Изобретаем лекарства на игровых приставках
Не знаю, с чего начать, поэтому начну с середины. Скорость производства науки все время растет. Но даже в последние последние годы на публикацию нормального качества в биологии уходило минимум полгода.
И тут ковид все сломал. Смотрите сами:
Декабрь. Мы узнали про вирус.
Конец января. Опубликован геном вируса.
Март. Опубликованы структуры вирусной протеазы и пепломера (красные пипки на самой известной фотке коронавируса).
Апрель. Протестированы сотни потенциальных ингибиторов протеазы. На момент написания поста их уже 940.
Май. Опубликованы десятки структур протеазы с ингибиторами (сейчас уже 188).
Конец мая. Насчитаны какие-то конские десятки миллисекунд симуляций молекулярной динамики (это очень много).
Год назад я бы оценил длительность такой работы минимум в 2-3 года (реалистичнее лет 5). Но никак не полгода.
Такая скорость стала возможна благодаря совместным усилиям — очень много лабораторий очень быстро скооперировались. Особенно на этой волне выстрелил проект Folding@home.
В чем суть:
Обычно для симуляции биомолекул с потенциальными лекарствами используют суперкомпьютеры. Но суперкомпьютеры дико дорогие и не такие умные, как хотелось бы. Запущенный 20 лет назад проект folding@home предлагает вместо одного дорогого суперкомпьютера объединить все домашние компы и ноутбуки мира.
Когда ваш ноут стоит без дела, вы можете подключить его к сети folding@home, и на нем тоже будут рассчитываться симуляции. Получается мировая сеть из обычных компьютеров. Вроде раньше можно было даже PlayStation подключить.
Пару месяцев назад этот “виртуальный суперкомпьютер” превысил вычислительную мощность 1 экзафлопс в секунду (это прям много, такого еще не удавалось ни одному суперкомпьютеру). Сейчас эта махина обходит по мощности 10 топовых суперкомпьютеров вместе взятых.
Конечно, у проекта есть и подводные камни — стоимость электричества и износ процессора вам никто возмещать не будет (хотя там небольшие затраты). То есть авторы не просто получили самый быстрый комп в мире, но и на электричестве и расходниках сэкономили. И сейчас они просчитывают сотни вариантов ингибиторов коронавирусной протеазы.
Кстати зацените, как работает роботизированный лабораторный стол (на видео). Одна лаборатория из нашего универа, участвующая в этом проекте, запилила себе такой прямо перед карантином. Вот уже полгода как сотрудники сидят с ноутами дома на диване или на пляже в Калифорнии, пока робот пашет за них в режиме 24/7. Странно, что они все еще нанимают лаборантов.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Не знаю, с чего начать, поэтому начну с середины. Скорость производства науки все время растет. Но даже в последние последние годы на публикацию нормального качества в биологии уходило минимум полгода.
И тут ковид все сломал. Смотрите сами:
Декабрь. Мы узнали про вирус.
Конец января. Опубликован геном вируса.
Март. Опубликованы структуры вирусной протеазы и пепломера (красные пипки на самой известной фотке коронавируса).
Апрель. Протестированы сотни потенциальных ингибиторов протеазы. На момент написания поста их уже 940.
Май. Опубликованы десятки структур протеазы с ингибиторами (сейчас уже 188).
Конец мая. Насчитаны какие-то конские десятки миллисекунд симуляций молекулярной динамики (это очень много).
Год назад я бы оценил длительность такой работы минимум в 2-3 года (реалистичнее лет 5). Но никак не полгода.
Такая скорость стала возможна благодаря совместным усилиям — очень много лабораторий очень быстро скооперировались. Особенно на этой волне выстрелил проект Folding@home.
В чем суть:
Обычно для симуляции биомолекул с потенциальными лекарствами используют суперкомпьютеры. Но суперкомпьютеры дико дорогие и не такие умные, как хотелось бы. Запущенный 20 лет назад проект folding@home предлагает вместо одного дорогого суперкомпьютера объединить все домашние компы и ноутбуки мира.
Когда ваш ноут стоит без дела, вы можете подключить его к сети folding@home, и на нем тоже будут рассчитываться симуляции. Получается мировая сеть из обычных компьютеров. Вроде раньше можно было даже PlayStation подключить.
Пару месяцев назад этот “виртуальный суперкомпьютер” превысил вычислительную мощность 1 экзафлопс в секунду (это прям много, такого еще не удавалось ни одному суперкомпьютеру). Сейчас эта махина обходит по мощности 10 топовых суперкомпьютеров вместе взятых.
Конечно, у проекта есть и подводные камни — стоимость электричества и износ процессора вам никто возмещать не будет (хотя там небольшие затраты). То есть авторы не просто получили самый быстрый комп в мире, но и на электричестве и расходниках сэкономили. И сейчас они просчитывают сотни вариантов ингибиторов коронавирусной протеазы.
Кстати зацените, как работает роботизированный лабораторный стол (на видео). Одна лаборатория из нашего универа, участвующая в этом проекте, запилила себе такой прямо перед карантином. Вот уже полгода как сотрудники сидят с ноутами дома на диване или на пляже в Калифорнии, пока робот пашет за них в режиме 24/7. Странно, что они все еще нанимают лаборантов.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Ежедневный пророк
Помните в Гарри Поттере была газета “Ежедневный пророк”? У издания была крутая фича, отличающая ее от магловских газет — живые фотографии, напечатанные на бумаге. Скорее это напоминало гифки — люди на фотографиях совершали повторяющиеся движения.
Этой фичи жутко не хватает научным журналам. Сегодня мы обложились микроскопами, модными симуляциями, 3D-моделированием и тп. Чтобы полноценно показывать результаты этих методов требуется анимация.
Но в научных статьях вы можете публиковать только неподвижные картинки (в основном тексте). Это ограничение ужасно бесит, особенно в 2020 году — когда все статьи в интернете, можно обложиться анимациями.
Научный журнал eLife пофиксил эту проблему. Печатать видосы на бумаге как в Гарри Поттере они еще не научились. Но зато они сделали статьи интерактивными.
Как это выглядит:
Авторы публикуют текст статьи и исходные данные. Далее изображения в статье генерятся из этих исходных данных на основе прикрепленного кода, написанного на питоне. Вы можете править этот код прямо в статье в браузере: чтобы листать картинки, двигать шкалы на графиках, пробовать построить свои уравнения.
Дальше лучше: все рассчитанные значения в тексте статьи тоже посчитаны вживую из исходных данных. Нажав на результат расчета какой-нибудь формулы, вам покажут код питона, который его посчитал. Это дико удобно, теперь можно делать всякие статистические тесты прямо в статьях!
Ну и вишенка на торте: статью можно запустить, как программу. То есть при запуске все коды, вкрапленные в статью последовательно запустятся и обновят содержание. Даже в Гарри Поттере такого не было.
Пример интерактива снизу: я открыл первую попавшуюся статью и поменял цвет левого столбца с красного на зеленый прямо на сайте журнала. То есть я могу переделать графики под себя, скажем, для презентации (например убрать лишние данные, поменять шкалы и тп). По сути это напоминает стандартный питоновский notebook, оформленный в статью.
Не могу не напомнить, как я 100500 раз призывал всех учиться программировать (тык1, тык2). И это не только про студентов. Многие профессора, которые “слишком старые для этого дерьма”, берут студентов, чтобы те им кодили. Скоро они и статьи полноценно читать не смогут?
Теперь осталось дождаться, когда постеры на научных конференциях будут показывать на экранах, а не на бумаге. А то печатать видео мы пока не научились.
ЗЫ. Теперь на этом канале нативные комментарии. Если у вас не работает - обновляйте телегу.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Помните в Гарри Поттере была газета “Ежедневный пророк”? У издания была крутая фича, отличающая ее от магловских газет — живые фотографии, напечатанные на бумаге. Скорее это напоминало гифки — люди на фотографиях совершали повторяющиеся движения.
Этой фичи жутко не хватает научным журналам. Сегодня мы обложились микроскопами, модными симуляциями, 3D-моделированием и тп. Чтобы полноценно показывать результаты этих методов требуется анимация.
Но в научных статьях вы можете публиковать только неподвижные картинки (в основном тексте). Это ограничение ужасно бесит, особенно в 2020 году — когда все статьи в интернете, можно обложиться анимациями.
Научный журнал eLife пофиксил эту проблему. Печатать видосы на бумаге как в Гарри Поттере они еще не научились. Но зато они сделали статьи интерактивными.
Как это выглядит:
Авторы публикуют текст статьи и исходные данные. Далее изображения в статье генерятся из этих исходных данных на основе прикрепленного кода, написанного на питоне. Вы можете править этот код прямо в статье в браузере: чтобы листать картинки, двигать шкалы на графиках, пробовать построить свои уравнения.
Дальше лучше: все рассчитанные значения в тексте статьи тоже посчитаны вживую из исходных данных. Нажав на результат расчета какой-нибудь формулы, вам покажут код питона, который его посчитал. Это дико удобно, теперь можно делать всякие статистические тесты прямо в статьях!
Ну и вишенка на торте: статью можно запустить, как программу. То есть при запуске все коды, вкрапленные в статью последовательно запустятся и обновят содержание. Даже в Гарри Поттере такого не было.
Пример интерактива снизу: я открыл первую попавшуюся статью и поменял цвет левого столбца с красного на зеленый прямо на сайте журнала. То есть я могу переделать графики под себя, скажем, для презентации (например убрать лишние данные, поменять шкалы и тп). По сути это напоминает стандартный питоновский notebook, оформленный в статью.
Не могу не напомнить, как я 100500 раз призывал всех учиться программировать (тык1, тык2). И это не только про студентов. Многие профессора, которые “слишком старые для этого дерьма”, берут студентов, чтобы те им кодили. Скоро они и статьи полноценно читать не смогут?
Теперь осталось дождаться, когда постеры на научных конференциях будут показывать на экранах, а не на бумаге. А то печатать видео мы пока не научились.
ЗЫ. Теперь на этом канале нативные комментарии. Если у вас не работает - обновляйте телегу.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Идеальное разрешение
Каждый декабрь разные издания публикуют топы научных достижений уходящего года. Сегодня расскажу о нескольких достижениях, которые особо не заметили в широких новостях, но горячо обсуждались в научных кругах. Думаю, именно они сыграют важную роль в будущем.
Дело в том, что сразу два популярных вида микроскопии: флуоресцентная и электронная — приблизились к своему идеальному разрешению.
Начну издалека. Откройте карты на телефоне и посмотрите на вашу геолокацию. Технически телефон измеряет свое местоположение, а не ваше. В каком случае геолокация телефона определена с идеальным разрешением? — когда погрешность геолокации равна размеру телефона (а точнее чипа GPS).
Флуоресцентная микроскопия чем-то напоминает определение геолокации. Вы прикрепляете флуоресцентную (светящуюся) метку, например, к какому-нибудь белку в клетке. Далее флуоресцентный микроскоп позволяет увидеть, в какой именно части клетки находится эта метка (а значит и сам белок). Задача похожа на определение геолокации, где вы - это белок, а телефон с GPS — флуоресцентная метка.
С развитием метода точность поиска метки все время росла. И вот Abberior Instruments — компания Штефана Хелля (я его уже упоминал: тык) — показали микроскоп Minflux, разрешение которого равно размеру флуоресцентной метки. На фото видно его разрешение по сравнению с конфокальным микроскопом (больше фоток на сайте - тык). Судя по соцсетям, Minflux расходится как горячие пирожки. Уже выходят первые исследования, сделанные на этом микроскопе. And there are more to come…
Теперь про электронную микроскопию:
Единственное отличие от обычного светового микроскопа — на образец светят пучком электронов — это позволяет увеличить разрешение на порядки. Улучшенная версия — криоэлектронная микроскопия — даже позволяет определять структуру белков, то есть найти координату каждого атома белка в 3D.
Но в случае со структурами белков задача чуть сложнее, чем с геолокацией. Микроскоп может делать только двухмерные фотографии. Таким образом вы фотографируете двухмерную “тень” трехмерного объекта. А дальше комп собирает из этих “теней” 3D-структуру. Идеальное разрешение структуры белка должно быть соизмеримо с размером атома (сильно утрирую).
Лет 10 назад многие бы сказали, что это нереально. Но в этом году сразу две лаборатории (раз, два) за счет ряда улучшений смогли достичь разрешения структуры белка с точностью в один атом!.. Один атом, Карл!
Хорошо, увеличилось разрешение: и что с того? — Дело в том, что большая часть новых данных об устройстве живой клетки производится именно этими методами. Современная физиология клетки уже кардинально отличается от физиологии 10 лет назад. Судя по последним улучшениям разных методов, скоро физиология окончательно покроется уравнениями и расчетами и превратится в биофизику на стероидах.
Казалось, что год можно заканчивать, но тут отличились ребята из Google Deepmind (та самая компания, чья нейросеть обыграла человека в го). Они заявили, что им вообще не нужен никакой микроскоп, чтобы узнать структуру белка.
