Что не так с AlphaFold?
С утра профильные каналы сообщили брейкин ньюс: легендарный AlphaFold предсказал вероятные структуры почти всех известных белков! Более 200 миллионов структур от бактерий до человека![1]
Два года я отмахивалась от вопросов на каждой лекции по биоинформатике прокомментировать восторги вокруг AlphaFold. Пора все-таки это сделать.
Я начну с описания самой проблемы. Если вы с ней уже знакомы, спокойно листайте к сути в конце текста.
По порядку:
👉инструкции ко всем механизмам нашего тела записаны в ДНК каждой клетки.
👉инструкция, которая в конкретный момент должна быть прочитана и выполнена клеткой, считывается молекулярными механизмами по ДНК и переводится в цепочки РНК.
👉по РНК-инструкциям строится аминокислотная цепочка.
👉аминокислотная цепочка далее принимает сложную пространственную структуру, образуя очередную «шестеренку», из которых состоит и при помощи которых функционирует наше тело. А еще тело бактерии, кактуса, кошки. И даже вирусам и тем нужны белки.
👉знать как выглядит и как работает каждая такая «шестеренка» нам очень важно. Представьте себе, что в нашем теле есть «гайки», которые могут по какой-то причине «разболтаться». Тогда нам нужен «гаечный ключ», чтоб все подтянуть как было. Но нужно же правильно подобрать размер и форму такого ключа, чтоб ситуацию исправить, а не ухудшить, сорвав резьбу. Так мы тщательно изучаем структуру каждого белка коронавируса, чтобы потенциальное лекарство что-то в нем идеально заблокировало и сделало его не опасным. Так мы изучаем структуру белка инсулина, чтобы в точности повторить ее при помощи генной инженерии и создать безопасное и качественное лекарство.
❓В чем сложность узнать структуру белка?
🔴нельзя просто посмотреть в микроскоп и увидеть, на каком месте расположен какой атом.
Точнее можно, но сначала белок надо кристаллизовать — а это довольно сложная процедура. Когда белок застынет неподвижным кристаллом, позиции его атомов в пространстве можно считать. Для этого есть сразу несколько экспериментальных подходов. Например, в методе криоэлектронной микроскопии замороженный белок много-много тысяч раз через мощный микроскоп фотографируют под разными углами. А потом специальное программное обеспечение собирает все тысячи тысяч снимков в одно трехмерное изображение. Такой подход стоит очень дорого и занимает довольно много времени.
🔴но иногда белок очень сложный и экспериментальным методам необходимо опираться хотя бы на какую-то приближенную, ожидаемую модель белка, чтобы собрать из снимков что-то толковое. И не всегда у ученых есть возможность получить такую достаточно достоверную базовую модель, от которой можно оттолкнуться.
❓Если аминокислотная цепочка однозначно строится по цепочке РНК, то, может, и сама цепочка имеет какие-то правила, по которым после принимает пространственную форму?
🟢В самом простом варианте — да. Если нам надо понять, как относительно друг друга в пространстве расположатся три соседних аминокислоты, скорее всего мы довольно просто сможем это сделать. С уже пятью аминокислотами это будет сделать сложнее — связи между атомами могут «вращаться» и давать сразу несколько возможных пространственных форм (конформаций), каждая из которых может существовать с разной вероятностью.
И все-таки для цепочек небольшой длины мы можем делать такие предсказания, опираясь на точные математические формулы из методов молекулярной динамики. Эти вычисления могут занимать часы на самых мощных компьютерах.
Вот только в реальности белки, например, человека или мышки, состоят из сотен, а то и тысяч аминокислот! И тогда даже самый мощный суперкомпьютер с этой задачей может не справиться.
Что совершенно удивительно: ваша клетка решает эту задачу за доли секунды! Утритесь, суперкомпьютеры🤪
Но мы — не клетки, а предсказывать структуры белков нам все равно как-то надо. И понятно, что математико-физические точные методы нам тут не помогут (пока мы таким образом предскажем структуру всех белков коронавируса, чтобы создавать лекарства, человечество уже дружно колонизирует соседнюю галактику и начнет дышать через жабры).
Экспериментальные мет
С утра профильные каналы сообщили брейкин ньюс: легендарный AlphaFold предсказал вероятные структуры почти всех известных белков! Более 200 миллионов структур от бактерий до человека![1]
Два года я отмахивалась от вопросов на каждой лекции по биоинформатике прокомментировать восторги вокруг AlphaFold. Пора все-таки это сделать.
Я начну с описания самой проблемы. Если вы с ней уже знакомы, спокойно листайте к сути в конце текста.
По порядку:
👉инструкции ко всем механизмам нашего тела записаны в ДНК каждой клетки.
