Pull to refresh

Comments 12

Заключение

Таким образом, современные стандарты SBGN и SBML и ПК BioUML позволяют биологам создавать схемы и модели биологических систем, вполне сопоставимые по уровню формализации с инженерными схемами.

Очень интересно. А как насчет починить радио?

В целом, стало удаваться чаще починить "радио".

Активно развивается персонализированный подход к починке "радио". Особенно в онкологии, когда исходя из геномных/транскриптомных/метаболомных данных стараются определить индивидуальную химиотерапию. Это становится возможным благодаря тому, что часто уже есть хорошее понимание, как компоненты клетки связаны друг с другом и это формализовано в базах данных. Например,
https://reactome.org/PathwayBrowser/#/R-HSA-5637815&PATH=R-HSA-1643685,R-HSA-5663202,R-HSA-1643713,R-HSA-5637815&DTAB=MT

Есть аналогичное “Could a Neuroscientist Understand a Microprocessor?”, там 6502 изучают методами нейронаук, очень духоподъёмный материал. Я когда начал читать, после третьего абзаца промотал посмотреть, не первоапрельская ли шутка.

Спасибо большое за ссылку! Не знал про эту статью. Отличное продолжение темы - следующий уровень сложности. Скорей всего, даже не следующий, а +3 или больше уровней сложности. На это биологам сложно пока ответить. И автор похоже прав - современными методами вряд ли это возможно.

Годный промоматериал для Сириуса, но вот вступительные слова про сравнение инженера и биолога, при общей правильности постановки вопроса, немного демагогичны.

Даже если такая диаграмма в целом правильна (рис. 3, А), она обычно бесполезна для количественного анализа, что делает её возможности как инструмента для понимания изучаемой системы очень ограниченными.

Сама постановка вопроса "нужен количественный анализ" немного некорректна. Биология - это не про конкретные цифры, а про гомеостаз. В конкретной клетке для одного и того же стандартного метаболического пути, скажем, окислительного фосфорилирования, он будет разный для спящего старичка, занимающегося в зале качка, получающей удовольствие девушки и так далее. И тем более разный он будет в миоците занимающегося качка и в его же кишечном эпителии в тот же момент, и в миоците при тренировке и в покое.

В то же время, мы практически уверены, что инженер, или даже техник, с лёгкостью починит мой приёмник. В чём же разница? Я думаю разница в языках, которые биологи и инженеры используют. Биологи представляют их результаты с помощью до боли узнаваемых диаграмм, в которых их любимая молекула помещена в середину и соединена с остальным миром двусторонними стрелками.

Дело в том, что инженер может выпаять ОДИН кондер, резюк, цепануть его крокодилами на испытательный стенд и проверить номинальные параметры сопротивления, тока на открытие и так далее. У инженера вытащенный из приемника транзистор не тает и не разлагается в руках в течение минуты, не требует срочной заморозки на -80*С для последующего анализа, имеет миллиметровые, а не нанометровые размеры.

А биолог может только убить организм, вырезать интересующую ткань, размазать по пробирке, смыть физраствором, отцентрифугировать в какой-нибудь калиброванной на плотность дряни и собрать мнооого [только митохондрий], к примеру. И на основании того, что в среднем стало мало какого-то белка в этих митохондриях, сделать вывод, что затронут метаболический путь такой-то, и пока что неясно, где именно, почему и в какой степени.

Отсюда и полторы стрелки с квадратиками и подписями на диаграммах вместо подробной схемы, не от бедности языка - а потому что по некоторым процессам данных немного, и они описаны в общем, не до молекулярного уровня. И добываются эти данные медленными и тупыми рутинными методами, где еще и ошибиться нельзя - перепроверят, опровергнут и от-peer-рецензируют. Но выделить одну молекулу и даже одну целую митохондрию мы не можем, пути лучше, чем разбивать тысячу радиоприемников и тыкать в разные места мультиметром у нас нет.

Но с 2002 года многое изменилось, вообще, статьи по биохимии и молекулярной генетике - это термоядерный свестец для меня, я без помощи коллег не могу понять, что значит "The Gli1-CreERT2::Rosa26-LSL-tdTomato mouse line (Gli1-Cre+/−Ai14+/−) was generated by crossing Gli1-CreERT2 mice (Gli1tm3(cre/ERT2)Alj) and the CAG tdTomato (Ai14;B6.Cg-Gt(ROSA)26Sortm14(CAG-tdTomato)Hze) reporter line ", хотя речь всего лишь о том, что мышей линии 1 получили, скрестив мышей линии 2 и линии 3.

А описанные в статье pathways не являются чем-то новым - полно интерактивных баз данных с подробными описаниями прямых и обратных связей в метаболизме того или иного процесса. Вот, например, процессы, в которые у мышей вовлечен дофамин, от паркинсонизма до кокаиновой зависимости, все подробно и интерактивно.

Да, все так.

По-поводу биолога и инженера вспомнил анекдот в тему:
Приезжает кардиохирург в автосервис - двигатель барахлит. Моторист начинает чинить двигатель и ворчит: сердце - тоже мотор, но почему мне за ремонт мотора платят 500$, а тебе - 500 000$ ? Тогда кардиохирург заводит двигатель и говорит: "Чини".

Я думаю, что есть еще принципиальная разница между биологом и инженером:
- инженер работает с системами, которые сделал человек, соответственно там человеческая логика и правила;
- биолог - работает с системами, которые создала природа, соответственно логика и правила там часто не известны.

Ну да. В случае с инженером, тот находится со стороны создателя приёмника. Для него не тайна как работают отдельные его элементы и зачем они соединены именно так. Когда инженеры занимаются реверс-инжинирингом, это уже ближе к задаче биологов и гораздо сложнее, чем просто починить приёмник. Ремонт неизвестного приёмника без схемы частично сводится к реверс-инжинирингу. Но инженер всё равно знает примерное устройство и принципы работы отдельных элементов.


Кстати, в некоторых случаях реверс-инжиниринга инженер находится примерно в той же ситуации, что и кардиохирург из анекдота. Нужно исследовать устройство и не сломать его в процессе.

Скажу как перебежчик из биологии: инструмент полезный, спасибо, но большинство как пользовалось не им и подобными, так и не будет :) Есть классическая книжка Гланца "Медикобиологическая статистика", в ней приводится процент статей с правильной статистикой, неправильной и без статистики. А в более позднем издании взяли более свежее метаисследование, и стало понятно, что за 20, что ли, лет ситуация стала лучше, но не драматически. По моему опыту, в медицине до сих пор часто сравнивают не с контролем, а с условным "здоровым человеком".

потому что дискуссии, что брать за контроль в данном конкретном случае, вполне допустимы

Sign up to leave a comment.