Они показали нейросеть AlphaFold, которая с довольно высокой точностью предсказывает структуру белка всего лишь по его аминокислотной последовательности. Разрешение ниже, чем в криоэлектронной микроскопии, но, думаю, это вопрос времени. Если эта штука заработает рутинно, то для получения структуры белка вместо многомиллионного оборудования и недель работы достаточно будет иметь ноут с инетом, и вы получите структуру в один клик. То есть предсказание потенциальных лекарств будет занимать два клика. Заслуженно многие отзывы об этой работе начинались со слов “It’s a game changer”.
Бонус:
Deepmind вообще феерили в этом году. Например они показали нейросеть, которая лучше живых врачей предсказывает рак груди по маммограммам. Сейчас есть куча лаб, которые пытаются научить комп ставить диагнозы по рентгеновским снимкам, МРТ или УЗИ. Но таких убедительных результатов я еще не видел.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Каждый декабрь разные издания публикуют топы научных достижений уходящего года. Сегодня расскажу о нескольких достижениях, которые особо не заметили в широких новостях, но горячо обсуждались в научных кругах. Думаю, именно они сыграют важную роль в будущем.
Дело в том, что сразу два популярных вида микроскопии: флуоресцентная и электронная — приблизились к своему идеальному разрешению.
Начну издалека. Откройте карты на телефоне и посмотрите на вашу геолокацию. Технически телефон измеряет свое местоположение, а не ваше. В каком случае геолокация телефона определена с идеальным разрешением? — когда погрешность геолокации равна размеру телефона (а точнее чипа GPS).
Флуоресцентная микроскопия чем-то напоминает определение геолокации. Вы прикрепляете флуоресцентную (светящуюся) метку, например, к какому-нибудь белку в клетке. Далее флуоресцентный микроскоп позволяет увидеть, в какой именно части клетки находится эта метка (а значит и сам белок). Задача похожа на определение геолокации, где вы - это белок, а телефон с GPS — флуоресцентная метка.
С развитием метода точность поиска метки все время росла. И вот Abberior Instruments — компания Штефана Хелля (я его уже упоминал: тык) — показали микроскоп Minflux, разрешение которого равно размеру флуоресцентной метки. На фото видно его разрешение по сравнению с конфокальным микроскопом (больше фоток на сайте - тык). Судя по соцсетям, Minflux расходится как горячие пирожки. Уже выходят первые исследования, сделанные на этом микроскопе. And there are more to come…
Теперь про электронную микроскопию:
Единственное отличие от обычного светового микроскопа — на образец светят пучком электронов — это позволяет увеличить разрешение на порядки. Улучшенная версия — криоэлектронная микроскопия — даже позволяет определять структуру белков, то есть найти координату каждого атома белка в 3D.
Но в случае со структурами белков задача чуть сложнее, чем с геолокацией. Микроскоп может делать только двухмерные фотографии. Таким образом вы фотографируете двухмерную “тень” трехмерного объекта. А дальше комп собирает из этих “теней” 3D-структуру. Идеальное разрешение структуры белка должно быть соизмеримо с размером атома (сильно утрирую).
Лет 10 назад многие бы сказали, что это нереально. Но в этом году сразу две лаборатории (раз, два) за счет ряда улучшений смогли достичь разрешения структуры белка с точностью в один атом!.. Один атом, Карл!
Хорошо, увеличилось разрешение: и что с того? — Дело в том, что большая часть новых данных об устройстве живой клетки производится именно этими методами. Современная физиология клетки уже кардинально отличается от физиологии 10 лет назад. Судя по последним улучшениям разных методов, скоро физиология окончательно покроется уравнениями и расчетами и превратится в биофизику на стероидах.
Казалось, что год можно заканчивать, но тут отличились ребята из Google Deepmind (та самая компания, чья нейросеть обыграла человека в го). Они заявили, что им вообще не нужен никакой микроскоп, чтобы узнать структуру белка.
Они показали нейросеть AlphaFold, которая с довольно высокой точностью предсказывает структуру белка всего лишь по его аминокислотной последовательности. Разрешение ниже, чем в криоэлектронной микроскопии, но, думаю, это вопрос времени. Если эта штука заработает рутинно, то для получения структуры белка вместо многомиллионного оборудования и недель работы достаточно будет иметь ноут с инетом, и вы получите структуру в один клик. То есть предсказание потенциальных лекарств будет занимать два клика. Заслуженно многие отзывы об этой работе начинались со слов “It’s a game changer”.
Бонус:
Deepmind вообще феерили в этом году. Например они показали нейросеть, которая лучше живых врачей предсказывает рак груди по маммограммам. Сейчас есть куча лаб, которые пытаются научить комп ставить диагнозы по рентгеновским снимкам, МРТ или УЗИ. Но таких убедительных результатов я еще не видел.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Дойная корова
Давайте на секунду забудем про высокие цели и обсудим академическую карьеру с утилитарной точки зрения.
В науке есть устоявшаяся лестница карьерного роста: студент -> аспирант -> постдок -> временный профессор -> постоянный профессор (tenured). После постдока могут быть всякие пертурбации типа инструктора или senior research associate. Но, как правило, постдоки, которые хотят остаться в академии, метят в профессора. Эту ступень и обсудим.
При поиске профессорской позиции и создании лаборатории важно грамотно выбрать тему. Если из вас как из рога изобилия валят гениальные идеи, или вы прост забираете тему с постдока в свою лабу, то все хорошо. Если темы нет, то нужно ее искать.
Как вариант можно сделать лабу, основанную на каком-то методе и превратиться в часть инфраструктуры универа. Про этот вариант я уже рассказывал (тык).
Если это не для вас, то надо искать тему исследования. Как вариант можно почитать ревью. Обычно в конце авторы пишут, что именно в данной области еще не известно, и на какие вопросы предстоит ответить. Если ничего не нашли, можно самому почитать статьи и сложить из них общую картину — по-любому найдутся пробелы.
Но есть и читерский ход — заглянуть в базу данных грантов. Например у NIH — одного из крупнейших источников финансирования биомеда в США — есть система грантов NIH RePORTER. Там есть все: институты и фамилии исследователей, сколько им дали денег, и на какую тему. Даже абстракты прилагаются. Подобные базы данных есть во многих странах.
Допустим, вы хотите заниматься структурой рецепторов, но не знаете, какой именно рецептор выбрать для исследований. Ищете несколько разных рецепторов в NIH RePORTER. При первом же поиске можно оценить востребованность темы по количеству грантов в целом, и в каждом институте по отдельности. Если вас не берут в условный Гарвард, где вся поляна занята, то через несколько минут поиска можно найти, что криоэлектронный микроскоп для исследования структуры рецепторов есть и в далеком университете Монтаны, где конкуренция гораздо ниже.
Также можно прикинуть конкуренцию по количеству выпавших фамилий. Возможно многих вы уже знаете, если вы раньше крутились в этой области. Скорее всего эти же люди будут оценивать ваши заявки на гранты и давать отзывы на научные статьи.
И здесь надо найти золотую середину: чтобы ваша работа была востребована, но не захлебнуться в конкуренции. Многие профессора, которые удачно выбрали тему и смогли хорошо опубликоваться в первые годы, потом могут десятилетиями доить ее как корову, обновляя гранты раз за разом. Знаю таких лично, и в базе данных грантов их не сложно отследить.
Ну и надо отметить, что я сам еще аспирант: до профессора мне пахать и пахать. Умозаключения выше основаны на личных наблюдениях за карьерами старших знакомых: кто как делал, и у кого как получилось.
Снизу статистика по выдачам очень популярного гранта для профессоров — NIH-RO1. Больше статистики по грантам NIH на NIH Data Book.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Давайте на секунду забудем про высокие цели и обсудим академическую карьеру с утилитарной точки зрения.
В науке есть устоявшаяся лестница карьерного роста: студент -> аспирант -> постдок -> временный профессор -> постоянный профессор (tenured). После постдока могут быть всякие пертурбации типа инструктора или senior research associate. Но, как правило, постдоки, которые хотят остаться в академии, метят в профессора. Эту ступень и обсудим.
При поиске профессорской позиции и создании лаборатории важно грамотно выбрать тему. Если из вас как из рога изобилия валят гениальные идеи, или вы прост забираете тему с постдока в свою лабу, то все хорошо. Если темы нет, то нужно ее искать.
Как вариант можно сделать лабу, основанную на каком-то методе и превратиться в часть инфраструктуры универа. Про этот вариант я уже рассказывал (тык).
Если это не для вас, то надо искать тему исследования. Как вариант можно почитать ревью. Обычно в конце авторы пишут, что именно в данной области еще не известно, и на какие вопросы предстоит ответить. Если ничего не нашли, можно самому почитать статьи и сложить из них общую картину — по-любому найдутся пробелы.
Но есть и читерский ход — заглянуть в базу данных грантов. Например у NIH — одного из крупнейших источников финансирования биомеда в США — есть система грантов NIH RePORTER. Там есть все: институты и фамилии исследователей, сколько им дали денег, и на какую тему. Даже абстракты прилагаются. Подобные базы данных есть во многих странах.
Допустим, вы хотите заниматься структурой рецепторов, но не знаете, какой именно рецептор выбрать для исследований. Ищете несколько разных рецепторов в NIH RePORTER. При первом же поиске можно оценить востребованность темы по количеству грантов в целом, и в каждом институте по отдельности. Если вас не берут в условный Гарвард, где вся поляна занята, то через несколько минут поиска можно найти, что криоэлектронный микроскоп для исследования структуры рецепторов есть и в далеком университете Монтаны, где конкуренция гораздо ниже.
Также можно прикинуть конкуренцию по количеству выпавших фамилий. Возможно многих вы уже знаете, если вы раньше крутились в этой области. Скорее всего эти же люди будут оценивать ваши заявки на гранты и давать отзывы на научные статьи.
И здесь надо найти золотую середину: чтобы ваша работа была востребована, но не захлебнуться в конкуренции. Многие профессора, которые удачно выбрали тему и смогли хорошо опубликоваться в первые годы, потом могут десятилетиями доить ее как корову, обновляя гранты раз за разом. Знаю таких лично, и в базе данных грантов их не сложно отследить.
Ну и надо отметить, что я сам еще аспирант: до профессора мне пахать и пахать. Умозаключения выше основаны на личных наблюдениях за карьерами старших знакомых: кто как делал, и у кого как получилось.
Снизу статистика по выдачам очень популярного гранта для профессоров — NIH-RO1. Больше статистики по грантам NIH на NIH Data Book.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Роторная турбина внутри тебя
Иногда рассказываешь человеку не из научной среды про свои исследования. Он внимательно слушает. Далее всегда тот же вопрос: погоди, так это физика или химия?
Сегодня расскажу о крутой штуке, в которой и физика, и химия, и биология.
Скучное вступление:
В каждом учебнике биологии написано: “митохондрия — это энергетическая станция клетки”. Эту мысль расписывают в следующую картину: митохондрии — загадочные пузырьки внутри клетки. Магическим образом они создают молекулы АТФ. Дальше энергозатратные части клетки расщепляют эту АТФ, что приводит к выделению энергии.
В углубленном курсе биологии оказывается, что в митохондриях творится вовсе не магия, а сложные цепочки химических реакций: цикл Кребса и дыхательная цепь. Их реально рисуют как цепи из стрелок. Над каждой реакцией подписывают фермент, который ее катализирует.
Реакция, в результате которой генерится сама АТФ:
АДФ + фосфат ион = АТФ
Интересная часть:
Эту реакцию катализирует фермент АТФ-синтаза. Это и есть та самая крутая штука, о которой я хотел рассказать.
Этот белок (на видео сразу два белка) напоминает собой жернова (сверху), в которые воткнут ротор с лопастями. Сами лопасти воткнуты в мембрану митохондрии (фиолетовые, снизу). Когда концентрация кислоты с двух сторон мембраны меняется, кислота (ионы водорода) начинает просачиваться между лопастей сквозь мембрану, тем самым раскручивая ротор. Вращающийся ротор приводит в движение жернова. Эти жернова хватают АДФ и фосфат ион, физически их “сминают”, и выплевывают АТФ.
Эта штука может крутиться со скоростью 350 оборотов в секунду. Причем есть подвиды АТФ-синтазы, которые, наоборот, могут рвать АТФ, тем самым раскручивая ротор и качая кислоту в другую сторону.
АТФ-синтазы расставлены в отсеках митохондрий как роторные турбины Ток кислоты для них создают специальные насосы. Также внутри полно других белковых машин, которые управляют процессом. В итоге имеем: митохондрия вполне себе напоминает энергетическую станцию.
Все это происходит в каждой клетке вашего организма, пока вы читаете этот пост.
Кстати, эксперимент, который впервые показал вращение ротора — вообще топ. Взяли АТФ-синтазу, оторвали лопасти у ее ротора, вместо них прицепили длинную светящуюся палку. Эту конструкцию приклеили жерновами к твердой поверхности и налили сверху раствор АТФ. Светящаяся палка начала крутиться, как стрелка часов.