👉инструкция, которая в конкретный момент должна быть прочитана и выполнена клеткой, считывается молекулярными механизмами по ДНК и переводится в цепочки РНК.
👉по РНК-инструкциям строится аминокислотная цепочка.
👉аминокислотная цепочка далее принимает сложную пространственную структуру, образуя очередную «шестеренку», из которых состоит и при помощи которых функционирует наше тело. А еще тело бактерии, кактуса, кошки. И даже вирусам и тем нужны белки.
👉знать как выглядит и как работает каждая такая «шестеренка» нам очень важно. Представьте себе, что в нашем теле есть «гайки», которые могут по какой-то причине «разболтаться». Тогда нам нужен «гаечный ключ», чтоб все подтянуть как было. Но нужно же правильно подобрать размер и форму такого ключа, чтоб ситуацию исправить, а не ухудшить, сорвав резьбу. Так мы тщательно изучаем структуру каждого белка коронавируса, чтобы потенциальное лекарство что-то в нем идеально заблокировало и сделало его не опасным. Так мы изучаем структуру белка инсулина, чтобы в точности повторить ее при помощи генной инженерии и создать безопасное и качественное лекарство.
❓В чем сложность узнать структуру белка?
🔴нельзя просто посмотреть в микроскоп и увидеть, на каком месте расположен какой атом.
Точнее можно, но сначала белок надо кристаллизовать — а это довольно сложная процедура. Когда белок застынет неподвижным кристаллом, позиции его атомов в пространстве можно считать. Для этого есть сразу несколько экспериментальных подходов. Например, в методе криоэлектронной микроскопии замороженный белок много-много тысяч раз через мощный микроскоп фотографируют под разными углами. А потом специальное программное обеспечение собирает все тысячи тысяч снимков в одно трехмерное изображение. Такой подход стоит очень дорого и занимает довольно много времени.
🔴но иногда белок очень сложный и экспериментальным методам необходимо опираться хотя бы на какую-то приближенную, ожидаемую модель белка, чтобы собрать из снимков что-то толковое. И не всегда у ученых есть возможность получить такую достаточно достоверную базовую модель, от которой можно оттолкнуться.
❓Если аминокислотная цепочка однозначно строится по цепочке РНК, то, может, и сама цепочка имеет какие-то правила, по которым после принимает пространственную форму?
🟢В самом простом варианте — да. Если нам надо понять, как относительно друг друга в пространстве расположатся три соседних аминокислоты, скорее всего мы довольно просто сможем это сделать. С уже пятью аминокислотами это будет сделать сложнее — связи между атомами могут «вращаться» и давать сразу несколько возможных пространственных форм (конформаций), каждая из которых может существовать с разной вероятностью.
И все-таки для цепочек небольшой длины мы можем делать такие предсказания, опираясь на точные математические формулы из методов молекулярной динамики. Эти вычисления могут занимать часы на самых мощных компьютерах.
Вот только в реальности белки, например, человека или мышки, состоят из сотен, а то и тысяч аминокислот! И тогда даже самый мощный суперкомпьютер с этой задачей может не справиться.
Что совершенно удивительно: ваша клетка решает эту задачу за доли секунды! Утритесь, суперкомпьютеры🤪
Но мы — не клетки, а предсказывать структуры белков нам все равно как-то надо. И понятно, что математико-физические точные методы нам тут не помогут (пока мы таким образом предскажем структуру всех белков коронавируса, чтобы создавать лекарства, человечество уже дружно колонизирует соседнюю галактику и начнет дышать через жабры).
Экспериментальные мет
🔥39👍6❤3
оды хороши, но, как мы говорили выше, тоже требуют довольно много времени и очень много денег. Короче, все это довольно сильно стопорит прогресс биологии и медицины.
🔵И вот поэтому уже много десятилетий математики бьются над проблемой идеального алгоритма для предсказания пространственной структуры белков. И что там только уже не придумали! Но все недостаточно хорошо показывало себя на практике. В мире существуют целые соревнования по предсказанию структуры белков. А уж призы там на кону немалые!
🟡И вот пару лет назад на арене появляется AlphaFold. И производит фурор!
👉сложная нейросеть — математический алгоритм построенный на принципах, схожих с принципами работы нашего мозга, — была обучена на данных уже имеющихся в базах данных белковых структур.
👉Иными словами: этот алгоритм смотрел на то, как выглядит аминокислотная последовательность, затем на то, как выглядит полученная экспериментально структура белка на основе этой аминокислотной цепочки. И так много-много тысяч раз с разными белками. Эта часть процесса называется обучением нейросети.
👉 затем на вход нейросети подавали неизвестные ей ранее аминокислотные последовательности и смотрели, какую структуру для них она предскажет. А затем сравнивали предсказанный вариант с также имеющимися экспериментальными данными. Это называется процесс тестирования нейросети.
