У @chemistry_by_olga можно почитать о том, почему вкусную картошечку фри из МакДака не так-то просто импортозаменить. А я расскажу вам про историю получения таких специальных сортов как для картошки фри и о том, что селекция — это лишь еще один инструмент вмешатльства в гены. И выстрелить им себе в ногу довольно просто (ну а мой посыл как всегда: ГМО — рулят. В частности из-за строжайших проверок безопасности, которые такие продукты проходят).

Итак, для приготовления таких блюд как чипсы или картошка фри нужны совершенно отдельные сорта картофеля. Хрусткость, вкус, способность держать форму, крахмалистось — все это должно быть не просто унифицировано, но идеально подходить под процесс изготовления конкретного блюда в (прямо смысле) промышленных масштабах. С вопросами про сам процесс приготовления тех или иных блюд отправляю вас к @chemistry_by_olga, а мы с вами в это время отправляемся в прошлое. В штат Мерилэнд.

Именно здесь в 1959 году в теплицах селекционеры вырастили новый гибридный сорт картофеля. За его основу взяли:
✅популярный сорт картофеля Дельта Голд — он известен большой урожайностью,
✅дикий южноамериканский картофель (Solanum chacoense) — обладает хорошей устойчивостью к вредителям.

И гибрид оказался чудо как хорош! По всем характеристикам он просто идеально подходил для изготовления картофельных чипсов, но и выращивать его было одно удовольствие: фитофтора (еще та головная боль агронома) его не брала, к вирусу мозаики обыкновенной у него был иммунитет (и еще несколько типичных картофельных болячек ему были нипочем)[1].



Назвали новый сорт Lenape (Ленапе). Вскоре начались его испытания, а спустя 8 лет, когда сорт получил разрешение на продажу, его выращивали уже во множестве штатов.

Успех у компаний производителей чипсов был огромен!

Но в один (наверное, не очень прекрасный) день некий селекционер из Онтарио решил приготовить себе ужин — картофель с горошком 😋 — после тяжелого трудового дня на поле[2]. Вдруг после еды он неожиданно почувствовал сильную тошноту. Через неделю он решил повторить эксперимент и снова в результате получил приступ тошноты. Заподозрив, что что-то с картофелем не так, он взял сырые клубни и отправился в гости к знакомому биохимику. Там в лабораториии быстро стало ясно, что кожура картофеля содержала слишком большое количество гликоалкалоидов — ядовитых органических соединений. В мякоти их было поменьше, но тоже значительно.

Тут надо заметить, что гликоалкалоиды — а в частности соланин — содержатся в любой картошке, но в небольших количествах. Под воздействием света на клубни соланина становится больше. Мы видим это обычно по зеленым бокам картошки, которую хранили неправильно. Растению соланин нужен для защиты от насекомых и других вредителей, а о безопасности тех, кто решит полакомиться им, оно уж точно не думает. Видимо, из-за скрещивания с диким картофелем у гибридного сорта и получилось такое неприятное побочное свойство.

Заметить его было непросто, ведь для приготовления чипсов использовали только мякоть клубней (а там соланина было меньше, чем в кожуре). Для иных блюд производители продавать его не планировали. Но селекционер, в распоряжении которого оказались клубни, излишки которых можно было приготовить, оказался не единственным — из Европы также начали поступать сообщения о расстройстве кишечника после употребления вареного картофеля Ленапе[3].

Настоящее отравление соланином в больших дозах довольно плохая штука — оно проявляется от тошноты, рвоты, болей в животе до угнетения сердечно-сосудистой, нервной, дыхательной, мочевыделительной системы. При чрезвычайно высоких концентрациях может наступить паралич и даже смерть. FDA предостерегает не употреблять позеленевшие части картофеля во избежание отравления[4].

Ленапе отозвали через 11 лет после его создания. Кстати, после этой истории он вовсе не исчез с лица Земли. Его семена применяются в селекции, а гибридные потомки используются в разных сферах и также участвуют в получении новых сортов картофеля[5].
Только контроль за продуктами с тех пор стал намного строже. И когда меня спрашивают, каких продуктов в магазине я опасаюсь, я могу честно отвечать, что только испорченных.😉

Любите чипсы?