Изначально я писал этот пост, чтобы рассказать о проблеме разделения физики, химии и биологии в образовании. Но увлекся рассказом про АТФ-синтазу. Так что о разделении предметов в другой раз. Фермент — огонь, согласитесь же?
Если понравилось, можете почитать старый пост про молекулярные лифты и датчики холода (тык).
Всем добра,
Тг
#научпоп
ЗЫ. Пора вводить новый хэштег #огненныебелки
Иногда рассказываешь человеку не из научной среды про свои исследования. Он внимательно слушает. Далее всегда тот же вопрос: погоди, так это физика или химия?
Сегодня расскажу о крутой штуке, в которой и физика, и химия, и биология.
Скучное вступление:
В каждом учебнике биологии написано: “митохондрия — это энергетическая станция клетки”. Эту мысль расписывают в следующую картину: митохондрии — загадочные пузырьки внутри клетки. Магическим образом они создают молекулы АТФ. Дальше энергозатратные части клетки расщепляют эту АТФ, что приводит к выделению энергии.
В углубленном курсе биологии оказывается, что в митохондриях творится вовсе не магия, а сложные цепочки химических реакций: цикл Кребса и дыхательная цепь. Их реально рисуют как цепи из стрелок. Над каждой реакцией подписывают фермент, который ее катализирует.
Реакция, в результате которой генерится сама АТФ:
АДФ + фосфат ион = АТФ
Интересная часть:
Эту реакцию катализирует фермент АТФ-синтаза. Это и есть та самая крутая штука, о которой я хотел рассказать.
Этот белок (на видео сразу два белка) напоминает собой жернова (сверху), в которые воткнут ротор с лопастями. Сами лопасти воткнуты в мембрану митохондрии (фиолетовые, снизу). Когда концентрация кислоты с двух сторон мембраны меняется, кислота (ионы водорода) начинает просачиваться между лопастей сквозь мембрану, тем самым раскручивая ротор. Вращающийся ротор приводит в движение жернова. Эти жернова хватают АДФ и фосфат ион, физически их “сминают”, и выплевывают АТФ.
Эта штука может крутиться со скоростью 350 оборотов в секунду. Причем есть подвиды АТФ-синтазы, которые, наоборот, могут рвать АТФ, тем самым раскручивая ротор и качая кислоту в другую сторону.
АТФ-синтазы расставлены в отсеках митохондрий как роторные турбины Ток кислоты для них создают специальные насосы. Также внутри полно других белковых машин, которые управляют процессом. В итоге имеем: митохондрия вполне себе напоминает энергетическую станцию.
Все это происходит в каждой клетке вашего организма, пока вы читаете этот пост.
Кстати, эксперимент, который впервые показал вращение ротора — вообще топ. Взяли АТФ-синтазу, оторвали лопасти у ее ротора, вместо них прицепили длинную светящуюся палку. Эту конструкцию приклеили жерновами к твердой поверхности и налили сверху раствор АТФ. Светящаяся палка начала крутиться, как стрелка часов.
Изначально я писал этот пост, чтобы рассказать о проблеме разделения физики, химии и биологии в образовании. Но увлекся рассказом про АТФ-синтазу. Так что о разделении предметов в другой раз. Фермент — огонь, согласитесь же?
Если понравилось, можете почитать старый пост про молекулярные лифты и датчики холода (тык).
Всем добра,
Тг
#научпоп
ЗЫ. Пора вводить новый хэштег #огненныебелки
Don’t be a jerk
В декабре я публиковал пост про менторскую программу, которая сейчас уже вовсю идет. Судя по просмотрам и количеству заявок тема востребована. Поэтому некоторые мысли буду выкладывать сюда с хэштегом #менторство.
Одним из ключевых шагов в научной карьере является выбор научного руководителя. Очевидно при выборе надо обратить внимание на тему, scientific record, ресурсы лабы и тп. Но один из основных параметров — как в анекдоте, “главное, чтобы человек был хороший”. К сожалению в научной среде у профессуры слишком много власти над подопечными. Вам не просто придется работать с этим человеком 2-5 лет. Ваша будущая научная карьера во многом в его руках еще лет пять после того, как вы закончили с ним работать. Многие мои знакомые, ушедшие из науки, сделали это именно из-за научника.
Самое жесткое из того, что слышал: у знакомого в институте был один научник-мудак: орал, обзывался… Однажды один постдок не выдержал и втащил ему между глаз (нет, это мы тоже не поощряем). Решили спустить на тормозах, при условии, что этот постдок уволится по собственному, уедет из страны и закроет визу.
Итак задача: как вычислить научника-мудака?
Первая мысль — пообщаться с ним лично. Но это не совсем подходит: часто профессора вне лаборатории, на публике пытаются казаться лучше, чем они есть. Помните, им надо нанять очень квалифицированных кадров на очень маленькую зарплату.
Второй вариант — расспросить людей, которые с ним работают. Но они не всегда скажут все как есть. Ведь это уже их научник, который уже влияет на их карьеру. Вывод: надо найти тех, кто говорить не боится. Только где их взять?
Лезем на сайт лаборатории. Заходим на вкладку сотрудники и скролим до списка alumni (выпускников). Обычно профессора публикуют список выпускников и их текущее место работы, чтобы прорекламировать свою лабу как удачное место для карьерного роста. Но нам эти люди нужны, чтобы найти всех скелетов в лабораторном шкафу. Если списка выпускников на сайте нет, можно поискать в списке авторов по старым статьям научника.
Дальше ищем, где эти люди работают сейчас, находим емэйл и пишем с просьбой созвониться. Как правило большинство соглашаются и даже рады новому знакомству. Во время звонка сначала познакомьтесь — нетворкинг всегда, нетворкинг во всем — и потом расспросите про научника. Список вопросов подготовьте заранее. Может получиться, что научник — в целом человек хороший, но не подходит вам по стилю работы. Так что это тоже лучше обсудить.
Ну и в конце напомню, что требования, которые вы выдвигаете к другим, надо применять и к себе. Однажды нам проводили экскурсию по стартап-инкубатору в CornellTech. На входе стояла доска, на которой маркером был накарябан устав инкубатора. Последним пунктом было “Don’t be a jerk”. Начальник инкубатора пояснил:
“Мы смогли создать комфортную рабочую атмосферу в нашем коллективе и очень ценим это. Некоторые люди думают, что их высокий интеллект является оправданием их стремного характера. Может быть так было раньше, но сейчас это не так. Сейчас на рынке интеллектуального труда достаточно высокая конкуренция, и мы можем себе позволить не нанимать мудаков”.
Кстати зацените, какой крутой кампус себе забабахал CornellTech. По ссылке виртуальный тур по кампусу в 3D.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#менторство
В декабре я публиковал пост про менторскую программу, которая сейчас уже вовсю идет. Судя по просмотрам и количеству заявок тема востребована. Поэтому некоторые мысли буду выкладывать сюда с хэштегом #менторство.
Одним из ключевых шагов в научной карьере является выбор научного руководителя. Очевидно при выборе надо обратить внимание на тему, scientific record, ресурсы лабы и тп. Но один из основных параметров — как в анекдоте, “главное, чтобы человек был хороший”. К сожалению в научной среде у профессуры слишком много власти над подопечными. Вам не просто придется работать с этим человеком 2-5 лет. Ваша будущая научная карьера во многом в его руках еще лет пять после того, как вы закончили с ним работать. Многие мои знакомые, ушедшие из науки, сделали это именно из-за научника.
Самое жесткое из того, что слышал: у знакомого в институте был один научник-мудак: орал, обзывался… Однажды один постдок не выдержал и втащил ему между глаз (нет, это мы тоже не поощряем). Решили спустить на тормозах, при условии, что этот постдок уволится по собственному, уедет из страны и закроет визу.
Итак задача: как вычислить научника-мудака?
Первая мысль — пообщаться с ним лично. Но это не совсем подходит: часто профессора вне лаборатории, на публике пытаются казаться лучше, чем они есть. Помните, им надо нанять очень квалифицированных кадров на очень маленькую зарплату.
Второй вариант — расспросить людей, которые с ним работают. Но они не всегда скажут все как есть. Ведь это уже их научник, который уже влияет на их карьеру. Вывод: надо найти тех, кто говорить не боится. Только где их взять?
Лезем на сайт лаборатории. Заходим на вкладку сотрудники и скролим до списка alumni (выпускников). Обычно профессора публикуют список выпускников и их текущее место работы, чтобы прорекламировать свою лабу как удачное место для карьерного роста. Но нам эти люди нужны, чтобы найти всех скелетов в лабораторном шкафу. Если списка выпускников на сайте нет, можно поискать в списке авторов по старым статьям научника.
Дальше ищем, где эти люди работают сейчас, находим емэйл и пишем с просьбой созвониться. Как правило большинство соглашаются и даже рады новому знакомству. Во время звонка сначала познакомьтесь — нетворкинг всегда, нетворкинг во всем — и потом расспросите про научника. Список вопросов подготовьте заранее. Может получиться, что научник — в целом человек хороший, но не подходит вам по стилю работы. Так что это тоже лучше обсудить.
Ну и в конце напомню, что требования, которые вы выдвигаете к другим, надо применять и к себе. Однажды нам проводили экскурсию по стартап-инкубатору в CornellTech. На входе стояла доска, на которой маркером был накарябан устав инкубатора. Последним пунктом было “Don’t be a jerk”. Начальник инкубатора пояснил:
“Мы смогли создать комфортную рабочую атмосферу в нашем коллективе и очень ценим это. Некоторые люди думают, что их высокий интеллект является оправданием их стремного характера. Может быть так было раньше, но сейчас это не так. Сейчас на рынке интеллектуального труда достаточно высокая конкуренция, и мы можем себе позволить не нанимать мудаков”.
Кстати зацените, какой крутой кампус себе забабахал CornellTech. По ссылке виртуальный тур по кампусу в 3D.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#менторство
Предвзятость
Ранее я писал, что в хорошей аспе должно быть много профессоров. Сегодня поговорим о том, как этих профессоров нанимают, и в чем проблема такого найма.
Профессоров нанимает факультет. Сперва заочно отбирают кандидатов по присланным документам. Прошедших заочный тур интервьюируют удаленно. Далее оставшихся приглашают в кампус на очный этап. Проблема такого подхода в предвзятом заочном туре. Давайте посмотрим на список требуемых документов, и какая информация в них содержится:
⁃ CV. Помимо опыта работы в CV полно фамилий ученых и публикаций: список нобелевских лауреатов, которым вы жали руку, и статей в Nature, в которые вы смогли протолкнуть свою фамилию.
⁃ Рекомендации. Мировая наука держится на кумовстве: от цитирований до “непредвзятых” рецензий. Рекомендательные письма в науке — тоже своеобразный акт непотизма.
⁃ Cover letter. В этот пункт включаю разнообразные эссе, содержащие ваш research proposal.
Итого имеем:
Факультету надо нанять перспективного ученого. Но среди бумажек в заочном туре про науку говорится только в сover letter. Те же фамилии ученых из CV часто перевешивают научную идею. Столько раз слышал: заочный тур пройти в разы проще, если декан принимающего факультета лично знает вашего научного руководителя. Плюсом эти документы сопровождает куча ненужной инфы, увеличивающей предвзятость: имя, пол, возраст, фотография… Так сильных кандидатов “без знакомств” могут случайно отсеять на заочном этапе.
Учитывая консервативность университетов, я был уверен, что ни у кого не хватит яиц отступиться от действующей системы. Неожиданно яица нашлись в Йельском университете: начиная с прошлого года их факультет Молекулярной Биофизики и Биохимии принимает только анонимные заявки на профессорские позиции. Никаких CV, никаких фамилий, никаких фотографий — вы присылаете только анонимное предложение научного проекта.
Так факультет уверен, что отбирает сильные научные проекты в первом туре и может включать предвзятость на интервью, отбирая людей, с которыми комфортно работать, смотреть на софт скиллс и тп. Будет интересно следить за научными результатами этого факультета в ближайшие годы.
На сладкое зацените миниатюрную схему Нью-Йорка. Еще на ней меняется время суток, и самолетики над городом летают.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Ранее я писал, что в хорошей аспе должно быть много профессоров. Сегодня поговорим о том, как этих профессоров нанимают, и в чем проблема такого найма.
Профессоров нанимает факультет. Сперва заочно отбирают кандидатов по присланным документам. Прошедших заочный тур интервьюируют удаленно. Далее оставшихся приглашают в кампус на очный этап. Проблема такого подхода в предвзятом заочном туре. Давайте посмотрим на список требуемых документов, и какая информация в них содержится:
⁃ CV. Помимо опыта работы в CV полно фамилий ученых и публикаций: список нобелевских лауреатов, которым вы жали руку, и статей в Nature, в которые вы смогли протолкнуть свою фамилию.