И вот результаты в общем были очень хороши! AlphaFold уверенно победил всех в соревнованиях в декабре 2020 и занял все первые полосы даже далеких от науки газет.
Но дьявол в деталях.
Лаборатории по всему миру дружно взялись тестировать на точность AlphaFold. И из одних лаборатории приходили новости радостные — алгоритм точно предсказывал уже полученные лабами экспериментально структуры, но еще не опубликованные (то есть создатели AlphaFold не могли бы схитрить — научить алгоритм этим структурам заранее), в то время как из других, работающих с белками другого типа, новости были менее радостные — до половины или больше структур алгоритм предсказывал совершенно неверно.
Было понятно, что инструмент требует еще много доработок. Однако, уже в таком виде его можно было использовать в реальных задачах. Помните, выше мы говорили, что иногда для сборки экспериментальной модели нужно опираться на какое-то первичное предсказание пусть и не очень точное? До появления AlphaFold для этих целей ученые использовали другие белки, которые собрал до них кто-то и которые по их предположениям имеют похожую структуру с тем, что они собирают. Вот для создания таких более релевантных первичных моделей уже тогда начали применять AlphaFold.
Это было уже очень много! Ученые смогли таким образом собрать структуры сложных белков, над которыми до того бились годами!
И отсюда мы ныряем во вторую плоскость проблемы сборки белков. Иногда белки не работают сами по себе. Для выполнения их функций им нужно собраться в сложную структуру с другими белками или малыми молекулами (их называют лигандами). Действующее вещество лекарства, к примеру, — часто и есть такая молекула. И вот каждый такой белок по отдельности AlphaFold предсказывает сейчас довольно неплохо.
❗️Но при соединении в комплексы с другими белками или лигандами ваш исходный белок может менять свою форму! И вот такую форму AlphaFold предсказывать совершенно не умеет! Его ведь этому не учили. Его учили опираться на базу данных из тысяч структур отдельных белков. Смотрите, например, как может вести себя шип коронавируса в ситуациях, когда он соединен с другим белковым комплексом и когда не соединен. Получается, что AlphaFold был так нужен нам для ускорения разработки лекарств, но именно для этого его применение не годится?
❗️А вот еще беда: из-за, например, болезни, может возникать мутация, которая приведет к изменению формы белка (через изменение самой аминокислотной последовательности). Но такая мутация не типична, к ней не привела эволюция. То есть никакие другие белки ее могут не иметь. А значит, алгоритм не может научиться ее учитывать при предсказании правильно. Такую проблему исследователи обнаружили, например, исследуя предсказание структуры белка, мутация в котором
🔵И вот поэтому уже много десятилетий математики бьются над проблемой идеального алгоритма для предсказания пространственной структуры белков. И что там только уже не придумали! Но все недостаточно хорошо показывало себя на практике. В мире существуют целые соревнования по предсказанию структуры белков. А уж призы там на кону немалые!
🟡И вот пару лет назад на арене появляется AlphaFold. И производит фурор!
👉сложная нейросеть — математический алгоритм построенный на принципах, схожих с принципами работы нашего мозга, — была обучена на данных уже имеющихся в базах данных белковых структур.
👉Иными словами: этот алгоритм смотрел на то, как выглядит аминокислотная последовательность, затем на то, как выглядит полученная экспериментально структура белка на основе этой аминокислотной цепочки. И так много-много тысяч раз с разными белками. Эта часть процесса называется обучением нейросети.
👉 затем на вход нейросети подавали неизвестные ей ранее аминокислотные последовательности и смотрели, какую структуру для них она предскажет. А затем сравнивали предсказанный вариант с также имеющимися экспериментальными данными. Это называется процесс тестирования нейросети.
И вот результаты в общем были очень хороши! AlphaFold уверенно победил всех в соревнованиях в декабре 2020 и занял все первые полосы даже далеких от науки газет.
Но дьявол в деталях.
Лаборатории по всему миру дружно взялись тестировать на точность AlphaFold. И из одних лаборатории приходили новости радостные — алгоритм точно предсказывал уже полученные лабами экспериментально структуры, но еще не опубликованные (то есть создатели AlphaFold не могли бы схитрить — научить алгоритм этим структурам заранее), в то время как из других, работающих с белками другого типа, новости были менее радостные — до половины или больше структур алгоритм предсказывал совершенно неверно.
Было понятно, что инструмент требует еще много доработок. Однако, уже в таком виде его можно было использовать в реальных задачах. Помните, выше мы говорили, что иногда для сборки экспериментальной модели нужно опираться на какое-то первичное предсказание пусть и не очень точное? До появления AlphaFold для этих целей ученые использовали другие белки, которые собрал до них кто-то и которые по их предположениям имеют похожую структуру с тем, что они собирают. Вот для создания таких более релевантных первичных моделей уже тогда начали применять AlphaFold.
