April 6th, 2020

Ученые создали метод редактирования генов ребенка прямо в утробе матери



Ученые создали метод редактирования генов ребенка прямо в утробе матери. В будущем работа позволит лечить и проводить профилактику трудноизлечимых генетических заболеваний до рождения. Об этом говорится в исследовании ученых из Университета здоровья и науки штата Орегон, опубликованном в журнале Nucleic Acids Research.

Все манипуляции исследователи проводили на мышах и пока не тестировали новый метод на людях. Ученые ввели специально разработанную синтетическую молекулу в развивающееся внутреннее ухо эмбриональных мышей через 12 дней после оплодотворения.

Молекула представляет собой синтетический антисмысловой олигонуклеотид, который в организме присоединяется к определенным последовательностям нуклеиновых кислот. В эксперименте целью был так называемый мессенджер — класс молекул, которые влияют на то, где, когда и насколько сильно гены экспрессируются в клетке.

В результате ученым удалось исправил у эмбриона мыши экспрессию мутировавшего гена, который вызывает синдром Ашера — расстройство, характеризующееся глухотой и прогрессирующей потерей зрения, поражающее примерно от 4 до 17 из каждых 100 тыс. человек.

Авторы работы отмечают, что новая методика в том же виде не может быть использована для предотвращения аналогичных генетических заболеваний у людей. Однако новое исследование в сочетании с предыдущими результатами позволяет предположить, что лекарственная терапия может осуществляться через амниотическую жидкость в матке для плода. Кроме того, в будущем это позволит создать аналогичный по эффективности метод для лечения генетических заболеваний у людей.

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 30
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Проект "Лучшие кадры лучшей страны" Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное…

ИИ повысит точность определения срока службы батарей в 10 раз



ИИ повысит точность определения срока службы батарей в 10 раз. Разработанная исследователями из Университетов Кембриджа и Ньюкасла нейросеть также позволит повысить их безопасность и надежность. Описание работы опубликовано в журнале Nature Communications.

В течение нескольких десятилетий скорость разработки новых, более энергоемких и эффективных аккумуляторов была ограничена одной серьезной проблемой — количеством времени, которое исследователям приходилось тратить на оценку времени работы аккумулятора. Для этого ученые проводили несколько циклов зарядки и разрядки, а затем измеряли время, в течение которого аккумулятор может выдавать требуемое напряжение.

Этот процесс занимает от нескольких месяцев до нескольких лет. Современные методы прогнозирования срока службы аккумулятора основаны на отслеживании тока и напряжения во время его зарядки и разрядки. Такой метод неэффективен из-за того, что он не позволяет отслеживать специфические характеристики, которые указывают на состояние батареи.

В ходе новой работы исследователи создали метод контроля состояния батарей, который предполагает отправку ей электрических импульсов и измерение реакции аккумулятора на них. После этого нейросеть ищет специфические характеристики этого отклика, которые являются явным признаком старения батареи.

В ходе обучения нейросети исследователи выполнили более 20 тыс. экспериментальных измерений — по их словам, это самый большой набор данных в этой области. В результате ИИ научился не только выполнять свою основную функцию, но и отличать важные сигналы от несущественного шума. По словам исследователей, такой метод позволит увеличить точность определения срока службы батареи примерно в 10 раз.

Машинное обучение дополняет и усиливает физическое понимание процессов, которые происходят внутри батареи. Интерпретируемые сигналы, определяемые нашей моделью машинного обучения, являются отправной точкой для будущих теоретических и экспериментальных исследований.
Юньвэй Чжан, ведущий автор исследования


Анонимная IT-система подскажет, кто подвергся риску заражения COVID-19



Группа из более чем 130 ученых и инженеров представила международный проект PEPP-PT — набор технологий, позволяющий в анонимном режиме просто, быстро и бесплатно отслеживать контакты пользователя с инфицированными коронавирусом. В отличие от аналогичных программ, внедренных в Китае, Израиле, Сингапуре или Южной Корее, PEPP-PT не угрожает приватности граждан, так как ничего не знает о своих пользователях и не следит за их перемещениями.