⁃ Рекомендации. Мировая наука держится на кумовстве: от цитирований до “непредвзятых” рецензий. Рекомендательные письма в науке — тоже своеобразный акт непотизма.
⁃ Cover letter. В этот пункт включаю разнообразные эссе, содержащие ваш research proposal.
Итого имеем:
Факультету надо нанять перспективного ученого. Но среди бумажек в заочном туре про науку говорится только в сover letter. Те же фамилии ученых из CV часто перевешивают научную идею. Столько раз слышал: заочный тур пройти в разы проще, если декан принимающего факультета лично знает вашего научного руководителя. Плюсом эти документы сопровождает куча ненужной инфы, увеличивающей предвзятость: имя, пол, возраст, фотография… Так сильных кандидатов “без знакомств” могут случайно отсеять на заочном этапе.
Учитывая консервативность университетов, я был уверен, что ни у кого не хватит яиц отступиться от действующей системы. Неожиданно яица нашлись в Йельском университете: начиная с прошлого года их факультет Молекулярной Биофизики и Биохимии принимает только анонимные заявки на профессорские позиции. Никаких CV, никаких фамилий, никаких фотографий — вы присылаете только анонимное предложение научного проекта.
Так факультет уверен, что отбирает сильные научные проекты в первом туре и может включать предвзятость на интервью, отбирая людей, с которыми комфортно работать, смотреть на софт скиллс и тп. Будет интересно следить за научными результатами этого факультета в ближайшие годы.
На сладкое зацените миниатюрную схему Нью-Йорка. Еще на ней меняется время суток, и самолетики над городом летают.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Publish and perish
Штефан Гримм (на фото), немецкий биолог, был профессором токсикологии в Имперском колледже Лондона. В 2014 году в возрасте 51 года он покончил с собой. Через месяц сотрудникам колледжа было разослано письмо, написанное от лица профессора Гримма. В письме говорилось, как руководство факультета ставило Гримму ультиматумы об увольнении, из-за того, что тот не приносит достаточно денег с грантов — требовали £200 000 в год (оригинал письма). Гримм хорошо публиковался, активно писал книги и ревью. Но универ интересовали только деньги.
Возможно письмо было написано заранее и разослано с отложенным таймером. Не ясно, написал ли его сам Гримм. Но вскоре утекла рабочая переписка с его начальником Мартином Уилкинсом, где факт давления на Гримма подтвердился (оригинал переписки).
Многие университеты давят на профессоров из-за “недостатка” грантов. Академическая деятельность их волнует меньше. Например в этом году Университет Ливерпуля собирается сократить 47 профессоров. Формулировки руководства напоминают случай со Штефаном Гриммом. Такое поведение универов называют publish and perish.
Часто подобные скандалы всплывают в Великобритании, но проблема общемировая. Давайте разбираться, почему так происходит, на примере моего университета.
Представьте, что вы — профессор биохимии. У вас есть идея классного исследования. Вы хотите получить на него государственный грант. Для этого вам надо посчитать затраты на оборудование, реактивы и зарплаты сотрудникам лабы. К зарплатной части надо накинуть 30% fringe benefits (включает мед страховку, скидки на проезд и тп.).
Допустим, вы насчитали $1000. Это называется Direct Costs. Далее вам надо накинуть 69.5% (в случае моего универа). Эти деньги — Indirect Costs — заберет себе университет. Итого: чтобы получить $1000 вам придется попросить грант на $1695. Треть от Indirect Costs идет на администрирование универа, две трети на содержание кампуса и public facilities. В Гарварде и Йеле расценки похожие.
Видите подвох? Универ берет процент от гранта. То есть универу выгодно, чтобы профессор проводил дорогие исследования. Теоретики, которым для работы достаточно бумажки с ручкой, оказываются в заведомо проигрышной ситуации. Итого имеем: чтобы оставаться на плаву профессора занимаются бухгалтерией вместо науки. Вместо их академической деятельности оцениваются финансовые отчеты.
Не думаю, что рыночек здесь что-то порешает. Но конкретных идей по урегулированию проблемы у меня тоже нет. Нам еще предстоит переосмыслить систему финансирования науки. Интересно почитать ваши мысли: пишите в комменты или моему боту. На сладкое можете почитать хороший пост в другом блоге на похожую тему.
ЗЫ. Вообще, советую иногда читать финансовые документы и отчеты своего универа — узнаете много нового о своем работодателе. Так во время подготовки этого поста я заметил, что мой универ увеличивает fringe benefits для профессоров каждый год, а для постдоков понижает или оставляет прежними. К сожалению, это тоже общемировой тренд.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Штефан Гримм (на фото), немецкий биолог, был профессором токсикологии в Имперском колледже Лондона. В 2014 году в возрасте 51 года он покончил с собой. Через месяц сотрудникам колледжа было разослано письмо, написанное от лица профессора Гримма. В письме говорилось, как руководство факультета ставило Гримму ультиматумы об увольнении, из-за того, что тот не приносит достаточно денег с грантов — требовали £200 000 в год (оригинал письма). Гримм хорошо публиковался, активно писал книги и ревью. Но универ интересовали только деньги.
Возможно письмо было написано заранее и разослано с отложенным таймером. Не ясно, написал ли его сам Гримм. Но вскоре утекла рабочая переписка с его начальником Мартином Уилкинсом, где факт давления на Гримма подтвердился (оригинал переписки).
Многие университеты давят на профессоров из-за “недостатка” грантов. Академическая деятельность их волнует меньше. Например в этом году Университет Ливерпуля собирается сократить 47 профессоров. Формулировки руководства напоминают случай со Штефаном Гриммом. Такое поведение универов называют publish and perish.
Часто подобные скандалы всплывают в Великобритании, но проблема общемировая. Давайте разбираться, почему так происходит, на примере моего университета.
Представьте, что вы — профессор биохимии. У вас есть идея классного исследования. Вы хотите получить на него государственный грант. Для этого вам надо посчитать затраты на оборудование, реактивы и зарплаты сотрудникам лабы. К зарплатной части надо накинуть 30% fringe benefits (включает мед страховку, скидки на проезд и тп.).
Допустим, вы насчитали $1000. Это называется Direct Costs. Далее вам надо накинуть 69.5% (в случае моего универа). Эти деньги — Indirect Costs — заберет себе университет. Итого: чтобы получить $1000 вам придется попросить грант на $1695. Треть от Indirect Costs идет на администрирование универа, две трети на содержание кампуса и public facilities. В Гарварде и Йеле расценки похожие.
Видите подвох? Универ берет процент от гранта. То есть универу выгодно, чтобы профессор проводил дорогие исследования. Теоретики, которым для работы достаточно бумажки с ручкой, оказываются в заведомо проигрышной ситуации. Итого имеем: чтобы оставаться на плаву профессора занимаются бухгалтерией вместо науки. Вместо их академической деятельности оцениваются финансовые отчеты.
Не думаю, что рыночек здесь что-то порешает. Но конкретных идей по урегулированию проблемы у меня тоже нет. Нам еще предстоит переосмыслить систему финансирования науки. Интересно почитать ваши мысли: пишите в комменты или моему боту. На сладкое можете почитать хороший пост в другом блоге на похожую тему.
ЗЫ. Вообще, советую иногда читать финансовые документы и отчеты своего универа — узнаете много нового о своем работодателе. Так во время подготовки этого поста я заметил, что мой универ увеличивает fringe benefits для профессоров каждый год, а для постдоков понижает или оставляет прежними. К сожалению, это тоже общемировой тренд.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Мир изменился
Сначала небольшое объявление. Нью-Йорк полностью открылся: статистика норм, и город уже хорошо привит (наш универ так вообще на 95%). Поэтому предлагаю собраться вживую. Кто в НЙ или в окрестностях: пишите боту @TagiltsevSupportBot — сорганизуемся. Теперь сам пост:
Сегодня утром я шел на работу и смотрел на прохожих, занятых своей жизнью, поглощенных ежедневной суетой. Они даже не представляют, что вчера мир изменился.
— написал один ученый в своем твиттере. За день до этого, 15 июля, два крупнейших научных журнала Nature и Science вышли с двумя громкими статьями (источник скрина). Две лаборатории независимо друг от друга опубликовали методы и выложили открытый код для предсказания трехмерной структуры белка по его аминокислотной последовательности: AlphaFold и RosettaFold. (демки с ссылками на полный код, кто хочет попробовать: AF и RF)
Про революционность AlphaFold я рассказывал еще полгода назад (тык), но недооценивал масштабы события. Судите сами. Первые структуры белков (гемоглобина и миоглобина) были получены методом кристаллографии в 1958 году. С тех пор в базу данных структур белков PDB было внесено около 180 000 структур. Это результат полувековой работы тысяч ученых и многомиллиардных инвестицией. AlphaFold уже определила 350 000 структур. Mic drop.
Меньше чем за неделю AlphaFold стало словом нарицательным. Теперь говорят to alphafold a protein - альфафолднуть белок. Ну и куда без шутеечек от структурных биологов а-ля “Окей, Альфафолд, поставь будильник на 7 утра”. RosettaFold проигрывает в публичности, но тоже на слуху. Интернет уже забит вычислениями разных структур: от сильно интригующих до очевидно неправильных — огромный материал, с которым можно работать (даже неправильные структуры - интересно-неправильные). Если сформируется критическая масса публикаций на основе этой технологии, скорее всего за это дадут Нобелевскую с задержкой в несколько лет. Думаю, лауреатами будут David Baker) из Вашингтонского университета и кто-нибудь из DeepMind (вряд ли сам Demis Hassabis, хотя хз).
Означает ли это конец структурной биологии? Конечно нет. Во-первых, цель структурной биологии не в определении структур, а в их интерпретации. Во-вторых, нейросети тренировали на структурах отчищенных белков. Особенно интересно знать структуру в нативной среде (внутри клетки или вируса) — для этого тоже нужны эксперименты. В-третьих, функция белка описывается не статичной структурой, а ее динамикой и взаимодействием с другими молекулами — для этого все еще нужны эксперименты (хотя вычислительные методы тоже пытаются).
В итоге, когда хайп спадет, AlphaFold и RosettaFold превратятся в рутинные инструменты в арсенале структурного биолога. Вообще, структурная биология радует в последнее время. Один мой знакомый сказал, что ему безумно повезло родиться и жить именно сейчас — ведь он может наблюдать революцию в биологии вживую (и участвовать). Я его прекрасно понимаю — хорошие новости выходят буквально каждую неделю, а прорывные — каждый месяц.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Сначала небольшое объявление. Нью-Йорк полностью открылся: статистика норм, и город уже хорошо привит (наш универ так вообще на 95%). Поэтому предлагаю собраться вживую. Кто в НЙ или в окрестностях: пишите боту @TagiltsevSupportBot — сорганизуемся. Теперь сам пост:
Сегодня утром я шел на работу и смотрел на прохожих, занятых своей жизнью, поглощенных ежедневной суетой. Они даже не представляют, что вчера мир изменился.
— написал один ученый в своем твиттере. За день до этого, 15 июля, два крупнейших научных журнала Nature и Science вышли с двумя громкими статьями (источник скрина). Две лаборатории независимо друг от друга опубликовали методы и выложили открытый код для предсказания трехмерной структуры белка по его аминокислотной последовательности: AlphaFold и RosettaFold. (демки с ссылками на полный код, кто хочет попробовать: AF и RF)
Про революционность AlphaFold я рассказывал еще полгода назад (тык), но недооценивал масштабы события. Судите сами. Первые структуры белков (гемоглобина и миоглобина) были получены методом кристаллографии в 1958 году. С тех пор в базу данных структур белков PDB было внесено около 180 000 структур. Это результат полувековой работы тысяч ученых и многомиллиардных инвестицией. AlphaFold уже определила 350 000 структур. Mic drop.
Меньше чем за неделю AlphaFold стало словом нарицательным. Теперь говорят to alphafold a protein - альфафолднуть белок. Ну и куда без шутеечек от структурных биологов а-ля “Окей, Альфафолд, поставь будильник на 7 утра”. RosettaFold проигрывает в публичности, но тоже на слуху. Интернет уже забит вычислениями разных структур: от сильно интригующих до очевидно неправильных — огромный материал, с которым можно работать (даже неправильные структуры - интересно-неправильные). Если сформируется критическая масса публикаций на основе этой технологии, скорее всего за это дадут Нобелевскую с задержкой в несколько лет. Думаю, лауреатами будут David Baker) из Вашингтонского университета и кто-нибудь из DeepMind (вряд ли сам Demis Hassabis, хотя хз).
Означает ли это конец структурной биологии? Конечно нет. Во-первых, цель структурной биологии не в определении структур, а в их интерпретации. Во-вторых, нейросети тренировали на структурах отчищенных белков. Особенно интересно знать структуру в нативной среде (внутри клетки или вируса) — для этого тоже нужны эксперименты. В-третьих, функция белка описывается не статичной структурой, а ее динамикой и взаимодействием с другими молекулами — для этого все еще нужны эксперименты (хотя вычислительные методы тоже пытаются).