Это было уже очень много! Ученые смогли таким образом собрать структуры сложных белков, над которыми до того бились годами!
И отсюда мы ныряем во вторую плоскость проблемы сборки белков. Иногда белки не работают сами по себе. Для выполнения их функций им нужно собраться в сложную структуру с другими белками или малыми молекулами (их называют лигандами). Действующее вещество лекарства, к примеру, — часто и есть такая молекула. И вот каждый такой белок по отдельности AlphaFold предсказывает сейчас довольно неплохо.
❗️Но при соединении в комплексы с другими белками или лигандами ваш исходный белок может менять свою форму! И вот такую форму AlphaFold предсказывать совершенно не умеет! Его ведь этому не учили. Его учили опираться на базу данных из тысяч структур отдельных белков. Смотрите, например, как может вести себя шип коронавируса в ситуациях, когда он соединен с другим белковым комплексом и когда не соединен. Получается, что AlphaFold был так нужен нам для ускорения разработки лекарств, но именно для этого его применение не годится?
❗️А вот еще беда: из-за, например, болезни, может возникать мутация, которая приведет к изменению формы белка (через изменение самой аминокислотной последовательности). Но такая мутация не типична, к ней не привела эволюция. То есть никакие другие белки ее могут не иметь. А значит, алгоритм не может научиться ее учитывать при предсказании правильно. Такую проблему исследователи обнаружили, например, исследуя предсказание структуры белка, мутация в котором
🔥31❤8👍8
связана с ранним раком молочной железы.
❗️Ладно, все еще «веселее»: многие белки имеют не одну возможную конформацию, а несколько! И ваша клетка точно знает, какую конформацию в каком случае ей нужно собрать, чтобы все в ней работало как в швейцарских часах. Клетка знает, а AlphaFold — нет.🙈
В общем, сейчас еще одна из задач, над которой бьются разработчики AlphaFold, — переделать алгоритм так, чтобы больше он не опирался на имеющуюся базу белков в процессе обучения, а научился предсказывать непосредственно по последовательности аминокислотной цепочки. Можно надеяться, что такой подход сможет преодолеть описанные выше сложности.
Да, следить за всем этим крайне интересно. Уже сейчас AlphaFold дает ученым огромные преимущества, а скорость развития возможностей предсказания и самого наполнения баз уже предсказанными (и часто уже проверенными экспериментально) моделями ужасающе-вдохновляющая. Без сомнения после новости прошлой пятницы о том, что все известное уже покрыто моделями, прогресс в медицине попрет еще более раскочегаренным локомотивом.
Но все-таки, все-таки, не стоит забывать, что AlphaFold — не серебряная пуля. И не стоит уходить на пенсию, полагая, что самая сложная задача биологии уже решена.
[1] ‘New era in digital biology’: AI reveals structures of nearly all known proteins
Advance from DeepMind’s AlphaFold software could revolutionize biology and medicine
29 JUL 202211:25 AMBYJOHN TRAVIS https://www.science.org/content/article/new-era-digital-biology-ai-reveals-structures-nearly-all-known-proteins
[2] What's next for AlphaFold and the AI protein-folding revolution
DeepMind software that can predict the 3D shape of proteins is already changing biology.
Ewen Callaway https://www.nature.com/articles/d41586-022-00997-5
❗️Ладно, все еще «веселее»: многие белки имеют не одну возможную конформацию, а несколько! И ваша клетка точно знает, какую конформацию в каком случае ей нужно собрать, чтобы все в ней работало как в швейцарских часах. Клетка знает, а AlphaFold — нет.🙈
В общем, сейчас еще одна из задач, над которой бьются разработчики AlphaFold, — переделать алгоритм так, чтобы больше он не опирался на имеющуюся базу белков в процессе обучения, а научился предсказывать непосредственно по последовательности аминокислотной цепочки. Можно надеяться, что такой подход сможет преодолеть описанные выше сложности.
Да, следить за всем этим крайне интересно. Уже сейчас AlphaFold дает ученым огромные преимущества, а скорость развития возможностей предсказания и самого наполнения баз уже предсказанными (и часто уже проверенными экспериментально) моделями ужасающе-вдохновляющая. Без сомнения после новости прошлой пятницы о том, что все известное уже покрыто моделями, прогресс в медицине попрет еще более раскочегаренным локомотивом.
Но все-таки, все-таки, не стоит забывать, что AlphaFold — не серебряная пуля. И не стоит уходить на пенсию, полагая, что самая сложная задача биологии уже решена.
