Текст уведомления здесь

Нейросеть поможет извлечь из растений все полезные соединения

Сибирские ученые «натренировали» нейросеть определять пригодное к переработке растительное сырье.
Добавить в закладки
Комментарии

Исследователи из Института химии твердого тела и механохимии и Института систем информатики Сибирского отделения РАН обучили нейросеть распознавать на микрофотографиях растительное сырье, пригодное для получения тех или иных компонентов лекарственных препаратов. Также новая разработка поможет определить наиболее эффективный и экономный метод их извлечения. Об этом пишет издание «Наука в Сибири».

Нейронные сети — это программное воплощение математической модели, построенной по принципу организации и функционирования нейронных ансамблей в мозге человека. В отличие от других компьютерных программ, нейросеть способна «обучаться». На техническом уровне такое «обучение» заключается в нахождении коэффициентов связей между программными модулями-нейронами.

Все это дает возможность «натренировать» нейросеть. Ей «скармливают» достаточно большую обучающую выборку, например изображений котов. Она устанавливает сложные связи между входными данными и результатом своей работы, а также выполняет некое обобщение на их основе. Результаты на выходе также могут корректироваться человеком-«учителем». В итоге если после обучения «показать» нейросети фотографию кота, которого не было в обучающей выборке, то с высокой степенью вероятности она сможет его «опознать» и отличить от изображений других животных.

Пока нейросети наиболее известны по эффектной обработке фотографий в различных приложениях для смартфонов. Однако у них есть и другие перспективные области применения. Например, в растительной биомассе содержится немало полезных соединений, которые часто слишком дорого или сложно синтезировать искусственно. Катехины, флавоноиды, терпеноиды, нафтодиантроны — все эти компоненты надо сперва извлечь из растительного сырья. Но, чтобы сделать это эффективно, в ряде случаев нужно модифицировать сырье — нагреть его, сделать из него водную суспензию и так далее.

После этого целевые вещества станут лучше растворяться и выходить наружу через частично разрушенные (разупорядоченные) клеточные стенки. Именно эти стенки являются главной преградой при экстрагировании веществ. Однако для правильного разупорядочивания клеточных стенок необходимо сперва оценить их плотность, организацию, степень упорядоченности.

Для этого есть общепринятый способ — сделать ультратонкий срез алмазным ножом и изучить его под электронным микроскопом. Но это не только долго и трудоемко, но и не всегда хорошо работает. На одном и том же снимке один эксперт увидит еще упорядоченную структуру, а другой — разупорядоченную. Поэтому необходим какой-то объективный метод, который давал бы количественную оценку. Сибирские исследователи посчитали, что лучше всего для этих целей подойдет нейросеть, обученная различать текстуры на микрофотографиях по какому-то четкому набору признаков.

Всего ученые проанализировали 19 различных текстурных признаков. На основе полученной информации на первом этапе «тренировок» нейросети задали определенные критерии, по которым она «закрашивала» одинаковые по структуре части снимка растительной биомассы. Далее, на основе большой обучающей выборки, нейросеть «научили» связывать отмеченные признаки с конкретными химическими свойствами. В итоге нейросеть научилась «понимать», годится ли то или иное сырье для получения из него нужных активных соединений.

Данный подход избавляет исследователей и предпринимателей от постановки лабораторных опытов, покупки каких-либо реактивов и прочих накладных расходов. За счет этого отбор растительной массы для переработки становится эффективнее, быстрее и дешевле.