В итоге, когда хайп спадет, AlphaFold и RosettaFold превратятся в рутинные инструменты в арсенале структурного биолога. Вообще, структурная биология радует в последнее время. Один мой знакомый сказал, что ему безумно повезло родиться и жить именно сейчас — ведь он может наблюдать революцию в биологии вживую (и участвовать). Я его прекрасно понимаю — хорошие новости выходят буквально каждую неделю, а прорывные — каждый месяц.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Широко шагая
В предыдущих постах я рассказывал про несколько крутых белковых машин в нашем организме: молекулярный лифт через мембрану клетки и отмычку для сенсора холода (тык), роторную турбину (тык), насос для закачивания кислоты в желудок (тык). Сегодня расскажу про еще один офигенный вид белков — линейные моторы.
Как следует из названия, эти белки умеют ходить по прямой. Где и зачем они ходят?
Сначала небольшой ликбез:
Наши клетки чем-то напоминают походные палатки. Они покрыты мягкой оболочкой (мембраной), которой придает форму внутренний каркас (цитоскелет). Схоже палаточному каркасу цитоскелет — это сеть из разнообразных трубочек, которые пронизывают клетку. У цитоскелета есть несколько крутых фишек.
Во-первых, он может собираться и разбираться внутри клетки. Представьте, что вы разбираете каркас палатки с одной стороны, и собираете с другой. Палатка начнет смещаться в сторону, где каркас “нарастает”. Клетки перемещаются подобным образом за счет цитоскелета.
Во-вторых, по цитоскелету могут ходить те самые белки — линейные моторы. Сейчас самое крутое: у этих белков есть две ноги! И они этими ногами шагают! Как люди! На каждый шаг требуется энергия, которую они получают, переваривая АТФ. Пожрал, пошел гулять — все как у людей.
Помимо ног у них есть руки! Ну как минимум одна рука. Этой рукой они могут хватать грузы и носить их за собой. Осознайте это: в ваших клетках бегают миллионы маленьких “человечков”, которые занимаются доставкой грузов. Зацените 3D анимацию, на которой мило прихрамывает один такой белок, таща за собой огромную везикулу. Кстати, методом, которым я занимаюсь в аспе, раньше показали, что настоящий белок именно так и ходит (видео с микроскопа тут).
А сейчас самое-пресамое крутое. Ваши мышцы пронизаны параллельными волокнами из того же материала, из которого сделан цитоскелет. Когда поступает сигнал, миллионы этих белков хватаются за руки и бегут в разные стороны по параллельным волокнам. В результате мышца сокращается. Сейчас вы читаете этот пост за счет того что ваш глаз поворачивают близлежащие мышцы, которыми двигают эти самые наночеловечки. По похожему принципу клетки “разрываются” на две в видео пару постов назад.
Если после всего этого вы еще не осознали, что биофизика и структурная биология — это невероятно интересно, то я уже не знаю…)
ЗЫ. Тут полная версия 3D-анимации с кучей других занятных белков.
Всем пятницы,
Тг
#огненныебелки
#научпоп
В предыдущих постах я рассказывал про несколько крутых белковых машин в нашем организме: молекулярный лифт через мембрану клетки и отмычку для сенсора холода (тык), роторную турбину (тык), насос для закачивания кислоты в желудок (тык). Сегодня расскажу про еще один офигенный вид белков — линейные моторы.
Как следует из названия, эти белки умеют ходить по прямой. Где и зачем они ходят?
Сначала небольшой ликбез:
Наши клетки чем-то напоминают походные палатки. Они покрыты мягкой оболочкой (мембраной), которой придает форму внутренний каркас (цитоскелет). Схоже палаточному каркасу цитоскелет — это сеть из разнообразных трубочек, которые пронизывают клетку. У цитоскелета есть несколько крутых фишек.
Во-первых, он может собираться и разбираться внутри клетки. Представьте, что вы разбираете каркас палатки с одной стороны, и собираете с другой. Палатка начнет смещаться в сторону, где каркас “нарастает”. Клетки перемещаются подобным образом за счет цитоскелета.
Во-вторых, по цитоскелету могут ходить те самые белки — линейные моторы. Сейчас самое крутое: у этих белков есть две ноги! И они этими ногами шагают! Как люди! На каждый шаг требуется энергия, которую они получают, переваривая АТФ. Пожрал, пошел гулять — все как у людей.
Помимо ног у них есть руки! Ну как минимум одна рука. Этой рукой они могут хватать грузы и носить их за собой. Осознайте это: в ваших клетках бегают миллионы маленьких “человечков”, которые занимаются доставкой грузов. Зацените 3D анимацию, на которой мило прихрамывает один такой белок, таща за собой огромную везикулу. Кстати, методом, которым я занимаюсь в аспе, раньше показали, что настоящий белок именно так и ходит (видео с микроскопа тут).
А сейчас самое-пресамое крутое. Ваши мышцы пронизаны параллельными волокнами из того же материала, из которого сделан цитоскелет. Когда поступает сигнал, миллионы этих белков хватаются за руки и бегут в разные стороны по параллельным волокнам. В результате мышца сокращается. Сейчас вы читаете этот пост за счет того что ваш глаз поворачивают близлежащие мышцы, которыми двигают эти самые наночеловечки. По похожему принципу клетки “разрываются” на две в видео пару постов назад.
Если после всего этого вы еще не осознали, что биофизика и структурная биология — это невероятно интересно, то я уже не знаю…)
ЗЫ. Тут полная версия 3D-анимации с кучей других занятных белков.
Всем пятницы,
Тг
#огненныебелки
#научпоп
YouTube
Kinesin protein walking on microtubule
Kinesin protein walking on a microtubule in a cell
Нобель
Каждый год я порываюсь написать пост по Нобелевской неделе и каждый год бью себя по рукам. В этот раз бил недостаточно сильно, поэтому вот.
Сначала о научных премиях в целом. По-моему, это очень спорная затея. Цель спортсмена — выиграть Олимпийское золото. Цель ученого — создать новые знания. Премии — это не цель, а стимулирующий фактор.
Стимулируют в премиях две плюшки: публичность и деньги. С первым все просто: многие ученые тщеславны. И это нормально: вы совершили революционное открытие и хотите, чтобы о нем узнали.
Теперь про деньги. Размер Нобелевской — около миллиона долларов. Обычно делят на 2-3 человек, минус налоги. Выходит двести-триста тысяч на нос. Сумма не маленькая. Но она не должна быть весомой, для человека, потратившего несколько десятков лет своей жизни, чтобы создать фундаментальное для человечества знание. Да, это я ворчу про низкие зарплаты в науке.
Вывод: я не в восторге от того, что в науке можно “выиграть премию”. Но хорошей альтернативы нет, так что лучше пока так.
Теперь про саму Нобелевскую. Лауреат премии по литературе Бернард Шоу как-то сказал: “Я готов простить Альфреду Нобелю изобретение динамита, но только дьявол в людском обличье мог выдумать Нобелевскую премию!“
Эта фраза очень точно описывает тот срач, который ежегодно вызывают решения Нобелевского комитета. Оно и понятно. В науке много престижных премий: Breakthrough Prize, Премия Шао, Медаль Копли… Но только Нобелевская премия, будучи самой престижной, обсуждается в широких кругах.
Например, в прошлом году Нобелевскую по химии дали за CRISPR (тут мой пост про CRISPR). То, что за него дадут Нобелевскую, было понятно еще лет пять назад. Тогда же было понятно, что кого-то обделят. В итоге Нобелевский комитет выбрал очень точную формулировку при вручении награды, и Эмманюэль Шарпентье и Дженифер Дудна заслуженно стали лауреатами.
В этом году все ждали, что премию по физиологии и медицине дадут Каталин Карико (и Дрю Вайсману?) за мРНКовые вакцины. Я аж поперхнулся, когда премия досталась Дэвид Джулиусу и Ардему Патапутяну за рецепторы температуры и осязания. Здесь я не могу быть объективным, так как за их работой я слежу давно, а исследования этих рецепторов отчасти мотивировали меня заниматься биофизикой.
Думаю одна из причин высокого престижа Нобелевской — умение не реагировать на тренды и отмечать открытия, проверенные временем. Это не хорошо и не плохо, но точно увеличивает престиж премии. Так что Каталин Карико еще получит свою Нобелевскую.
Отдельно хочется поздравить Дмитрия Муратова и редакцию @novaya_pishet. Невероятно смелые люди продлжают делать топовую независимую журналистику — это достойно Нобелевской.
ЗЫ. В завещании Альфреда Нобеля есть несколько интересных моментов (не нашел на русском). 94% процента своих сбережений он отдал на премию. Оставшиеся деньги поделил между родственниками и знакомыми, чему те были “несказанно рады”. В начале завещания приводится список этих бедолаг с именами, адресами и размером наследства. В абзаце про премию Нобель пишет, что ее должны получать “наиболее достойные, независимо от того, скандинавы они или нет”. В конце завещания Нобель четко прописывает, чтобы перед кремацией ему “вскрыли вены”, и чтобы компетентный доктор убедился в смерти.
ЗЫЫ. Кому Нобелевская до лампочки, зацените видео зарождения кристалла поваренной соли, снятое на электронный микроскоп (оригинальная статья). Темные точки — это отдельные ионы натрия и хлора.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Каждый год я порываюсь написать пост по Нобелевской неделе и каждый год бью себя по рукам. В этот раз бил недостаточно сильно, поэтому вот.
Сначала о научных премиях в целом. По-моему, это очень спорная затея. Цель спортсмена — выиграть Олимпийское золото. Цель ученого — создать новые знания. Премии — это не цель, а стимулирующий фактор.
Стимулируют в премиях две плюшки: публичность и деньги. С первым все просто: многие ученые тщеславны. И это нормально: вы совершили революционное открытие и хотите, чтобы о нем узнали.
Теперь про деньги. Размер Нобелевской — около миллиона долларов. Обычно делят на 2-3 человек, минус налоги. Выходит двести-триста тысяч на нос. Сумма не маленькая. Но она не должна быть весомой, для человека, потратившего несколько десятков лет своей жизни, чтобы создать фундаментальное для человечества знание. Да, это я ворчу про низкие зарплаты в науке.
Вывод: я не в восторге от того, что в науке можно “выиграть премию”. Но хорошей альтернативы нет, так что лучше пока так.
Теперь про саму Нобелевскую. Лауреат премии по литературе Бернард Шоу как-то сказал: “Я готов простить Альфреду Нобелю изобретение динамита, но только дьявол в людском обличье мог выдумать Нобелевскую премию!“
Эта фраза очень точно описывает тот срач, который ежегодно вызывают решения Нобелевского комитета. Оно и понятно. В науке много престижных премий: Breakthrough Prize, Премия Шао, Медаль Копли… Но только Нобелевская премия, будучи самой престижной, обсуждается в широких кругах.
Например, в прошлом году Нобелевскую по химии дали за CRISPR (тут мой пост про CRISPR). То, что за него дадут Нобелевскую, было понятно еще лет пять назад. Тогда же было понятно, что кого-то обделят. В итоге Нобелевский комитет выбрал очень точную формулировку при вручении награды, и Эмманюэль Шарпентье и Дженифер Дудна заслуженно стали лауреатами.
В этом году все ждали, что премию по физиологии и медицине дадут Каталин Карико (и Дрю Вайсману?) за мРНКовые вакцины. Я аж поперхнулся, когда премия досталась Дэвид Джулиусу и Ардему Патапутяну за рецепторы температуры и осязания. Здесь я не могу быть объективным, так как за их работой я слежу давно, а исследования этих рецепторов отчасти мотивировали меня заниматься биофизикой.
Думаю одна из причин высокого престижа Нобелевской — умение не реагировать на тренды и отмечать открытия, проверенные временем. Это не хорошо и не плохо, но точно увеличивает престиж премии. Так что Каталин Карико еще получит свою Нобелевскую.
Отдельно хочется поздравить Дмитрия Муратова и редакцию @novaya_pishet. Невероятно смелые люди продлжают делать топовую независимую журналистику — это достойно Нобелевской.
ЗЫ. В завещании Альфреда Нобеля есть несколько интересных моментов (не нашел на русском). 94% процента своих сбережений он отдал на премию. Оставшиеся деньги поделил между родственниками и знакомыми, чему те были “несказанно рады”. В начале завещания приводится список этих бедолаг с именами, адресами и размером наследства. В абзаце про премию Нобель пишет, что ее должны получать “наиболее достойные, независимо от того, скандинавы они или нет”. В конце завещания Нобель четко прописывает, чтобы перед кремацией ему “вскрыли вены”, и чтобы компетентный доктор убедился в смерти.