[1] ‘New era in digital biology’: AI reveals structures of nearly all known proteins
Advance from DeepMind’s AlphaFold software could revolutionize biology and medicine
29 JUL 202211:25 AMBYJOHN TRAVIS https://www.science.org/content/article/new-era-digital-biology-ai-reveals-structures-nearly-all-known-proteins
[2] What's next for AlphaFold and the AI protein-folding revolution
DeepMind software that can predict the 3D shape of proteins is already changing biology.
Ewen Callaway https://www.nature.com/articles/d41586-022-00997-5
Science
‘New era in digital biology’: AI reveals structures of nearly all known proteins
Advance from DeepMind’s AlphaFold software could revolutionize biology and medicine
❤36🔥19👍5
Lab Mouse
Вчера поздно вечером Лея уехала в новый дом!! Теперь у неё будут личные человеческие братик и сестричка 4 и 6 лет, а ведь она обожает детей. Будет жить внутри своего дома и иметь личный двор! Ее там точно будут любить и беречь💚 О таком хорошем варианте мы…
Лею завтра возвращают. Я хочу материться и плакать одновременно.
😢91
Малышка, когда они вытащили ее из машины, была будто дезориентирована, почему так непонятно. Первое время она не реагировала ни на новое имя от «хозяина», ни на свое старое. На секунду будто узнала меня и снова в панике начала метаться по сторонам. Для сравнения: я отдавала полностью социализированную собаку, которую можно было отпускать без поводка, потому что она идеально бежала ко мне или к Лике. Собаку приученную не просто ездить на машине, а спокойно переносить загородную поездку по серпантинам в жару.
Мы схватили ее с Сашей и просто скорее увели оттуда. Отходить она стала уже возле дома Лики и окончательно на привычной ей территории.
Мы отдавали с ней небольшой запас еды, несколько ее игрушек и вещей, и паспорт. Из всего нам вернули (я ещё про это напомнила) только паспорт и запасной ошейник. Остальное «потеряли», а корм «я высыпал ей все, она ела сколько хотела»🤯 Хорошо, что я подстраховалась и купила корма сегодня.
Но дальше самый $€%#£ц. Она отошла и начала играть с сыном Лики. И тут я заметила ее живот… Он красный и весь в припухлостях. Стали рассматривать — это или сплошь укусы кого-то (а ведь в среду он мне жаловался, что собака чешется и я вместе с нашим ветом подбирала ему рекомендации средств обработки. Но он все отверг и решил идти к своему врачу), или аллергическая реакция и сильная. Тогда или ее кормили не тем, что я дала и что наказала, или дали чего-то запрещённого помимо.
Сейчас у нас собака в стрессе, плановая вакцинация пропущена (я наверстаю в начале недели, как только она придёт в себя), хотя он обещал это сделать на этой неделе. Привёз ее вообще «не тот» человек, что забирал. Тому, какой привёз ее сегодня, я в жизни бы не отдала собаку. И ведь всю неделю мне слали милые фото собаки с детьми!! Постоянно рассказывали как она и что.
У меня сейчас безумное разочарование и злость на себя. И злость на таких вот «мужчин». И вина перед малышкой, что отдала ее такому.
Завтра Лее (по документам, мы ведь выбрали дату рождения примерно, как могли прикинуть вместе с врачами) исполняется 3 месяца. Ее шансы на семью становятся меньше с каждым прошедшим днём. И у неё отняли целую неделю.
И ещё: мы ожидали по динамике увидеть собаку почти размером с Булку. Но она ровно такая, как мы ее отдали… Как это вообще?! У нас каждое утро просыпалась собака на почти килограмм больше, чем была вечером.
Говорю себе и ей, что все будет хорошо. А сама не верю в свои слова.
P.s.: в доме для Люка я настолько уверена ведь не была. Но он уже месяц там и регулярно шлёт мне видео счастливой здоровой собаки. Только плановую вакцинацию пока все двигаем из-за работы хозяина.
Мы схватили ее с Сашей и просто скорее увели оттуда. Отходить она стала уже возле дома Лики и окончательно на привычной ей территории.
Мы отдавали с ней небольшой запас еды, несколько ее игрушек и вещей, и паспорт. Из всего нам вернули (я ещё про это напомнила) только паспорт и запасной ошейник. Остальное «потеряли», а корм «я высыпал ей все, она ела сколько хотела»🤯 Хорошо, что я подстраховалась и купила корма сегодня.
Но дальше самый $€%#£ц. Она отошла и начала играть с сыном Лики. И тут я заметила ее живот… Он красный и весь в припухлостях. Стали рассматривать — это или сплошь укусы кого-то (а ведь в среду он мне жаловался, что собака чешется и я вместе с нашим ветом подбирала ему рекомендации средств обработки. Но он все отверг и решил идти к своему врачу), или аллергическая реакция и сильная. Тогда или ее кормили не тем, что я дала и что наказала, или дали чего-то запрещённого помимо.