[1] Akeley, R. V., Mills, W. R., Cunningham, C. E., & Watts, J. (1968). Lenape: A new potato variety high in solids and chipping quality. American Potato Journal, 45(4), 142–145. doi:10.1007/bf02863068 https://www.ask-force.org/web/Potato/Akeley-Lenape-New-Potato-Variety-1968.pdf
[2] Mendel in the Kitchen: A Scientist's View of Genetically Modified Foods, 2004. Nancy Marie Brown, Nina V. Fedoroff
[3] Name of potato variety Lenape withdrawn. (1970). American Potato Journal, 47(3), 103–103. doi:10.1007/bf02864812
[4] Are green potatoes dangerous? https://ask.usda.gov/s/article/Are-green-potatoes-dangerous
[5] Potato Pedigree Database https://www.plantbreeding.wur.nl/PotatoPedigree/reverselookup.php?name=LENAPE

Вчера малыш Люк уехал жить в семью. В собственный двор в доме за городом. Нам понравились люди, которым мы его отдали. Будем держать связь (уже держим, мне сегодня написали, что у него все нормально), ездить в гости. И увидимся 2 августа на вакцинации.

Держим дружно пальчики 🤞, чтобы все у него было хорошо!

Про то, что есть такая штука как дальтонизм, знают, наверное, все. Вокруг этой генетической особенности достаточно сложилось и мифов.

Напримр, многие просто уверены, что дальтонизмом могут страдать только мужчины (миф). Также в популярной культуре устоялось "пояснение", что дальтонизм -- это неспособность видеть красный цвет. При этом мало кто представляет себе, что же тогда видит человек, если он не видит красный. Может серый? или зеленый?

На самом деле все (как всегда) намного сложнее. Начать с того, что женщины тоже могут иметь проблемы с восприятием некоторых цветов или их оттенков (но да, это встречается реже, чем у мужчин, и связано (часто, но не всегда) с "дополнительной"/"запасной", как не назови, но второй X-хромосомой).
Так что вместо привычных большинству людей цветов видит человек с такой особенностью? А вот редко угадаешь, пока не спросишь! Но даже удивительнее того: многие люди могут годами не знать о том, что имеют проблемы с цветовым зрением!

Вопреки (также устоявшемуся) мнению, мир перед глазами людей с этой генетической особенностью не представляет из себя множество серых пятен на месте, где другие люди видят красный цвет и его оттенки. Проявление может быть, например, в том, что разные оттенки коричневого цвета для человека сливаются в единый вариант коричневого. Или спектр от фиолетовых и розовых до алых выглядит просто как некий усредненный красный. Или красные цвета смещены к зеленым и плохо отличимы от них. Или... Множество вариантов, которые дарит нам наше непростое физиологическое устройство воспряития цветов.

Человек может прожить всю жизнь и не узнать, что видит мир иначе, чем его соседи. Среди моих знакомых есть люди, которые о такой своей особнности вообще узнали, только пройдя цветовой тест в ГИБДД!
(Попробуйте и вы. Расскажите о результатах и впечатлениях в комментариях. Например, мне тест говорит, что у меня проблемы с цветовосприятием есть! Правильно я ответила только на 12 из 13 вопросов)
https://excimerclinic.ru/eye-tests/daltonism_test/

Но удивительнее всего то, что иногда генетика "играет в другую сторону"! И тогда человек может видеть не меньше, а даже больше оттенков, чем другие люди! Такая генетическая особенность называется тетрахроматия и обладают ей чаще женщины. Здорово, если кто-то из них решает связать свою жизнь с рисованием, ведь тогда и мы можем ненадолго посмотреть на их мир своими глазами.

А за подробностями вот сюда: https://elementy.ru/kartinka_dnya/609/Tetrakhromatiya_mir_v_chetyrekh_tsvetakh

картинка из статьи

Сегодня будут свежие песьи новости и отчёт по финансам. А пока загадка: сколько весит эта красотка на сегодня в свои (ориентировочно) 72 дня?

