Распределение, которое показалось мне нереалистичным на занятии, выглядело как нормальное, но с периодическими пиками – неожиданно более частыми значениями. Как вы думаете, на что я недавно случайно наткнулся? Именно на такое распределение в реальных данных

Это характеристики девушек с сайта знакомств. На фоне угадываются ожидаемые плавные распределения, но видны также пики на круглых значениях. Если с ростом и весом это ещё понятно: не все помнят их с точностью до единицы, то внезапная остановка возраста на 30 и 35 годах – настоящая научная загадка

Интересный момент для аналитиков: обратите внимание как размер шкалы влияет на подобное искажение данных. Если ошибка на 5-10 сантиметров – это в целом немного, то плюс-минус 5 килограммов – это уже значительно. Особенно если на этих данных базируется последующий анализ: скажем, выделение группы людей с нормальным индексом массы тела

Есть и другой пример подобного распределения, но довольно политический. Кидайте 🫡, если хотите его увидеть

#статистика

По многочисленным просьбам, точёные пики Путина

Данные выборов во многих странах публикуются в открытый доступ, порой разжигая дискуссии. Конечно, ни один статистический метод не скажет, что выборы прошли неправильно: для этого нужны независимые наблюдатели. Но данные порой показывают закономерности, необъяснимые случайностью. Иногда, чтобы в них разобраться, не обойдёшься без хорошего образования (пример для заинтересованных). Но бывает и иначе

Вот визуализация официальных данных по результатам голосования о поправках к Конституции России. Первый график – распределение явок на участки, ниже – процент голосований „за“. Распределения начинаются вполне плавно, но затем появляются внезапные пики – в точности на круглых отметках в 70%, 75% и далее. На графике справа сверху, где каждая точка – это избирательный участок, видно даже вафельный рисунок

График справа снизу показывает степень аномалий на этих и предыдущих выборах. Найти ссылки на статьи по ним, а также все данные и источники можно здесь

#статистика

Шутка оказалась действующим бизнес-планом. Самый популярный GPT в категории о жизни – об астрологии. Интересно, что чувствуют по этому поводу учёные и инженеры-разработчики

В комментариях в ВК обратили внимание, что в исследовании была группа невосприимчивых к курению людей, у которых не развивалась ХОБЛ. Это правда, таких было целых 54%. Хотя на мой взгляд, вероятность практически 50/50 всё ещё звучит так себе. Как говорится, курить по пачке в день – тяжёлый путь, но разве нам нужны лёгкие?

Однако не забывайте, что курение приводит не только к ХОБЛ. Согласно большому исследованию факторов риска рака, курение – на первом месте по количеству лет качественной жизни, потерянных из-за развития опухолевых заболеваний. Помимо более очевидных раков лёгких, дыхательных путей и губ, оно также связано с онкологическими заболеваниями в желудочно-кишечном тракте и даже лейкемией

На этом графике ещё много интересного, оставлю на самостоятельное изучение :) Пишите в комментариях, что вам показалось любопытным

#медицина #статистика

Обычно я показываю людям фото со словами «Смотри какая красотища!!!», а они почему-то шарахаются. Хорошо, что у меня ещё есть телеграм-канал

Ну вы видели этого модника?!

#биология

Перевод географических названий – это какой-то хаос. Почему США – это Соединённые Штаты? Чем они соединены? „Объединённые“ звучит гораздо логичнее

А раз уж Советский Союз переводится как Soviet Union, то и однокоренное слово United можно переводить как „Союзные“. Даже аббревиатуру „США“ менять не придётся 🌝

#лингвистика

​Продолжение автобиографии Ричарда Докинза — одного из самых известных научно-популярных авторов современности, ярого критика религии, изобретателя концепций эгоистичного гена, расширенного фенотипа и термина «мем». Вторая часть биографии напоминает неформальную беседу с автором, где он делится воспоминаниями и забавными историями, но также объясняет ключевые моменты своей необыкновенной жизни, связывая воедино многолетнюю работу.

Оценка «Биомолекулы»: 9,7/10

Кому подойдет: фанатам Ричарда Докинза и читателям других его книг, любителям английской культуры или желающим познакомиться с крайне необычной историей оказавшего значительное влияние на мир ученого и популяризатора науки.

Читайте на сайте.

Автор: Владимир Шитов

#Биомолекула_рецензия

Меня спросили, как максимально эффективно провести время на научной стажировке. Вопрос супер интересный и значительно менее покрытый материалами, чем «как пройти на стажировку»

Сама постановка вопроса заставляет меня думать, что у человека всё будет хорошо. Некоторые сразу едут просто потусить. Никого не осуждаю, но здесь будут советы не про это

На мой взгляд, полезное в стажировках делится на две части:
🚀 Работа
🚀 Нетворкинг

С первым, как будто бы, всё ясно: берёте свои маленькие азиатские ручки и следуете моему жизненному кредо. К сожалению, на студенческом уровне эта часть во многом зависит не только от вас. Может не повезти с проектом, руководителем или оборудованием. В любом случае от вас зависит количество работы и вовлечённость. Если место выглядит перспективно – выкладывайтесь и не считайте часы. Если тема кажется скучной или непонятной, постарайтесь в неё вникнуть: не просто же так люди тратят на неё своё время, а кто-то выделяет деньги на работу. Со мной на стажировке в Сингапуре в 2019 году был парень, которого удручало копаться в оцифрованных экскрементах летучих мышей чтобы найти неизвестные вирусы. «Кому вообще это интересно?», – вопрошал он. Через год вся планета знала историю об одной летучей мыши, а каждый пятый стал экспертом в вирусологии