Сейчас у нас собака в стрессе, плановая вакцинация пропущена (я наверстаю в начале недели, как только она придёт в себя), хотя он обещал это сделать на этой неделе. Привёз ее вообще «не тот» человек, что забирал. Тому, какой привёз ее сегодня, я в жизни бы не отдала собаку. И ведь всю неделю мне слали милые фото собаки с детьми!! Постоянно рассказывали как она и что.
У меня сейчас безумное разочарование и злость на себя. И злость на таких вот «мужчин». И вина перед малышкой, что отдала ее такому.
Завтра Лее (по документам, мы ведь выбрали дату рождения примерно, как могли прикинуть вместе с врачами) исполняется 3 месяца. Ее шансы на семью становятся меньше с каждым прошедшим днём. И у неё отняли целую неделю.
И ещё: мы ожидали по динамике увидеть собаку почти размером с Булку. Но она ровно такая, как мы ее отдали… Как это вообще?! У нас каждое утро просыпалась собака на почти килограмм больше, чем была вечером.
Говорю себе и ей, что все будет хорошо. А сама не верю в свои слова.
P.s.: в доме для Люка я настолько уверена ведь не была. Но он уже месяц там и регулярно шлёт мне видео счастливой здоровой собаки. Только плановую вакцинацию пока все двигаем из-за работы хозяина.
😢44🤬15👍4❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А вот тут самое свежее видео от счастливого деревенского балбеса Люка💚
❤71👍2
Сегодня будет большой длиннопост про клонирование. Угадайте, кто из них Долли?
Anonymous Poll
3%
Первая слева
5%
Вторая слева
4%
Третья слева
3%
Четвёртая слева
24%
Все сразу
61%
Никто и все одновременно
После недели жизни в семье нам вернули малышку. Причина: вы нас предупреждали, что это как ребенок, но мы вам не поверили🙈.
Очень прошу ваш репост! Ищем дом!
Девочка, 3 месяца. Активная, игривая, ласковая.
Приучена к выгулу (это щенок и промахи бывают) и жизни в квартире. С другими собаками отлично (даже очень маленькими), с кошками отлично, с детьми великолепно. Ориентирована на человека.
Обработана от всех паразитов, вакцинирована, есть ветпаспорт. Будет стерилизована по возрасту.
Вырастет ОЧЕНЬ крупной (но это вообще не проблема даже для жизни в небольшой квартире!)
Сейчас в Ереване, но может отправиться в другой город или даже страну.
Только к ответственным и надежным людям, ее один раз уже предали.
Вчера у нее был день рождения. Ей исполнилось 3 месяца. Ее братик уже дома. Очень прошу всех помочь ей и рассказать про нее всем, кому только можете рассказать!
Мой телеграм: @thornni, звонить 043588804, Watsapp на номере +79511710658
Очень прошу ваш репост! Ищем дом!
Девочка, 3 месяца. Активная, игривая, ласковая.
Приучена к выгулу (это щенок и промахи бывают) и жизни в квартире. С другими собаками отлично (даже очень маленькими), с кошками отлично, с детьми великолепно. Ориентирована на человека.
Обработана от всех паразитов, вакцинирована, есть ветпаспорт. Будет стерилизована по возрасту.
Вырастет ОЧЕНЬ крупной (но это вообще не проблема даже для жизни в небольшой квартире!)
Сейчас в Ереване, но может отправиться в другой город или даже страну.
Только к ответственным и надежным людям, ее один раз уже предали.
Вчера у нее был день рождения. Ей исполнилось 3 месяца. Ее братик уже дома. Очень прошу всех помочь ей и рассказать про нее всем, кому только можете рассказать!
Мой телеграм: @thornni, звонить 043588804, Watsapp на номере +79511710658
❤35
Руки прочь от овечки Долли!
— Овечка Долли родилась уже старая.
— Долли умерла молодой из-за того, что она клон, технология опасна!
— Клоны не могут иметь детей!
— У клонов нет души. И характер жуткий, как у Долли.
— Долли была первым и единственным клонированным животным, потом исследования запретили.
— Долли, это просто хороший пиар, до нее все уже сделали в СССР!
Какой еще из мифов о клонах вам доводилось слышать? Собрала самые горячие и сейчас буду по порядку их разбивать.
У технологии клонирования оказалась такая же дурная слава, как и у технологий генетической модификации. Что это за злой рок? Или неспособность нашего мозга адаптироваться к новому?
Давайте восстанавливать ей доброе имя. 👇
— Овечка Долли родилась уже старая.
— Долли умерла молодой из-за того, что она клон, технология опасна!
— Клоны не могут иметь детей!