Вам понравилась публикация?
Расскажите, что вы думаете, и мы подберем подходящие материалы

Ученые обнаружили гены цветных звуков

У людей, для которых слова и музыка имеют цвет, присутствуют редкие варианты генов, отвечающих за развитие передающих информацию отростков нервных клеток.
Добавить в закладки
Комментарии

Исследователи из Института психолингвистики Общества Макса Планка показали, что ДНК людей, обладающих зрительно-слуховой синестезией, несет редкие варианты генов COL4A1, ITGA2, MYO10, ROBO3, SLC9A6 и SLIT2, играющих большую роль в росте и перемещении аксонов (наиболее длинных отростков нейронов, по которым проводится нервный импульс). Это первая работа, в которой получены данные о возможных генетических механизмах синестезии. Научная статья опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

В исследовании приняли участие члены трех семей. В каждом поколении хотя бы у одного из их членов проявлялась зрительно-слуховая синестезия: слыша различные отдельные звуки, а также слова и мелодии, они представляли себе определенные цвета. По крайней мере, сами участники сообщали именно это. Авторы исследования проверяли, действительно ли их испытуемые — синестеты, давая им по несколько раз слушать различные слова, слоги, отдельные звуки, ноты и короткие мелодии. Каждый раз участникам необходимо было выбрать из большого набора цветов тот, который приходит им в голову, когда они слышат определенный стимул. Синестеты постоянно указывали похожие цвета, а те, кто не мог «видеть» звуки, выбирали совершенно разные оттенки при каждой последующей попытке.

Образцы ДНК из крови и слюны взяли и у синестетов, и у их родственников, не обладающих способностью «видеть» звуки. Ученые прочли последовательности нуклеотидов в экзонах — участках, кодирующих белки (также в геноме человека в большом количестве присутствуют интроны, информация с которых во время синтеза белка не считывается). Так они выявили 37 генов, строение которых может быть связано со зрительно-слуховой синестезией. Более того, строение шести из них — COL4A1, ITGA2, MYO10, ROBO3, SLC9A6 и SLIT2 — у всех обследованных синестетов в каждой из трех семей отличалось от такового у обычных людей независимо от степени родства с ними.

Из предыдущих исследований известно, что перечисленные гены отвечают за формирование и рост аксонов. Аксоны — это один из двух типов отростков нервных клеток. Как правило, они имеют большую длину. Все аксоны объединяет то, что они передают электрические сигналы от тела своего нейрона к другим нейронам, мышцам, клеткам в составе желез (второй тип отростков нейронов, в отличие от аксонов, принимает сигналы). У каждого нейрона может быть только один аксон, но он способен образовывать множество ответвлений. Такие ответвления могут соединять самые разнообразные участки головного мозга или даже части тела. По всей видимости, найденные у синестетов варианты генов кодируют белки, направляющие отростки аксонов в те места, где их в норме быть не должно, и соединяют области мозга, обрабатывающие зрительную и слуховую информацию необычным образом. В результате обладатели таких вариантов генов «видят цвета» звуков и их последовательностей.

Добавить в закладки
Комментарии
Вам понравилась публикация?
Расскажите, что вы думаете, и мы подберем подходящие материалы

Вещество из плесени и хищных грибов обманет иммунную систему сердечников

Полисахарид хитозан, который в природе содержится в клеточных стенках некоторых грибов, послужит заменой чужеродным клеткам в трансплантатах, сделанных из тканей животных.
Добавить в закладки
Комментарии

Специалисты из Национального медицинского исследовательского центра имени академика Е.Н. Мешалкина и Новосибирского института органической химии им. Н.Н. Ворожцова СО РАН предложили способ продлить срок жизни трансплантатов сердечных клапанов и сосудов, полученных от животных других видов. Клетки организмов-доноров они планируют заменять на хитозан для того, чтобы они не отторгались иммунной системой реципиента и их место не занимали соли кальция. Об этом сообщает сайт Сибирского отделения РАН.

Некоторые утраченные части организма человека можно заменить на его же собственные, взятые из его же тела. Например, можно заменить некоторые сосуды сердца на артерии предплечья, так как в каждом предплечье их несколько, и, даже если там останется только одна, она способна обеспечить ладонь и пальцы кровью. Однако ряд вышедших из строя структур невозможно заменить на ткани собственного организма, поэтому приходится искать альтернативные источники трансплантатов. Ими могут стать аналогичные органы других людей или животных иных видов. Например, у нас есть сердечные клапаны, которые не дают крови возвращаться из желудочков в предсердия. Если они выходят из строя, то их заменяют свиными или коровьими тканями.

