со светоделителем. Он разрезал свет на 2 потока: видимый спектр захватывался одной камерой, УФ — другой. Записывалось 2 ролика, а потом алгоритмы их выравнивали. Получалась картинка в искусственных цветах, которая имитирует зрение животных (см видео). Техника пригодится для природоохранных мероприятий (например, создания безопасных окон для птиц) или изучения брачного/защитного поведения. А еще многие организмы видят поляризованный и инфракрасный свет: тоже было бы интересно поглядеть!

🫐 Растительное нано
Голубика синяя. Однако в кожуре никаких синих пигментов нет. Есть только темно-красные антоцианы, но цвет ягоды никак не меняется в зависимости от их содержания. «Откуда же такая окраска?» — задались вопросом британские ученые. Они посмотрели под сканирующим электронным микроскопом поверхность эпикутикулярного воска, покрывающего ягоду. Оказалось, что нанокристаллы воскового налета, которые образуются в ходе самосборки, отражают синий свет и ультрафиолет, что придает голубике красивый синий оттенок. Это называется структурная окраска, и добиться ее растениям проще, чем синтезировать синие пигменты. К тому же ягоды привлекают плодоядных птиц, которые видят не только в синем, но и в ультрафиолетовом диапазоне. Аналогичные свойства у кожуры винограда и слив. А растительный воск сейчас рассматривают как перспективный оптический биоматериал.

🦋 Промышленная эволюция
О проблеме светового загрязнения давно известно. Пример: вылупившиеся черепашата инстинктивно ползут к самому светлому — океану, однако человеческие огни на пляже сбивают их с толку. Как насчет других типов сенсорного загрязнения? Недавно было выяснено, что поллютанты атмосферного воздуха, такие как озоновые и нитратные радикалы, разрушают душистые вещества цветков, очень нужные для привлечения насекомых-опылителей. Команда экологов проверила гипотезу в эксперименте с бражником и примулой Oenothera pallida. Они предлагали бабочке понюхать нормальные растения и загрязненные. Последние посещались опылителем на 70% реже! Такие данные пугают, учитывая, что с начала промышленной революции расстояние на котором бражник вообще способен почувствовать цветочный аромат сократилось с 2 км до нескольких сот метров :(

#выходные_у_бластим

Ура! Вчера вечером стартовал курс Бластима по питону! 🐍 🎉

В ближайшие 6 занятий будем знакомиться с разными типами данных, присваивать значения переменным, итерироваться по итерируемому, писать списки, составлять словари, водить кортежи. А потом после недельного перерыва пойдем в библиотеки, научимся работать с файлами, порисуем боксплоты и хитмэпы, повторим статистику на питоне. Всё на примерах биоинформатических задач, с которыми реально сталкиваешься каждый день.

Мы видим, что участники очень вдохновлены после первого занятия, дальше — еще интереснее. Впереди много кода и, главное, познание философии питона вместе с Александром Ильиным! 🥰

В честь праздника захватывающая история 🌌

На фото, ставшем вирусным, запечатлена исследовательница Кэти Боумэн, и она в шоке. Еще бы, ведь на мониторе ее лэптопа — первое изображение черной дыры в истории науки 🕳

👩🏻‍🚀 Если вы смотрели «Интерстеллар» или другой фантастический фильм, то визуализация черной дыры там — компьютерная графика. За столетие с первых подтверждений теории относительности Эйнштейна, черную дыру — объект с огромной массой и гравитацией, искривляющий пространство-время, — никто не видел. Настоящее изображение сверхмассивной черной дыры получено консорциумом Event Horizon Telescope только в 2019 году! 🔭

Галактика Mессье 87, в центре которой и располагается отснятая черная дыра, удалена от нас на 53 млн световых лет. Далековато... Чтобы качественно сфотографировать объект на таком расстоянии нужен телескоп размером с Землю! Его не соорудишь, поэтому ученые полагались на 8 телескопов, рассеянных по всей планете. Каждый из них генерировал в день терабайты информации. Фото было много, большинство из них — шум. Чтобы отфильтровать данные, найти вероятные фото и в итоге «собрать пазл», были нужны специальные алгоритмы. Их разработкой и занималась аспирантка Массачусетского Технологического Института по компьютерным технологиями Кэти Боумэн, которая в вузе неожиданно увлеклась астрономией и стала ее восходящей звездой ⭐️

Для обработки гигантских данных понадобилось много кода: считается, что до 900 тыс строчек! Решение было бы принципиально невозможно без удобного языка программирования Python и его библиотек: NumPy для управления массивами, SciPy для фильтрации, Matplotlib для окончательной визуализации черной дыры — именно эта картинка на мониторе у Кэти.

Да, без питона не видать нам черной дыры 😱 Любопытно, что упомянутые инструменты пайтон может импортировать и запустить любой юзер. Остается научиться ими пользоваться. Сейчас Бластим как раз проводит курс Python для науки, и мы приглашаем всех желающих на 2-ой продвинутый модуль за полцены курса.

Приходите делать невероятные открытия!

Продолжение истории о том, как Вита из психолога стала биоинформатиком, а потом вообще соосновательницей Бластима вместе с Юрой, с которым она сдружилась на Белом море! 🛶

Путь в биоинфу открыт для каждого, а мы стараемся делать его максимально комфортным!

Поделитесь в комментариях, кем вы работали до интереса к науке. Или она ваше res omnis aetatis? 🧙‍♀️

#про_карьеру_по_субботам