— У клонов нет души. И характер жуткий, как у Долли.
— Долли была первым и единственным клонированным животным, потом исследования запретили.
— Долли, это просто хороший пиар, до нее все уже сделали в СССР!
Какой еще из мифов о клонах вам доводилось слышать? Собрала самые горячие и сейчас буду по порядку их разбивать.
У технологии клонирования оказалась такая же дурная слава, как и у технологий генетической модификации. Что это за злой рок? Или неспособность нашего мозга адаптироваться к новому?
Давайте восстанавливать ей доброе имя. 👇
👍40
Без матчасти нам будет сложно, а потому ненадолго задержимся на ней:
👉Все мы состоим из клеток, как дома из кирпичей
👉Внутри каждой клетки есть ядро
👉В ядре лежат хромосомы.
👉Например, в человеке 46 хромосом: 23 достались от мамы и 23 от папы. 22 пары из них «одинаковые», а последние две хромосомы — половые, могут быть «одинаковые» ХХ (девочка) или ХY (мальчик). Такой двойной набор называется диплоидным.
👉А вот в половых клетках (сперматозоидах и яйцеклетках) набор одинарный — гаплоидный. Чтобы однажды соединиться со вторым набором второго родителя и дать начало новому диплоидному организму.
👉Хромосомы — это плотно закрученные нити ДНК — главной инструкции по сборке каждого из нас.
👉Причём в КАЖДОЙ клетке тела лежат ОДИНАКОВЫЕ «инструкции»! То есть в ядре клетки печени такой же набор таких же хромосом, что в клетке кожи или крови. Однако, клетка как-то «знает» какой она должна быть — клеткой печени или клеткой крови. За это отвечают специальные химические надстройки над ДНК — эпигенетические метки. Они дают читать те инструкции, которые должна читать определенная клетка и не дают читать те, что она читать не должна.
Как получается обычный ребенок:
1️⃣есть клетка с одним набором хромосом от мамы (яйцеклетка)
2️⃣есть клетка с одним набором хромосом от папы (сперматозоид)
3️⃣сперматозоид добрался до яйцеклетки, они слились в горячем поцелуе и схлопнулись от страсти в одну (теперь оплодотворенную) яйцеклетку с двойным набором хромосом.
4️⃣теперь начинается стадия дробления: оплодотворенная клетка делится на две новых, затем каждая еще на две, и еще. Все эти 8 новых клеточек еще не специализированы — не знают, кем им предстоит быть, клетками ли кожи, крови или стенок желудка.
5️⃣дробление продолжается и на ДНК клеток начинают восстанавливаться эпигенетические метки — так у клеток появляется специализация.
Все это ранние стадии развития самого обыкновенного эмбриона.
Итого нам по сути понадобилось:
🟡яйцеклетка
🟢два набора хромосом
Но ведь в каждой клетке тела и так набор хромосом двойной! Помните? Так почему бы не взять самую обычную клетку тела, не «сбросить» настройки ее ДНК к тем самым начальным, вставить это все в пустую яйцеклетку и… а дальше по плану.
Собственно так и производят клонирование:
1️⃣от одной самки берут яйцеклетку и извлекают из нее ее собственное ядро с ее одинарным набором хромосом
2️⃣затем берут клетку организма, который хотят клонировать, и извлекают из нее ядро с двойным набором хромосом. ДНК в этом ядре надо «сбросить» — обработать специальным составом, чтобы с нее «отвалились» все эпигенетические метки
3️⃣остается поместить извлеченное и «сброшенное» ядро в пустую яйцеклетку
4️⃣и ввести яйцеклетку в суррогатную мать
Дальше развитие плода и в дальнейшем малыша ничем не отличается от привычного.
Получившийся организм будет генетически идентичен тому, из которого взята клетка. Но может отличаться от него, например, ростом и отпечатками пальцев. Так как есть вещи, на которые помимо генетических влияют и другие факторы.
Если мы говорим о человеке, то это будет абсолютно самостоятельная личность со своими привычками, характером, мыслями. Некоторые базовые черты характера могут быть схожи, если они генетически обусловлены (про это есть отдельный пост).
Вот теперь мы можем вернуться к Долли.
Малышка Долли появилась на свет в Рослинском институте Шотландии 5 июля 1996 года. И сразу стала знаменитостью! Первое млекопитающее, клонированное из взрослой клетки другого животного. Это значит, что
👉до нее уже клонировали других не-млекопитающих животных — первой была шпорцевая лягушка, опыты 1960-х—1970-х
👉до нее уже клонировали другое млекопитающее, но перенос материала был не из взрослой клетки донора. Тогда в пустую яйцеклетку перенесли зиготный материал (как бы уже зародыша на самых начальных стадиях развития) из другой яйцеклетки. То есть «просто» «поменяли яйцеклетку» (что тоже совсем не «просто»). И вот как раз это сделали у мышки в СССР в конце 80-х, откуда и растут ноги у мифа.