Проблема в том, что клетки таких тканей иммунная система человека воспринимает как чужаков. Из-за этого аллотрансплантат (так называют трансплантаты, полученные не из тела донора) через некоторое время отторгается организмом. Чтобы продлить срок работы чужеродных тканей, на них воздействуют веществами, разрушающими входящие в состав трансплантатов клетки. Остается только каркас из органических веществ, на который иммунитет реагирует в значительно меньшей степени. Однако промежутки, оставшиеся в каркасе от погибших клеток, постепенно заполняются солями кальция, из-за чего вся конструкция становится более хрупкой. В случае сердечных клапанов это особенно нежелательно, так как снижает срок работы аллотрансплантатов.

Чтобы обойти эти проблемы, сибирские ученые обработали яремные вены коров (они служат основой для создания «новых» клапанов) хитозаном. Это вещество присутствует в оболочках клеток зигомицет — группы организмов, включающей в себя разные виды плесени и некоторые хищные грибы. Микроклубки из хитозана заполнили пустоты, оставшиеся после разрушения клеток. Благодаря этому процесс накопления солей кальция в аллотрансплантате удалось существенно замедлить. А чтобы показать, что протезы на основе коровьих сосудов и хитозана биоразлагаемы и не вызывают сильного иммунного ответа, их фрагменты вшивали под кожу крысам и через некоторое время смотрели на состояние животных-реципиентов. Отторжение трансплантатов почти не наблюдалось, и во многих случаях в них даже вросли сосуды кожи и подкожная жировая клетчатка. [ ... ]

Читать полностью

В Омске создали алгоритм самосборки наноструктур

С его помощью можно создать массовое промышленное нанотехнологическое производство.
Добавить в закладки
Комментарии

Ученые из Омского государственного технического университета разработали алгоритм, позволяющий предсказать, какие наноструктуры могут самостоятельно собираться из заранее определенных молекул конкретных веществ. Это позволит «программировать» самосборку необходимых наноструктур в промышленных масштабах. Соответствующая статья опубликована в Physical Review B. Исследование поддержано грантом Российского научного фонда (РНФ) .

Наноструктуры имеют массу интересных особенностей, отсутствующих у более крупных микроструктур. Из них можно делать новую особо компактную и производительную электронику, эффективные катализаторы, средства для адресной доставки лекарств и многое другое. Однако создание наноструктур посредством управляемых манипуляций неизбежно делает их достаточно дорогими. Наиболее рентабельным способом их производства могла бы стать самосборка необходимых наноструктур за счет межмолекулярного и межатомного притяжения между их «кирпичиками».

Для этого необходимо рассчитать, какие атомы и молекулы вероятнее всего образуют «нанокомки». Вычислив необходимые составные элементы, их можно «скормить» производственной установке и получить на выходе массовые и дешевые наночастицы и наноструктуры. Типичным примером такого рода самособирающихся структур — своего рода идеалом для нанотехнологий — является ДНК. Это очень сложная конструкция, но она собирается весьма точно за счет самоорганизующихся процессов. Новый алгоритм ученых из ОмГТУ моделирует подобные процессы самосборки (впрочем, пока гораздо проще, чем в ДНК), что позволяет отказаться от крайне сложных, продолжительных и дорогих натурных экспериментов.

В основе разработки — моделирование поведения димерных молекул на подложке, имеющей сотовую структуру. Типичным примером такой подложки является графен. Димеры — это молекулы, состоящие из двух одинаковых элементов, которыми могут быть как атомы, так и радикалы или группы. Все димеры имеют «ось» — связь, соединяющую два элемента, из-за чего в упрощенных моделях их уподобляют гантеле. [ ... ]

Читать полностью