Предположим, вы не сидите под карантином и продолжаете ездить на работу. Вы садитесь в автобус, вокруг вас есть другие пассажиры, кто-то из них чихает в локоть, но вы слушаете музыку в наушниках и не замечаете этого. А через несколько дней специальное приложение, которое вы бесплатно установили себе на смартфон, оповещает вас о том, что вы контактировали с зараженным COVID-19. Это произошло потому, что у человека, чихнувшего в автобусе, поднялась температура и он сдал анализы. Результаты оказались положительными, поэтому он получил и ввел в то же приложение на своем смартфоне специальный код.

Как только он это сделал, его телефон загрузил на центральный сервер список зашифрованных кодов — цепочки букв и цифр, которые анонимно представляют все контакты этого человека за последние 3 недели с другими людьми, если они приближались к нему на расстояние 6 футов и ближе.

Сразу после этого программа оповестила всех, кто сближался с заболевшим, о том, что они попали в группу риска и им необходимо провериться на коронавирус.

По описанию система похожа на слежку за владельцами смартфонов через сотовых операторов на основе данных GPS и вышек с телекомоборудованием. Но это не так — в основе технологии Bluetooth с низким энергопотреблением, или BLE, который доступен уже примерно у 95% смартфонов в Европе. Технология не собирает никаких персональных данных, ничего не знает о пользователе конкретного смартфона, не отслеживает его перемещения и вообще не хранит никаких данных, которые бы даже теоретически могли бы нарушить приватность пользователя или скомпрометировать систему.
Collapse )

Ученые исправили врожденную глухоту у мышей до рождения



Успешное излечение врожденной глухоты, которого добились ученые в экспериментах с животными, открывает новые возможности в терапии многих патологий в утробе матери. Новый подход — альтернатива генному редактированию CRISPR, которое активно исследуется для лечения различных наследственных заболеваний.

Американские ученые из Университета здоровья и науки штата Орегон представили новую стратегию лечения генетических заболеваний до рождения. Они смогли вылечить синдром Ушера у еще не родившихся мышей с помощью коррекции дефектного гена. У людей мутация приводит к врожденной нейросенсорной тугоухости, а в течение жизни — к полной потере зрения.

Синдром Ушера относится к неизлечимым заболеваниям, однако новые эксперименты ученых дают надежду на победу над болезнью в будущем. Чтобы вылечить грызунов, ученые разработали терапевтическую молекулу — антисмысловой олигонуклеотид и ввели ее в развивающееся внутреннее ухо эмбрионов через 12 дней после оплодотворения.

Экспериментальное лечение, о котором пишет EurekAlert, корректировало экспрессию гена, мутация которого приводит к развитию синдрома Ушера.
Collapse )

ИИ Google научился ходить, наблюдая за собаками



Робопсы, выполняющие сложные задачи, могут работать курьерами или помогать комплектовать заказы на складах, но сначала им нужно стать более ловкими. Специалисты Google рассказали в блоге о новой ИИ-системе, которая учится у настоящих собак.

Запрограммировать робота двигаться как настоящая живая собака довольно сложно, и ученые из Google решили пойти другим путем: они прикрепили к ней датчики и записали все нюансы с помощью технологии захвата движения. Затем они использовали эти данные для того, чтобы смоделировать бег пса, прыжки, повороты, шаги в сторону и даже собачий танец, пишет Venture Beat.

На следующем этапе они перенесли полученные модели на робота Laikago. При помощи обучения с подкреплением он начал тренироваться двигаться точно так же, как живой прототип, не теряя равновесия и правильно распределяя свой вес. Наконец, исследователи смогли перенести финальный управляющий алгоритм в самого робота.

Разработчикам удалось добиться внятных результатов на основании всего восьми минут реального видео и после приблизительно 50 попыток. Более того, они продемонстрировали, что Laikago в состоянии изучить какой-нибудь трюк, не только имитируя движения настоящей собаки, но и повторив последовательность, которую задали программисты через анимированную модель.