«Материалом» же для создания Долли послужили эпителиальные клетки вымени другой взрослой (и в этот момент дающей
👉Все мы состоим из клеток, как дома из кирпичей
👉Внутри каждой клетки есть ядро
👉В ядре лежат хромосомы.
👉Например, в человеке 46 хромосом: 23 достались от мамы и 23 от папы. 22 пары из них «одинаковые», а последние две хромосомы — половые, могут быть «одинаковые» ХХ (девочка) или ХY (мальчик). Такой двойной набор называется диплоидным.
👉А вот в половых клетках (сперматозоидах и яйцеклетках) набор одинарный — гаплоидный. Чтобы однажды соединиться со вторым набором второго родителя и дать начало новому диплоидному организму.
👉Хромосомы — это плотно закрученные нити ДНК — главной инструкции по сборке каждого из нас.
👉Причём в КАЖДОЙ клетке тела лежат ОДИНАКОВЫЕ «инструкции»! То есть в ядре клетки печени такой же набор таких же хромосом, что в клетке кожи или крови. Однако, клетка как-то «знает» какой она должна быть — клеткой печени или клеткой крови. За это отвечают специальные химические надстройки над ДНК — эпигенетические метки. Они дают читать те инструкции, которые должна читать определенная клетка и не дают читать те, что она читать не должна.
Как получается обычный ребенок:
1️⃣есть клетка с одним набором хромосом от мамы (яйцеклетка)
2️⃣есть клетка с одним набором хромосом от папы (сперматозоид)
3️⃣сперматозоид добрался до яйцеклетки, они слились в горячем поцелуе и схлопнулись от страсти в одну (теперь оплодотворенную) яйцеклетку с двойным набором хромосом.
4️⃣теперь начинается стадия дробления: оплодотворенная клетка делится на две новых, затем каждая еще на две, и еще. Все эти 8 новых клеточек еще не специализированы — не знают, кем им предстоит быть, клетками ли кожи, крови или стенок желудка.
5️⃣дробление продолжается и на ДНК клеток начинают восстанавливаться эпигенетические метки — так у клеток появляется специализация.
Все это ранние стадии развития самого обыкновенного эмбриона.
Итого нам по сути понадобилось:
🟡яйцеклетка
🟢два набора хромосом
Но ведь в каждой клетке тела и так набор хромосом двойной! Помните? Так почему бы не взять самую обычную клетку тела, не «сбросить» настройки ее ДНК к тем самым начальным, вставить это все в пустую яйцеклетку и… а дальше по плану.
Собственно так и производят клонирование:
1️⃣от одной самки берут яйцеклетку и извлекают из нее ее собственное ядро с ее одинарным набором хромосом
2️⃣затем берут клетку организма, который хотят клонировать, и извлекают из нее ядро с двойным набором хромосом. ДНК в этом ядре надо «сбросить» — обработать специальным составом, чтобы с нее «отвалились» все эпигенетические метки
3️⃣остается поместить извлеченное и «сброшенное» ядро в пустую яйцеклетку
4️⃣и ввести яйцеклетку в суррогатную мать
Дальше развитие плода и в дальнейшем малыша ничем не отличается от привычного.
Получившийся организм будет генетически идентичен тому, из которого взята клетка. Но может отличаться от него, например, ростом и отпечатками пальцев. Так как есть вещи, на которые помимо генетических влияют и другие факторы.
Если мы говорим о человеке, то это будет абсолютно самостоятельная личность со своими привычками, характером, мыслями. Некоторые базовые черты характера могут быть схожи, если они генетически обусловлены (про это есть отдельный пост).
Вот теперь мы можем вернуться к Долли.
Малышка Долли появилась на свет в Рослинском институте Шотландии 5 июля 1996 года. И сразу стала знаменитостью! Первое млекопитающее, клонированное из взрослой клетки другого животного. Это значит, что
👉до нее уже клонировали других не-млекопитающих животных — первой была шпорцевая лягушка, опыты 1960-х—1970-х
👉до нее уже клонировали другое млекопитающее, но перенос материала был не из взрослой клетки донора. Тогда в пустую яйцеклетку перенесли зиготный материал (как бы уже зародыша на самых начальных стадиях развития) из другой яйцеклетки. То есть «просто» «поменяли яйцеклетку» (что тоже совсем не «просто»). И вот как раз это сделали у мышки в СССР в конце 80-х, откуда и растут ноги у мифа.
«Материалом» же для создания Долли послужили эпителиальные клетки вымени другой взрослой (и в этот момент дающей
👍42