🎭 Без лица, но с профилем ДНК

Иногда преступник уходит, не оставив следа. Почти. Остается только молчаливый свидетель — ДНК. Ранее мы рассказывали, как судебная генеалогия (IGG) помогает вычислять преступников через их дальних родственников в открытых базах данных. Но что, если нет совпадений даже там?

⌛️ Можно ли установить внешность только по геному?

Мы всё больше узнаем о том, какие гены связаны с внешностью и как именно. Впервые фоторобот, созданный на основе ДНК-фенотипирования — попытки «прочитать» внешний облик человека по его генетическому коду — был обнародован в 2015 году в рамках расследования убийства. Тогда алгоритмы от компании Parabon NanoLabs сопоставили SNP-маркеры с возможными чертами лица и выдали статистически обоснованный прогноз. С развитием технологий метод начали использовать всё чаще. Но из-за невысокой точности и «размытости» портрета он редко служит решающей уликой в суде.

Технологию все время апгрейдят. Так, весной этого года китайские исследователи представили Difface — мультимодальную модель ИИ нового поколения для реконструкции 3D-изображений человеческого лица. Для её обучения использовалась база данных, содержащая 3D-снимки лиц и SNP-профили почти 10 000 представителей ханьской народности. Difface с высокой точностью совмещает ДНК-данные с визуальной реконструкцией и позволяет учитывать возрастные изменения. Но, конечно, технология ещё далека от совершенства.

Это впечатляет. Или пугает? Снова всплывают этические вопросы:
• Можно ли использовать ДНК из открытых баз, если человек — не подозреваемый?
• А если лицо получится лишь «похожим», но не точным — может ли это стать причиной ложного обвинения?
• Где проходит граница между поиском справедливости и тотальной слежкой?

🐧 Одно можно сказать точно — курс по Linux стартует уже в эту субботу. А значит, пора действовать: https://clck.ru/3NjoF8

Мы долго готовились, и вот — пробил час!

⚔️ 24 августа открываются врата квеста по CRISPR/Cas!

Чтобы овладеть магией редактирования генома, вам предстоит пройти Испытания Академии Магии

🗺 Первая локация — Лабиринт

Именно там вас ждут первые испытания:

🧩 задачи разного уровня сложности
💬 общение с другими искателями знаний в чатике
⌛️ прохождение в удобное время

🏆 Победители будут определены по количеству баллов за правильные ответы

Начало квеста: 24 августа, 10:00 по мск в нашем чатике

Когда встретите других игроков — расскажите о себе 😉

👩‍💻Первый день походит к концу, но впереди еще практика на сервере

А пока небольшое саммари:
— разобрались с основными командами и фишечками по типу *
— директориями, файлами и видами ссылок
— подключение по ssh к серверу
— научились грепать последовательности нуклеотидов 🧬

Большой плюс мини-курса в том, что на любой вопрос можно сразу получить ответ и разобраться без провальных попыток найти информацию в сети 🥲

Все же для Linux существует порог входа, поэтому самостоятельно изучать достаточно трудно, особенно, если ты врач или биолог

🐳 — если пока сидишь без Linux

Записи занятий будут доступны целый год — и еще не поздно попасть на завтрашнее мощное занятие — https://clck.ru/3NohK2

Ваши данные не должны ждать в чужой очереди 🙅‍♂️

Результаты экспериментов уже лежат на диске, а у лабного биоинформатика свой «список приоритетов»? Когда дойдет дело до ваших ридов, никто не знает. Такими темпами конкурирующая группа вас точно заскупит... Или вы пишете грант и понимаете, что анализ NGS-данных сделал бы его сильнее? Только вот реализовать это некому...

Если вы устали зависеть от чужой помощи, наш курс «Анализ NGS-данных» станет палочкой-выручалочкой. На нем вы разберетесь во всех ключевых направлениях работы с NGS и сразу примените знания на своих задачах.

С чем разберемся ❓
• QC и картированием ридов
• Анализом данных WGS и WES
• Сборкой геномов и филогенетикой
• RNA-seq и single-cell
• Метагеномикой

Почему именно курс от Бластим ❗️
• Преподаватели — практикующие биоинформатики из топ-вузов
• Почти 400 выпускников за 3 года
• Диплом гособразца
• Формат обучения очно в Москве или онлайн
• Поддержка кураторов и комьюнити выпускников навсегда

🔗 Все детали и программа: clck.ru/3NpLg8

🚨 Во вторник цена курса поднимется. А если вы уже прошли наш мини-курс по Linux, мы предоставим дополнительную скидку равную его стоимости!

По всем вопросам пишите Наташе — @kova_24

Пора взять свой проект под свои пальцы

⚡️ WANTED: специалист ИФА в Сколково

Unigent ищет внимательного и аккуратного лаборанта для проведения иммуноферментных анализов.