ЗЫЫ. Кому Нобелевская до лампочки, зацените видео зарождения кристалла поваренной соли, снятое на электронный микроскоп (оригинальная статья). Темные точки — это отдельные ионы натрия и хлора.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Принстон — молодец (но это не точно)
Поговорим о бесполезном. Как-то в 2017 году в первый же год моей аспирантуры Конгресс США додумался за счет аспирантов поднимать американскую экономику. Они выдвинули новый налоговый законопроект, в котором предложили рассматривать плату за обучение в аспирантуре (tuition fee) как доход и облагать ее налогом. Чтобы понять всю абсурдность, давайте разберемся, что это за плата такая.
На самом деле аспирантура в большинстве американских вузов бесплатная для самих аспирантов (по крайней мере в STEM). Но так как рука капиталиста не может просто написать $0 в чеке, номинально существует пресловутый tuition fee. Эти деньги университет либо платит сам себе за то, что аспирант помогает вести лабы и семинары. Либо эту сумму покрывает научрук с грантов лаборатории (тогда в документах его называют спонсором).
Теперь понимаете, в чем глупость? Конгресс хотел приравнять плату за обучение как доход аспирантов и собирать налоги с денег, которые они даже не видят.
Эта новость поставила на уши всех. Например наш ректор заверяла, что Корнелл пойдет до конца, и бравые корнеллские юристы придумают, как переименовать tuition fee, чтобы обойти потенциальные налоги. К счастью, законопроект не прошел.
Так почему же Принстон — молодец? Во-первых, они подняли стипендии аспирантам на 25%. Теперь за десятимесячный учебный год аспирант получат $40К брутто. В прошлом году я получал $43.5К брутто в Корнелле за календарный год — это считается хорошей стипендией. Учитывая дороговизну Нью-Йорка, где находился мой факультет, новое предложение Принстона выглядит не так плохо.
Во-вторых, в твиттере пошел слух, что Принстон отменяет tuition fee! Пока вы не подпрыгнули от восторга, подчеркну, что официального пресс-релиза на этот счет не было — только слухи от “неких источников” в управлении университета. Вот пост и соответсвующий твит, откуда все пошло.
Если это правда, то Принстон — большие молодцы. В таком случае аспиранты станут дешевле для профессоров на несколько десятков тысяч долларов в год. Помните, я писал про indirect cots? Эта сумма тоже станет меньше. Да и у самих аспирантов будет меньше головной боли. А главное — если Принстон возьмет инициативу, профессора в других богатых университетах начнут требовать подобных условий. Также это положительно отразится на репутации университета — богатые университеты часто осуждают за то, что те тратят недостаточно денег на студентов. Ждем официальных заявлений.
Кого американские tuition fee не интересуют, зацените наноробота, который может хватать вялых сперматозоидов и доставлять их в яйцеклетку (оригинал статьи 2016 года). Теперь мужикам вообще ничего не надо будет делать.
UPD. Видео отвалилось от поста, я перезалил в комментарии.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#образование
Поговорим о бесполезном. Как-то в 2017 году в первый же год моей аспирантуры Конгресс США додумался за счет аспирантов поднимать американскую экономику. Они выдвинули новый налоговый законопроект, в котором предложили рассматривать плату за обучение в аспирантуре (tuition fee) как доход и облагать ее налогом. Чтобы понять всю абсурдность, давайте разберемся, что это за плата такая.
На самом деле аспирантура в большинстве американских вузов бесплатная для самих аспирантов (по крайней мере в STEM). Но так как рука капиталиста не может просто написать $0 в чеке, номинально существует пресловутый tuition fee. Эти деньги университет либо платит сам себе за то, что аспирант помогает вести лабы и семинары. Либо эту сумму покрывает научрук с грантов лаборатории (тогда в документах его называют спонсором).
Теперь понимаете, в чем глупость? Конгресс хотел приравнять плату за обучение как доход аспирантов и собирать налоги с денег, которые они даже не видят.
Эта новость поставила на уши всех. Например наш ректор заверяла, что Корнелл пойдет до конца, и бравые корнеллские юристы придумают, как переименовать tuition fee, чтобы обойти потенциальные налоги. К счастью, законопроект не прошел.
Так почему же Принстон — молодец? Во-первых, они подняли стипендии аспирантам на 25%. Теперь за десятимесячный учебный год аспирант получат $40К брутто. В прошлом году я получал $43.5К брутто в Корнелле за календарный год — это считается хорошей стипендией. Учитывая дороговизну Нью-Йорка, где находился мой факультет, новое предложение Принстона выглядит не так плохо.
Во-вторых, в твиттере пошел слух, что Принстон отменяет tuition fee! Пока вы не подпрыгнули от восторга, подчеркну, что официального пресс-релиза на этот счет не было — только слухи от “неких источников” в управлении университета. Вот пост и соответсвующий твит, откуда все пошло.
Если это правда, то Принстон — большие молодцы. В таком случае аспиранты станут дешевле для профессоров на несколько десятков тысяч долларов в год. Помните, я писал про indirect cots? Эта сумма тоже станет меньше. Да и у самих аспирантов будет меньше головной боли. А главное — если Принстон возьмет инициативу, профессора в других богатых университетах начнут требовать подобных условий. Также это положительно отразится на репутации университета — богатые университеты часто осуждают за то, что те тратят недостаточно денег на студентов. Ждем официальных заявлений.
Кого американские tuition fee не интересуют, зацените наноробота, который может хватать вялых сперматозоидов и доставлять их в яйцеклетку (оригинал статьи 2016 года). Теперь мужикам вообще ничего не надо будет делать.
UPD. Видео отвалилось от поста, я перезалил в комментарии.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#образование
Пост о пространстве комплексных структур на вещественной поверхности с точностью до изотопии тождественному отображению
Сегодня расскажу историю, которую давно подслушал в одном из выпусков Kuji-подкаста.
Жил-был парень по имени Освальд. Освальд любил две вещи: математику и нацизм. Будучи вундеркиндом еще в раннем возрасте он сделал много важных математических открытий. Публиковал он их в “расово чистом” журнале Deutsche Matematik.
Освальд любил нацизм больше, чем математику. Еще будучи студентом он протестовал против своих профессоров еврейского происхождения Эдмунда Ландау и Рихарда Куранта (да, это тот самый Курант, который основал знаменитый Курантовский институт математики в Нью-Йорке).
В 1939 году Освальд отправился добровольцем на фронт с личного разрешения Гитлера. Он был убит где-то под Днепром в 1943 в возрасте 30 лет.
Вклад Освальда в математику оценят только через 20 лет после его смерти, когда откопают в расово чистых журналах его работы. На их основе в его честь назовут целое пространство — пространство Тейхмюллера…
Жила-была девушка по имени Мариам. Она, как и Освальд, любила математику. Будучи вундеркиндом еще в раннем возрасте она сделала много важных математических открытий.
Родом из Ирана, Мариам переехала в США, где она окончила аспирантуру и продолжила заниматься математикой. В США она отказалась от хиджаба и стала носить короткую стрижку. Там она вышла замуж за одного чешского математика. У них родилась дочь.
Большую часть своей работы Мариам посвятила пространствам Тейхмюллера. За свои открытия в 2014 году Мариам Мирзахани получила медаль Филдса — самую престижную награду в математике. Таким образом она стала первой женщиной и первым математиком из Ирана, получившей медаль Филдса.
Мариам умерла в 2017 от рака груди в возрасте 40 лет. После ее смерти иранские газеты нарушили табу и опубликовали на первых страницах ее фото с непокрытой головой, без хиджаба (источник фото: AFP).
Короткостриженная женщина из мусульманской страны получила медаль Филдса, продолжив работу заядлого нациста. Она стала иконой современной математики, он, наверно, еще догорает в аду. Они работали над одной темой, но трудно себе представить, что бы было, встреться они в реальной жизни.
Всем добра,
Тг
ЗЫ. Волею судеб недавно был в Тбилиси, где @forestsasha набила мне на руке невероятную красоту. 1 мая в их тату-студии My Forest Ink в Москве будет благотворительный walk-in. Доход от мероприятия отправят в Такие дела и в Международный Красный Крест. Если давно хотели тату — вот отличный повод.
#научпоп
Сегодня расскажу историю, которую давно подслушал в одном из выпусков Kuji-подкаста.
Жил-был парень по имени Освальд. Освальд любил две вещи: математику и нацизм. Будучи вундеркиндом еще в раннем возрасте он сделал много важных математических открытий. Публиковал он их в “расово чистом” журнале Deutsche Matematik.
Освальд любил нацизм больше, чем математику. Еще будучи студентом он протестовал против своих профессоров еврейского происхождения Эдмунда Ландау и Рихарда Куранта (да, это тот самый Курант, который основал знаменитый Курантовский институт математики в Нью-Йорке).
В 1939 году Освальд отправился добровольцем на фронт с личного разрешения Гитлера. Он был убит где-то под Днепром в 1943 в возрасте 30 лет.
Вклад Освальда в математику оценят только через 20 лет после его смерти, когда откопают в расово чистых журналах его работы. На их основе в его честь назовут целое пространство — пространство Тейхмюллера…
Жила-была девушка по имени Мариам. Она, как и Освальд, любила математику. Будучи вундеркиндом еще в раннем возрасте она сделала много важных математических открытий.
Родом из Ирана, Мариам переехала в США, где она окончила аспирантуру и продолжила заниматься математикой. В США она отказалась от хиджаба и стала носить короткую стрижку. Там она вышла замуж за одного чешского математика. У них родилась дочь.
Большую часть своей работы Мариам посвятила пространствам Тейхмюллера. За свои открытия в 2014 году Мариам Мирзахани получила медаль Филдса — самую престижную награду в математике. Таким образом она стала первой женщиной и первым математиком из Ирана, получившей медаль Филдса.
Мариам умерла в 2017 от рака груди в возрасте 40 лет. После ее смерти иранские газеты нарушили табу и опубликовали на первых страницах ее фото с непокрытой головой, без хиджаба (источник фото: AFP).
Короткостриженная женщина из мусульманской страны получила медаль Филдса, продолжив работу заядлого нациста. Она стала иконой современной математики, он, наверно, еще догорает в аду. Они работали над одной темой, но трудно себе представить, что бы было, встреться они в реальной жизни.
Всем добра,
Тг
ЗЫ. Волею судеб недавно был в Тбилиси, где @forestsasha набила мне на руке невероятную красоту. 1 мая в их тату-студии My Forest Ink в Москве будет благотворительный walk-in. Доход от мероприятия отправят в Такие дела и в Международный Красный Крест. Если давно хотели тату — вот отличный повод.
#научпоп
Бабки, бабки, сука, бабки
В последнее время наблюдаю один возрастающий тренд: все больше профессоров жалуются на то, что не могут нанять себе в лабу постдока. Рынок труда в академии лихорадит, и недостаток постдоков — лишь одна из составляющих большей проблемы. Давайте разбираться.
Для начала расскажу, кто такие постдоки, и откуда они взялись. Раньше многие аспиранты после защиты диссертации сразу становились профессорами. Все изменилось во второй половине ХХ века. С тех пор по данным NSF количество выпускающихся PhD в год выросло в 5 раз. Количество/качество профессорских позиций мягко говоря не поспевало за растущей конкуренцией.
Вместо решения проблемы компетентный академический менеджмент придумал временную заплатку — post-doctoral researcher или постдок. Это промежуточная позиция ученого для выпускников аспирантуры — чтобы не все сразу ломились в профессора.
Поначалу постдок занимал около двух лет. Но как обычно бывает, если не решать проблему в корне, то приходится увеличивать заплатку. Сегодня многие ходят в постдоках 5-7 лет.
Во многих странах статус постдока близок к стажеру и не рассматривается, как полноценная работа. А раз так, то постдоку можно платить маленькую стипендию вместо нормальной зарплаты, иногда урезать бонусы с пенсионных накоплений и тп.
В 2017 году постдокам в Нью-Йорке платили примерно $35К. После повышения минимальной зарплаты до $15 в час уборщикам и кассирам резко стали платить больше, чем постдокам: ведь последние — всего лишь стажеры. После небольшого бунта зарплату повысили до $55К, что тоже неприлично мало. Для сравнения зарплата в private equity в биотехе после аспирантуры в Нью-Йорке $150-170К.
Для многих американцев работа постдоком — это роскошь: ведь им надо выплачивать кредит за учебу. Часто банки дают отсрочку на возвращение кредита, пока вы студент. Но банки рассматривают постдока как полноценную работу, а значит надо возвращать кредит.
Если все так плохо, зачем люди с научной степенью вообще идут в постдоки? Во-первых, заветный tenure — постоянная профессорская позиция. Но в последние годы эта позиция становится все менее заветной и все менее постоянной. Во-вторых, гнетущее взывание к воображаемому чувству долга со стороны академического общества: если ты посмеешь уйти на нормальную работу с комфортными условиями, то ты “предашь науку” — удерживает людей внутри системы за их комплексы (а у кого их нет).
Так было раньше. Но вот в системе что-то сломалось. Рынок интеллектуального труда разнообразен и привлекателен как никогда — можно изобретать крутые штуки и работать с умными людьми за хорошую компенсацию вне университета. При этом позиция постдока не то что не поспевает за рынком, но становится только хуже. Отсюда и имеем отток мозгов из науки.