Рассказываю про песьи новости.
(если вы присоединились к каналу недавно из-за подкаста Терминальное Чтиво, то, во-первых, вам всем привет:) Во-вторых, лонг стори шорт: почти два месяца назад мы ввязались в историю по спасению собаки с раненой лапой, которая вылилась в историю с целым песьим семейством из мамы и двух малышей. Читатели блога смогли сделать это реальным, собрав необходимые для этого деньги. Сегодня мама Твигги живет на платной передержке за городом, малыш Люк нашел свой дом и теперь живет в поселке под Ереваном и охраняет личный двор, а маленькая Лея пока ожидает своего человека под нашим присмотром).

Ну, к новостям.
1. У Твигги все хорошо. Больше не сбегала. Свежее видео малышки будет дальше. Планирую навестить ее в это воскресенье. Если вы в Ереване или рядом, присоединяйтесь:)

2. У Люка тоже все хорошо. Шлет фоточки и видео:) Сегодня купила ему 5 кг корма и мы с Леей и Сашей отвезли его на работу к хозяевам (они строители). Сейчас у малышей отвественная фаза роста и формирования скелета, если в это время кормить неправильно, то можно получить проблемы в будущем. А вы знаете, что я по-максимуму пытаюсь держать все под контролем.🤪 Так что пусть уж лучше дорогой и качественный корм будет наш с вами!
А в воскресенье мы договорились, что я приеду к ним в гости. Кто со мной?😊

3. У Леи тоже все отлично. Кроме одного: любимых хозяев и своего дома пока нет. Но она не отчаивается, растет, играет, кушает (не очень хорошо, возможно из-за жары), смелеет (еще вчера писалась от страха при виде котенка, а сегодня угрожала суровым рыком кошке с себя размером😂). Учится плохому у старших собак, с которыми пока живет. И хорошему у людей, с которыми живет. С выгулом все лучше.

4. Прилагаю свой полный финансовый отчет по тратам. Чеки могу предоставить по первому запросу. Пока нам на все хватает (огромное спасибо!!), но возможно попрошу вас провести еще один сбор позже (стерилизацию по возрасту я хочу провести под нашим контролем и финансам)

Все:)

отчет по тратам и поступлениям на 20 июля

В начале июня сходила познакомиться вот с такими ребятами. Интересная вышла беседа, скажу я вам. У меня все как всегда: из-за перманентного аврала не успела толком даже посмотреть, про что подкаст и как он проходит😂

Что ж, было много сюрпризов. В этом тоже своя прелесть.
Проговорили как-то про все разом и ни про что глубоко, немного галопом по темам, хотя объединяющей линией и вышла (как мне кажется) тема этики в науке. И хотя в комментариях многие ругаются, что из-за "гребаной этики" мы стопорим прогресс, я все еще буду утверждать, что прогресс стопорят не этические комитеты, а отсутствие возможностей качественного образования и качественного информационного пространства для всех.
А вы что думаете, что есть главные помехи научного прогресса?

https://www.youtube.com/watch?v=kQjUjsw1vcY

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 не могли и мечтать!
Только больше она не Лея, а Топик :)) Говорят, что на это имя сразу начала реагировать.

Топик вчера в ночи прислала, как вывела своего хозяина на прогулку:)

Время планировать активности на грядущую неделю, а это значит, время анонса

Во вторник вечером говорим о сохранении вымирающих видов животных и поддерживаем приюты для собак и кошек в Ереване 🐈

Анна Иванова, учёный-биоинформатик и популяризатор науки @Lab_mouse, проведёт благотворительную лекцию

«Воскрешение вымерших видов и сохранение вымирающих» ⤵️

🔸 Почему вымирают животные и растения?
🔸 Как современные технологии могут вернуть давно вымерших? Увидим ли мы живого мамонта? Или динозавра?
🔸 Могут ли ГМО сохранить для нас планету и ее обитателей?

А ещё нас ждёт мастер-класс по выделению ДНК 🧬

Лекция полностью благотворительная, все собранные средства пойдут для животных из приютов DINGO Team и CAToo!

Место и время:
Ковчег, ул. Бузанда, д. 1/3
2 августа 19:30

Ждём вас 💚

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

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