Обязанности:
• Проведение ИФА по утвержденным протоколам
• Приготовление растворов и рабочих смесей
• Документирование и первичная обработка результатов в Excel
• Контроль наличия расходников и реагентов, базовое обслуживание оборудования
• Поддержание порядка в рабочей зоне
• Поиск и анализ научной литературы

Требования:
• Опыт работы с ИФА от 1 года
• Навыки приготовления растворов и работы с лабораторным оборудованием
• Знание основ иммунологии и биохимии
• Уверенное владение Excel
• Аккуратность, внимательность и умение работать в команде

📌 Работа в Сколково
📌 Частичная или полная занятость
📌 Оформление по договору
📌 Зарплата обсуждается индивидуально, ориентир 60 000 – 90 000 ₽

Откликнуться: https://blastim.ru/job/6327/

#бластим_вакансии

🤖 Я видел такое, чего вам, кремниевым, и не высчитать...

Современные нейросети вдохновлены устройством мозга, но всё же работают иначе. Да, они тоже учатся, ошибаются, запоминают. Но за «интеллектуальностью» скрывается всё тот же бинарный код для последовательной обработки данных.

💬 А стоит ли усложнять?
Сегодняшние ИИ работают на кремниевых чипах, которым трудно справляться с задачами на тысячи параллельных операций. Даже графические процессоры (GPU), ставшие основной платформой для нейросетей, далеки от пластичности живых систем. А биологические нейросети потенциально могли бы:

• обрабатывать информацию параллельно при минимальном потреблении энергии
• адаптироваться к новым условиям
• восстанавливаться после повреждений

Такие свойства делают биочипы привлекательной основой для будущих поколений ИИ. Особенно если речь идет об интеграции с живыми тканями. Звучит как sci-fi, но в 2024 году швейцарская компания FinalSpark уже представила прототип первого биопроцессора. Ещё раньше, в 2022 году, австралийский стартап Cortical Labs научил нейронную культуру играть в Понг. Весной 2025-го он же анонсировал создание первого в мире биологического компьютера CL1. Заявление вызвало волну скепсиса — отчасти из-за преувеличений в медиа для инвестиционной привлекательности. Да и речь пока идет не о компьютерах в привычном смысле. Это скорее «органы», способные чувствовать стимулы и изменяться в процессе обучения. Но наличие самого вектора развития технологий очевидно. Вот и интерфейсы «мозг — компьютер» для интерпретации сигналов, о которых мы писали, уже не кажутся чем-то фантастическим.

💬 А можно создать биокомпьютеры на уровне молекул?

Интерес к молекулярным вычислениям возник ещё во второй половине XX века и стал предвестником синтетической биологии. Если традиционные компьютеры оперируют бинарным кодом, то биологические — генетическим. Изменяя ДНК, ученые могут буквально программировать клетки для выполнения конкретных задач. В 1994 году Леонард Адлеман впервые продемонстрировал потенциал ДНК-компьютеров, использовав молекулы для решения комбинаторной задачи. А в 2019 году биосистема на основе ДНК уже извлекала корень из 900. Правда, масштабирование таких решений остается крайне сложной задачей. А еще ДНК — не единственный кандидат: в 2016 году были показаны возможности параллельных вычислений на белках.

Метафора «машины» помогает нам лучше изучать и понимать живые системы, даже проектировать их. Но если сводить биологию к булевым функциям, мы рискуем недооценить ее масштаб. Так что, кто знает — возможно, самый мощный компьютер не соберут, а вырастят.

#бластим_технологии

💉 Структурная биология и дизайн лекарств: от базовых принципов до современных ML-решений

📅 Дата и время: 29 августа 19:00 мск — открытый вебинар с Сергеем Евтеевым

В последние годы машинное обучение всё активнее входит в самые разные области науки. Без сомнений, одни из наиболее перспективных направлений — структурная биология и дизайн лекарств.

Что вас ждёт на вебинаре:

💊 базовые принципы структурной биологии и молекулярного дизайна;
💊 современные методы моделирования белков и поиска сайтов связывания;
💊 молекулярный докинг и подходы к дизайну новых молекул;
💊 примеры ML-решений, которые уже работают в биомедицинских исследованиях;
💊 возможности и ограничения существующих подходов;
💊 перспективы развития технологий в ближайшие годы.

Доклад будет на русском языке, слайды — преимущественно на английском

Регистрация: тык 👈
Зарегистрированные участники получат запись вебинара и скрипт доклада — можно будет пересмотреть и проработать материал в удобное время.

💬 Ссылка на подключение появится в нашем чате.
Там же можно заранее оставить вопросы спикеру и после обсудить основные идеи вебинара.

Приходите! Будет очень... структурно ✨