У кого-то может возникнуть вопрос: Гриша, если ты такой умный, почему сам пошел на постдока? Отвечаю: я действительно рассматривал постдока как позицию, где меня чему-то учат. Для воплощения моих дальнейших планов мне надо еще кое-чему научиться. При этом при выборе постдока я рассматривал только те институты, которые платят зарплату минимум соответствующую местному среднему классу и позволяющую делать сбережения. Также у института должно быть достаточно средств, чтобы я не думал о стоимости экспериментов.
Большинство позиций постдоков этим требованиям не соответствует. Поэтому хочу обратиться к действующим аспирантам: вы никому ничего не должны. Не жертвуйте себя ради эфемерной науки. Крутые вещи можно строить и в индустрии, и в стартапах. Оглянитесь вокруг, и вы увидите много возможностей вне академии. Делайте постдока, если только вы понимаете, зачем конкретно вам это надо.
ЗЫ. Аспирантка из MIT и одна из крупных фигур на стыке CS и биологии Ellen Zhong только что выпустилась и открывает свою лабу в Принстоне. Ellen могла бы получить работу в любой компании за любые деньги, но пока остается в академии. Если вы в Принстоне на CS и хотите быть на грани CS и био, присмотритесь — скоро там будут жарко.
Старый пост в тему: академия vs индустрия.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#карьера
В последнее время наблюдаю один возрастающий тренд: все больше профессоров жалуются на то, что не могут нанять себе в лабу постдока. Рынок труда в академии лихорадит, и недостаток постдоков — лишь одна из составляющих большей проблемы. Давайте разбираться.
Для начала расскажу, кто такие постдоки, и откуда они взялись. Раньше многие аспиранты после защиты диссертации сразу становились профессорами. Все изменилось во второй половине ХХ века. С тех пор по данным NSF количество выпускающихся PhD в год выросло в 5 раз. Количество/качество профессорских позиций мягко говоря не поспевало за растущей конкуренцией.
Вместо решения проблемы компетентный академический менеджмент придумал временную заплатку — post-doctoral researcher или постдок. Это промежуточная позиция ученого для выпускников аспирантуры — чтобы не все сразу ломились в профессора.
Поначалу постдок занимал около двух лет. Но как обычно бывает, если не решать проблему в корне, то приходится увеличивать заплатку. Сегодня многие ходят в постдоках 5-7 лет.
Во многих странах статус постдока близок к стажеру и не рассматривается, как полноценная работа. А раз так, то постдоку можно платить маленькую стипендию вместо нормальной зарплаты, иногда урезать бонусы с пенсионных накоплений и тп.
В 2017 году постдокам в Нью-Йорке платили примерно $35К. После повышения минимальной зарплаты до $15 в час уборщикам и кассирам резко стали платить больше, чем постдокам: ведь последние — всего лишь стажеры. После небольшого бунта зарплату повысили до $55К, что тоже неприлично мало. Для сравнения зарплата в private equity в биотехе после аспирантуры в Нью-Йорке $150-170К.
Для многих американцев работа постдоком — это роскошь: ведь им надо выплачивать кредит за учебу. Часто банки дают отсрочку на возвращение кредита, пока вы студент. Но банки рассматривают постдока как полноценную работу, а значит надо возвращать кредит.
Если все так плохо, зачем люди с научной степенью вообще идут в постдоки? Во-первых, заветный tenure — постоянная профессорская позиция. Но в последние годы эта позиция становится все менее заветной и все менее постоянной. Во-вторых, гнетущее взывание к воображаемому чувству долга со стороны академического общества: если ты посмеешь уйти на нормальную работу с комфортными условиями, то ты “предашь науку” — удерживает людей внутри системы за их комплексы (а у кого их нет).
Так было раньше. Но вот в системе что-то сломалось. Рынок интеллектуального труда разнообразен и привлекателен как никогда — можно изобретать крутые штуки и работать с умными людьми за хорошую компенсацию вне университета. При этом позиция постдока не то что не поспевает за рынком, но становится только хуже. Отсюда и имеем отток мозгов из науки.
У кого-то может возникнуть вопрос: Гриша, если ты такой умный, почему сам пошел на постдока? Отвечаю: я действительно рассматривал постдока как позицию, где меня чему-то учат. Для воплощения моих дальнейших планов мне надо еще кое-чему научиться. При этом при выборе постдока я рассматривал только те институты, которые платят зарплату минимум соответствующую местному среднему классу и позволяющую делать сбережения. Также у института должно быть достаточно средств, чтобы я не думал о стоимости экспериментов.
Большинство позиций постдоков этим требованиям не соответствует. Поэтому хочу обратиться к действующим аспирантам: вы никому ничего не должны. Не жертвуйте себя ради эфемерной науки. Крутые вещи можно строить и в индустрии, и в стартапах. Оглянитесь вокруг, и вы увидите много возможностей вне академии. Делайте постдока, если только вы понимаете, зачем конкретно вам это надо.
ЗЫ. Аспирантка из MIT и одна из крупных фигур на стыке CS и биологии Ellen Zhong только что выпустилась и открывает свою лабу в Принстоне. Ellen могла бы получить работу в любой компании за любые деньги, но пока остается в академии. Если вы в Принстоне на CS и хотите быть на грани CS и био, присмотритесь — скоро там будут жарко.
Старый пост в тему: академия vs индустрия.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#карьера
Sexual misconduct
В США есть такой закон — Раздел IX (Title IX), который запрещает половую дискриминацию в учебных заведениях, где есть федеральные деньги. Закон довольно объемный, но сегодня мы поговорим про конкретную часть — сексуальные домогательства (не знаю, как хорошо перевести sexual misconduct; кто знает — пишите в комменты).
Раздел IX был принят в 1972 году, 50 лет назад. Среди первых громких случаев — иск против Йельского университета. Некоторые профессора ставили хорошие оценки за секс, были случаи изнасилования. Руководство универа спускало все на тормозах. В 1977 группа студентов попыталась засудить Йель за бездействие на основе Раздела IX. Кейс провалился из-за технических моментов, но публичность вокруг процесса заставила универ как-то решать проблему (почитайте статью одной из пострадавших - тык).
Сейчас на дворе 2022 год, но ситуация с сексуальными домогательствами в академии все еще катастрофическая. В США по частоте домогательств академическая среда уступает только армии (не думаю, что в других странах сильно лучше). Даже есть публичная база случаев домогательств в универах (тык).
И если домогающегося постдока можно приструнить через начальство (если начальство нормальное), то с профессурой все сложнее. Часто узконаправленными темами исследований занимается всего несколько профессоров в мире. И если домогательства исходят от профессора с большим политическим влиянием, остаться в этой теме будет очень сложно.
Так как иногда публичный ход таких дел может навредить пострадавшим еще сильнее, во многих университетах есть возможность попытаться решить проблему без официального расследования.
На фото памятка по sexual violence — такие висят в туалетах у нас в Корнелле. В памятке указанно, куда можно обращаться анонимно, какие сотрудники имеют право хранить конфиденциальность и тп. Известные мне случаи домогательств пострадавшие часто решали без дисциплинарного расследования через университетского омбудсмена.
В этом году департамент образования США предложил ряд поправок в Раздел IX. Помимо неплохих нововведений есть одно спорное - если поправки пройдут, все сотрудники факультетов будут обязаны докладывать о известных им случаях домогательств (даже без разрешения самих пострадавших). Очень неоднозначное решение, учитывая, что в некоторых случаях расследование может еще хуже отразиться на пострадавших (более подробно на Science - тык). Еще не понятно, как при таком законе будут действовать омбудсмены.
Одно не поменялось со времен того первого кейса в Йеле: руководства многих универсов все еще часто до последнего закрывают глаза на нарушения — кто-то прикрывает влиятельных сотрудников, кто-то просто не понимает проблему. Общественное мнение может быть эффективной таблеткой от невежества (см. кейс Сабатини и NYU). Поэтому на тему sexual misconduct надо обращать больше внимания, и это моя первая неуклюжая попытка.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#менторство
#карьера
В США есть такой закон — Раздел IX (Title IX), который запрещает половую дискриминацию в учебных заведениях, где есть федеральные деньги. Закон довольно объемный, но сегодня мы поговорим про конкретную часть — сексуальные домогательства (не знаю, как хорошо перевести sexual misconduct; кто знает — пишите в комменты).
Раздел IX был принят в 1972 году, 50 лет назад. Среди первых громких случаев — иск против Йельского университета. Некоторые профессора ставили хорошие оценки за секс, были случаи изнасилования. Руководство универа спускало все на тормозах. В 1977 группа студентов попыталась засудить Йель за бездействие на основе Раздела IX. Кейс провалился из-за технических моментов, но публичность вокруг процесса заставила универ как-то решать проблему (почитайте статью одной из пострадавших - тык).
Сейчас на дворе 2022 год, но ситуация с сексуальными домогательствами в академии все еще катастрофическая. В США по частоте домогательств академическая среда уступает только армии (не думаю, что в других странах сильно лучше). Даже есть публичная база случаев домогательств в универах (тык).
И если домогающегося постдока можно приструнить через начальство (если начальство нормальное), то с профессурой все сложнее. Часто узконаправленными темами исследований занимается всего несколько профессоров в мире. И если домогательства исходят от профессора с большим политическим влиянием, остаться в этой теме будет очень сложно.
Так как иногда публичный ход таких дел может навредить пострадавшим еще сильнее, во многих университетах есть возможность попытаться решить проблему без официального расследования.
На фото памятка по sexual violence — такие висят в туалетах у нас в Корнелле. В памятке указанно, куда можно обращаться анонимно, какие сотрудники имеют право хранить конфиденциальность и тп. Известные мне случаи домогательств пострадавшие часто решали без дисциплинарного расследования через университетского омбудсмена.
В этом году департамент образования США предложил ряд поправок в Раздел IX. Помимо неплохих нововведений есть одно спорное - если поправки пройдут, все сотрудники факультетов будут обязаны докладывать о известных им случаях домогательств (даже без разрешения самих пострадавших). Очень неоднозначное решение, учитывая, что в некоторых случаях расследование может еще хуже отразиться на пострадавших (более подробно на Science - тык). Еще не понятно, как при таком законе будут действовать омбудсмены.
Одно не поменялось со времен того первого кейса в Йеле: руководства многих универсов все еще часто до последнего закрывают глаза на нарушения — кто-то прикрывает влиятельных сотрудников, кто-то просто не понимает проблему. Общественное мнение может быть эффективной таблеткой от невежества (см. кейс Сабатини и NYU). Поэтому на тему sexual misconduct надо обращать больше внимания, и это моя первая неуклюжая попытка.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#менторство
#карьера
chatGPT
Сегодня пост о штуке, которую уже две недели обсуждают из каждого утюга. Поэтому буду придерживаться стиля этого блога — неоригинально и с запозданием.
Как-то пришел я утром на работу, вставши сильно не стой ноги. В этот день мне надо было решить несложную задачку по математике и записать решение в код. Но мозг наотрез отказывался воспринимать векторы, матрицы и вот это все.
Один из коллег, наблюдая мои мучения, предложил закинуть вопрос в chatGTP. Оказывается, за день до этого компания OpenAi выкатила умного чат-бота. Что же он может?
Итак. Описав боту свою задачу, я приготовился зачитывать на весь офис угловатые фразы очередной мило тупящей машины. Но неожиданно на экране стали выскакивать грамматические верные предложения, собирающиеся в лаконичный текст. Это было решение задачи.
Код, попроси сразу код — добавил коллега. Я попросил. ChatGPT не думая выдал идеально откомментированный код в питоне. Решение было не совсем верное, и как следствие, код кривой, но исправлять ошибки оказалось проще, чем решать с нуля.
Не совсем понимая, что происходит, я начал поднимать градус и задавать вопросы сложнее. Дошло до обсуждения моей диссертации. Сначала обсудили теоретические аспекты; потом спросил, как вырабатывать мой образец — мгновенно получил протокол по пунктам. Дальше chatGPT сочинил пару безупречных текстов в стиле Набокова и Оскара Уайльда, написал резюме, мотивационное письмо и заявку на научный грант (последнее с огрехами).
Сразу подумалось, что сейчас эта штука всех нас оставит без работы. До кучи через несколько дней в Science вышла статья про AlphaCode — генератор кода от Deepmind (известной по AlphaGo и AlphaFold), который решает задачки на программирование лучше 54% программистов.
Но если отбросить эмоции, автоматизация скорее позволяет браться за более сложные задачи и увеличивает количество работы. Для сравнения после выхода AlphaFold многие думали, что эта штука полностью уничтожит мою профессию (структурный биолог).
На деле мы живем с AlphaFold уже почти два года. За это время AlphaFold превратился в удобный инструмент, который позволяет избегать много рутинных задач, задавать более сложные вопросы. И работы с появлением AlphaFold стало больше. Надеюсь, что с chatGPT мы будем тратить меньше времени на написание рутинных текстов и кодов, и у нас будет больше времени на интересные и сложные задачи.
