News Human projects Налаштування

[Arbalet]

Ученые улучшили алгоритмы сборки РНК благодаря онлайн-игре

Способы сборки молекул РНК, придуманные участниками онлайн-игры EteRNA, позволили разработать алгоритм, намного превосходящий существующие, говорится в статье, опубликованной в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (Lee et al., RNA design rules from a massive open laboratory, в открытом доступе; пресс-релиз Crowdsourced RNA Designs Outperform Computer Algorithms, Carnegie Mellon and Stanford Researchers Report опубликован на сайте Университета Карнеги-Меллона – ВМ).



«Это было бы невозможно, если бы игроки в EteRNA просто выдавали структуры, используя онлайн-симулятор. Синтезируя наиболее удачные структуры в лаборатории Рхиджу Даса (Rhiju Das) в Стэнфорде, мы даем сообществу обратную связь – что работает, а что нет в реальном мире. В результате любители помогли нам понять принципы сборки РНК и существенно расширили возможности науки», – пояснил Андриан Трейе (Adrien Treiulle) из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге (США).

Онлайн-игра EteRNA позволила объединить усилия 37 тысяч любителей, решавших двумерные головоломки, связанные со сборкой молекул РНК. При этом они получали от Трейе и его коллег результаты экспериментов, в которых молекулы РНК на самом деле синтезировалась по придуманным ими правилам.

Используя методы машинного обучения, ученые создали на основе наиболее удачных методов сборки РНК алгоритм EteRNAbot. Они сравнили эффективность работы игроков, алгоритма EteRNAbot и двух современных алгоритмов для разработки структур молекул РНК.

На расчет структуры молекулы у компьютера уходит менее минуты, в то время как у человека это занимает 1-2 дня. Плюс проверка в лаборатории занимает месяц, и в целом тестирование заняло год. Результаты показали, что структура, созданная человеком, в 99% случаев превосходит результаты работы обычного алгоритма, в то время как структуры, разработанные EteRNAbot – в 95%. Теперь исследователи планируют включить в игру сборку трехмерных структур.

Искусственные молекулы РНК с заранее заданными свойствами дают возможность исследовать живые системы и управлять их работой. Но пока алгоритмы, которые используются для расчетов необходимой структуры РНК, несовершенны, поэтому при синтезе молекулы часто не обладают нужными свойствами.

[Arbalet]

Геймеров зовут на борьбу с болезнью Альцгеймера



Новая доступная online игра приглашает всех желающих заглянуть в виртуальный микроскоп и непосредственно внести вклад в проводимое в Корнелльском университете исследование, посвященное поиску лекарства от болезни Альцгеймера.

В октябре институт человеческих вычислений (Human Computation Institute) запустил игру Stall Catchers, задача пользователей которой заключается в том, чтобы просматривать короткие черно-белые ролики в поисках заблокированных кровеносных сосудов внутри обозначенной зоны. Чем больше найдено сосудов, тем больше пользователю присваивается очков.

Используемые в игре ролики сняты сотрудниками лаборатории Криса Шаффера (Chris Schaffer) и Нозоми Нишимура (Nozomi Nishimura) из Корнелльского университета. Эти исследователи уже получили новые интересные данные, согласно которым ослабление кровотока в головном мозге способствует развитию болезни Альцгеймера в мышиной модели заболевания, и продолжают работу в данном направлении.

По словам Шаффера, им впервые удалось идентифицировать механизм, ответственный за значительное ослабление кровотока при болезни Альцгеймера, а также обратить вспять некоторые типичные для заболевания когнитивные симптомы с помощью восстанавливающего кровоток препарата. Однако на сегодняшний день «узким местом» исследования является процесс поиска заблокированных кровеносных сосудов, который до сих осуществляется в форме мануального анализа изображений и не поддается автоматизации.

Он также добавляет, что за два часа в лаборатории исследователь может получить визуальные данные, для расшифровки которых вручную потребуется около недели. Другими словами, тогда как за неделю можно получить количество данных, достаточное для тестирования новой идеи или потенциального лекарственного препарата, на анализ этих данных уходит около года. Авторы надеются, что привлечение общественности позволит значительно ускорить этот процесс.

Stall Catchers является одной из двух игр, разрабатываемых в рамках EyesOnALZ – проекта гражданской науки, целью которого является привлечение людей, не имеющих научной квалификации, к анализу научных данных. Платформа Stall Catchers основана на весьма успешном проекте гражданской науки Stardust@home, руководителем которого является профессор Андрю Уэстфолл (Andrew Westfall) из университета Калифорнии в Беркли, идентифицировавший частицы звездной пыли, включенные в запускаемый в космос стеклянный гель. В проекте также участвует Принстонский университет и проекты SciStarter.com и WiredDifferently.org

Чтобы поиграть в Stall Catchers, необходимо зарегистрироваться на сайте проекта.

Евгения Рябцева
Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru по материалам Cornell University: In the fight against Alzheimer’s, online gamers can now get in on the action.