Даже в неудачной среде можно с пользой провести время: посмотрите онлайн курсы, порефлексируйте, что именно вам не нравится и как избежать негативного опыта дальше, ну или хоть выспитесь на будущее

Нетворкинг – далеко не менее, а порой и более важная часть стажировок, особенно за границей. Общайтесь с другими студентами (не только со своей страны), более старшими людьми, посмотрите, что ещё происходит в городе. На сайтах по типу Meetup можно найти мероприятия, но порой есть и другие локально популярные площадки: фейсбук, инстаграм, линкедин, твиттер или что-то ещё. Влейтесь в местные тусовки и выясните как люди ищут ивенты. Очень много всего происходит в университетах. Я однажды сходил на хакатон в майкрософт (получилось больше вкусно покушать, чем поработать, если честно) и на какое-то карьерное мероприятие о Data Science. Сам ивент уже толком не помню, но познакомился там с человеком, с которым общаемся до сих пор и недавно увиделись вообще в другой стране. Помимо того, что это весело, бывает ещё очень полезно для карьеры

В целом, общение с людьми – это одна из самых ценных вещей в стажировках. Если не повезло с проектом, то даже ценнее, чем работа. Много узнаёшь про другие культуры, полезности для карьеры, порой организовываются путешествия и другие приключения. Не бойтесь выходить за рамки привычного: то, что было на стажировке, остаётся на стажировке 😉 Позже приключения вспоминаются и греют душу гораздо больше, чем средний рабочий день. А иногда иметь знакомых по всему миру бывает и полезно: например, когда нужно что-то оплатить за границей, а ваши карты превратились в тыкву, употребимую только по месту производства

Впрочем, у меня не такой большой опыт стажировок, как у некоторых читателей. Какими советами поделились бы вы?

Пару дней назад в медиа была новость, что росстат почему-то решил закрыть для публики статистику смертей от внешних причин. Впрочем, авторы исследования пишут, что это не проблема: сотрудники росстата охотно поделились актуальными данными после запроса по почте. Необычайно высокая мужская смертность в 2023 году только усилилась: авторы оценивают количество избыточных смертей в 37860, больше 100 человек в день. Вместе с 2022 годом это даёт около 58500 смертей мужчин, которых не ожидалось по трендам в прошлом

#статистика

Встретил в одной из статей название клеточного типа в лёгких „Clara cells“. Стало интересно, что за Клара. Оказалось, что это не имя, а фамилия, а дальше события приняли очень мрачный оборот

Эти клетки были открыты в нацисткой Германии не скрывавшим свои антисемитские взгляды гистологом Максом Клара. Он приветствовал приход Гитлера к власти и призывал учёных „присоединиться к марширующим колоннам нашего лидера“. А образцы лёгких, в которых обнаружили новый клеточный тип, были получены от казнённых заключённых. Учёный отмечал, что „довольно обширный материал“ позволил ему сделать открытие быстрее конкурентов, а также проводил эксперименты по введению витамина C на по крайней мере одном приговорённом к смерти узнике 😐

Уже современные немецкие учёные в 2010 году удивились, что при такой мрачной истории открытия клеточного типа его название было в каждом учебнике. Кроме того, были открыты белки, специфичные для этого клеточного типа и названные в честь него же (например, CC16 – утероглобин, „CC“ означает „Clara Cells“). Учёные предложили не использовать „эпоним третьего рейха“ и заменить его на „Club cells“ – что-то вроде „булавоподобные“ или „куполоподобные клетки“, чтобы сохранить аббревиатуры. В английском языке это название прижилось, а вот статья в Википедии на русском всё ещё называется по-старому. На мой взгляд, она ещё и довольно странно структурирована, сперва вываливая на читателей ошеломляющую историю открытия, а потом как ни в чём ни бывало продолжая: „Главная функция клеток Клара – защита эпителия бронхиол“. Студенты-медики, подскажите, а как пишут в учебниках?

Фактов, полученных в подобных условиях, на самом деле немало. Но научным сообществом было принято решение не рассказывать истории их открытия: первооткрыватели явно не достойны чести. Рассказываю об этой только потому что её отголоски всё ещё можно встретить, а кое-где не помешало бы и устранить

#биология #история

Со мной в лаборатории работал PhD-студент, интересующийся определением причинности в данных. Можно ли, имея кучу наблюдений не просто найти ассоциации между признаками, а понять как они связаны причинно-следственно и как изменение одного влияет на другие? Особенно любопытно это было в контексте работы генов. Мы умеем получать данные об активности генов в куче клеток и даже ломать некоторые гены, чтобы посмотреть, что изменится. Можно ли тогда понять регуляторные связи? Если ответ положительный, можно лучше разобраться в устройстве жизни и предложить лечение некоторых болезней

Спустя какое-то время, этот студент разочаровался в данных: он решил, что они слишком шумные и понять ничего невозможно. А вот Hervé Isambert из института Кюри в Париже посвятил теме 10 лет и утверждает, что разобрался. Завтра в 6 вечера по московскому времени он расскажет о проблеме, методах и их применению к данным экспрессии и медицинским наблюдениям. Присоединяйтесь, слушайте и задавайте вопросы: это уникальная возможность! Подробнее прочитать о докладе и найти ссылку на видео-звонок можно здесь

UPD: встреча прошла, здесь можно посмотреть запись

А вот такое встретилось в данных, с которыми работаю сейчас. По оси Х – возраст пациентов, по Y – оценка здоровья лёгких, измеренная как максимальный объем воздуха, который человек может выдохнуть за секунду. Лёгкие обычно с возрастом работают хуже, но в группе бывших курильщиков (former, оранжевые точки) закономерность обратная: чем старше человек, тем лучше функция лёгких. Ваши теории, почему это так? Принимаются только неправильные ответы

#статистика #медицина