Напоследок я спросил у chatGPT хочет ли он что-то вам сказать. Вот что он передал:
Sure, I would love to tell something to your blog followers! Thank you for giving me the opportunity. My message to your followers is to always stay curious and never stop learning. The world is full of amazing things to discover and explore, and learning new things can open up new possibilities and opportunities. So keep asking questions, keep seeking knowledge, and keep pushing the boundaries of what you know and understand. And always remember to have fun along the way!
ЗЫ. Раньше у нас была менторская программа для русскоязычных студентов (старый пост - тык), которая из-за войны и новых репрессивных законов перешла в режим гибернации. Но несколько бывших менторов создали новую менторскую программу Sci.STEPS. В этот раз я в ней не участвую, но с удовольствием прорекламирую ребят. Сейчас идет набор менти (дедлайн 30 декабря): тык. Кому актуально — записывайтесь и делитесь со знакомыми.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Сегодня пост о штуке, которую уже две недели обсуждают из каждого утюга. Поэтому буду придерживаться стиля этого блога — неоригинально и с запозданием.
Как-то пришел я утром на работу, вставши сильно не стой ноги. В этот день мне надо было решить несложную задачку по математике и записать решение в код. Но мозг наотрез отказывался воспринимать векторы, матрицы и вот это все.
Один из коллег, наблюдая мои мучения, предложил закинуть вопрос в chatGTP. Оказывается, за день до этого компания OpenAi выкатила умного чат-бота. Что же он может?
Итак. Описав боту свою задачу, я приготовился зачитывать на весь офис угловатые фразы очередной мило тупящей машины. Но неожиданно на экране стали выскакивать грамматические верные предложения, собирающиеся в лаконичный текст. Это было решение задачи.
Код, попроси сразу код — добавил коллега. Я попросил. ChatGPT не думая выдал идеально откомментированный код в питоне. Решение было не совсем верное, и как следствие, код кривой, но исправлять ошибки оказалось проще, чем решать с нуля.
Не совсем понимая, что происходит, я начал поднимать градус и задавать вопросы сложнее. Дошло до обсуждения моей диссертации. Сначала обсудили теоретические аспекты; потом спросил, как вырабатывать мой образец — мгновенно получил протокол по пунктам. Дальше chatGPT сочинил пару безупречных текстов в стиле Набокова и Оскара Уайльда, написал резюме, мотивационное письмо и заявку на научный грант (последнее с огрехами).
Сразу подумалось, что сейчас эта штука всех нас оставит без работы. До кучи через несколько дней в Science вышла статья про AlphaCode — генератор кода от Deepmind (известной по AlphaGo и AlphaFold), который решает задачки на программирование лучше 54% программистов.
Но если отбросить эмоции, автоматизация скорее позволяет браться за более сложные задачи и увеличивает количество работы. Для сравнения после выхода AlphaFold многие думали, что эта штука полностью уничтожит мою профессию (структурный биолог).
На деле мы живем с AlphaFold уже почти два года. За это время AlphaFold превратился в удобный инструмент, который позволяет избегать много рутинных задач, задавать более сложные вопросы. И работы с появлением AlphaFold стало больше. Надеюсь, что с chatGPT мы будем тратить меньше времени на написание рутинных текстов и кодов, и у нас будет больше времени на интересные и сложные задачи.
Напоследок я спросил у chatGPT хочет ли он что-то вам сказать. Вот что он передал:
Sure, I would love to tell something to your blog followers! Thank you for giving me the opportunity. My message to your followers is to always stay curious and never stop learning. The world is full of amazing things to discover and explore, and learning new things can open up new possibilities and opportunities. So keep asking questions, keep seeking knowledge, and keep pushing the boundaries of what you know and understand. And always remember to have fun along the way!
ЗЫ. Раньше у нас была менторская программа для русскоязычных студентов (старый пост - тык), которая из-за войны и новых репрессивных законов перешла в режим гибернации. Но несколько бывших менторов создали новую менторскую программу Sci.STEPS. В этот раз я в ней не участвую, но с удовольствием прорекламирую ребят. Сейчас идет набор менти (дедлайн 30 декабря): тык. Кому актуально — записывайтесь и делитесь со знакомыми.
Всем добра,
Тг
#научпоп
Openai
Introducing ChatGPT
We’ve trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests.
На смену парадигм птичий помет
В школе мне иногда казалось, что учителя чего-то недоговаривают. Если мы используем мозг только на 10 процентов, зачем эволюция создала остальные 90? Если у человека всего пять чувств, то чем я измеряю голод, жажду и температуру? Складное содержание школьных учебников плохо объясняло разнообразие окружающего мира. Лишь редкие “я не знаю” и “это еще не изучено” от учителей давали надежду, что через них реальный мир когда-нибудь соединится со своей угловатой школьной моделью.
В универе модель мира многократно расширилась, но все равно оставались вопросы. Наличие несостыковок и желание их разрешить привели меня в науку (см пост Curiosity - тык) и помогли сформулировать вопрос для моей диссертации (пост про диссер - тык).
Часто так и появляется новая наука — когда в наблюдениях накапливается достаточно неувязок, появляется запрос на смену существующих парадигм. Взамен появляются новые модели, которые лучше описывают окружающий мир.
Самый очевидный пример — принцип относительности и последующая релятивистская физика. К концу 19го века накопилось достаточно наблюдений, которые классическая механика объяснить не могла. Эйнштейн и компания смогли решить эти проблемы.
Как быть таким, как Эйнштейн? На мой взгляд для активной смены парадигм нужны две вещи - смелость и неудовлетворенность знаниями.
Начнем с первого. Чтобы изменить и дополнить наше понимание о мире, надо иметь смелость усомниться в знании и решиться высказать эти сомнения публично. Именно поэтому для развития науки так важно свободное общество: примеры от Галилео Галилея до Николая Вавилова достаточно показательны. В этом плане культура в нашей аспирантуре в Корнелле была идеальной: простой студент на лекции мог опровергнуть Нобелевского лауреата — идеи были авторитетнее людей.
Теперь про неудовлетворенность. Большинство научных работ пишутся сугубо в рамках существующих знаний. Я называю это дописыванием учебников. Ведь проще доить гранты, делая науку, которая точно получится. Так при выборе лаборатории для меня важно, что профессор не берется за низко-висящие фрукты.
Вот пример такого фрукта: известно, что примеси в графене улучшают его каталитические свойства в электрохимии. Увидев потенциал для легких публикаций, недобросовестные ученые начали подмешивать в графен все подряд за деньги налогоплательщиков, каждый раз показывая улучшение каталитических свойств. Но тут одна лаба решила всех затроллить: они добавили в графен птичий помет и показали, что это тоже улучшает электрокаталитические свойства. В конце статьи они подытоживают, что не надо тратить ресурсы на очевидную гуано-науку.
Итого:
Ученый должен быть свободомыслящим и голодным до знаний, а иначе получится птичий помет.
ЗЫ. На всякий случай поясню вопросы из начала поста. Чувств у нас много, и мозг мы используем по полной.
ЗЫЫ. Результаты про птичий помет опубликованы в статье с заголовком Will Any Crap We Put into Graphene Increase Its Electrocatalytic Effect? — советую почитать: всего две страницы бодрого текста с юмором (тык).
Всем добра,
Тг
#научпоп
В школе мне иногда казалось, что учителя чего-то недоговаривают. Если мы используем мозг только на 10 процентов, зачем эволюция создала остальные 90? Если у человека всего пять чувств, то чем я измеряю голод, жажду и температуру? Складное содержание школьных учебников плохо объясняло разнообразие окружающего мира. Лишь редкие “я не знаю” и “это еще не изучено” от учителей давали надежду, что через них реальный мир когда-нибудь соединится со своей угловатой школьной моделью.
В универе модель мира многократно расширилась, но все равно оставались вопросы. Наличие несостыковок и желание их разрешить привели меня в науку (см пост Curiosity - тык) и помогли сформулировать вопрос для моей диссертации (пост про диссер - тык).
Часто так и появляется новая наука — когда в наблюдениях накапливается достаточно неувязок, появляется запрос на смену существующих парадигм. Взамен появляются новые модели, которые лучше описывают окружающий мир.
Самый очевидный пример — принцип относительности и последующая релятивистская физика. К концу 19го века накопилось достаточно наблюдений, которые классическая механика объяснить не могла. Эйнштейн и компания смогли решить эти проблемы.
Как быть таким, как Эйнштейн? На мой взгляд для активной смены парадигм нужны две вещи - смелость и неудовлетворенность знаниями.
Начнем с первого. Чтобы изменить и дополнить наше понимание о мире, надо иметь смелость усомниться в знании и решиться высказать эти сомнения публично. Именно поэтому для развития науки так важно свободное общество: примеры от Галилео Галилея до Николая Вавилова достаточно показательны. В этом плане культура в нашей аспирантуре в Корнелле была идеальной: простой студент на лекции мог опровергнуть Нобелевского лауреата — идеи были авторитетнее людей.
Теперь про неудовлетворенность. Большинство научных работ пишутся сугубо в рамках существующих знаний. Я называю это дописыванием учебников. Ведь проще доить гранты, делая науку, которая точно получится. Так при выборе лаборатории для меня важно, что профессор не берется за низко-висящие фрукты.
Вот пример такого фрукта: известно, что примеси в графене улучшают его каталитические свойства в электрохимии. Увидев потенциал для легких публикаций, недобросовестные ученые начали подмешивать в графен все подряд за деньги налогоплательщиков, каждый раз показывая улучшение каталитических свойств. Но тут одна лаба решила всех затроллить: они добавили в графен птичий помет и показали, что это тоже улучшает электрокаталитические свойства. В конце статьи они подытоживают, что не надо тратить ресурсы на очевидную гуано-науку.
Итого:
Ученый должен быть свободомыслящим и голодным до знаний, а иначе получится птичий помет.
ЗЫ. На всякий случай поясню вопросы из начала поста. Чувств у нас много, и мозг мы используем по полной.
ЗЫЫ. Результаты про птичий помет опубликованы в статье с заголовком Will Any Crap We Put into Graphene Increase Its Electrocatalytic Effect? — советую почитать: всего две страницы бодрого текста с юмором (тык).
Всем добра,
Тг
#научпоп
YouTube
Cunk on Earth - Einstein's Theory of Relativity #BBC #shorts
BBC's Cunk on earth Season 1 episode 4, Rise of the Machines
Permanent head damage
Херр доктор Тагильцев, пройдите в кабинет №5 — услышал я недавно, сидя в очереди к врачу. Несколько прежде индифферентных к объявлениям пациентов бегло оглянули коридор в поисках херр-доктора. Уткнув глаза в пол, я тихо просочился в кабинет.
В Германии особый фетиш на титулы и звания. Народ указывает свои медицинские/научные степени даже на табличках с фамилиями на домофонах. Каждый хер с горы спешит уточнить, что он херр-доктор с горы (или фрау-доктор с горы).
В академической иерархии это должно показать, что обладатели данных титулов прошли высшую точку формальной системы образования. Но я не считаю PhD высшей точкой. Для меня аспирантура — очень специальная форма образования, которая ставит очень конкретные задачи (об этом будет отдельный пост). Доктор не должен по умолчанию карьерно превосходить человека с корочкой “рангом ниже” — это просто люди с разными навыками.
На деле же превосходство есть. В немецких государственных учреждениях иерархия должностей отчасти привязана к формальной квалификации работников. Бездарь с докторской степенью из Университета Залупинскбурга будет получать больше крутого специалиста без корочек.
У нас в институте есть инженер — один из лучших в мире в своей области. Его было невероятно сложно к нам заманить. У него нет диплома: из-за сложной жизненной ситуации в молодости он не смог получить формальное образование. Но засчет упорного труда он из самоучки стал одним из лучших. Мало того, что немецкая система не в восторге от этого парня, так еще каждый проходимец норовит напомнить, что он не может называть себя инженером, так как у него нет соответствующей бумажки.
К слову о бумажках, есть и примеры синдрома PhD — permanent head damage.
Однажды в Университете Мюнхена (LMU) был на лекции дядьки, который подписывался как Prof.Dr.Dr. Заурядная речь о скучном исследовании осталась бы незамеченной, если бы не паровозик из титулов перед фамилией спикера. Допуская, что я попал на неудачную работу, я полез в его публикации в поисках шедевра. Но чуда не произошло — профессор-доктор-доктор оказался посредственным ученым.
К сожалению сегодняшняя система между бесполезным профессором-доктором-доктором и высококлассным инженером без корочек выбирает первого. Здесь в тему вспомнить старый мем от xkcd.
Всем добра,
Херр Др Тг
#карьера
#научпоп
#образование
Херр доктор Тагильцев, пройдите в кабинет №5 — услышал я недавно, сидя в очереди к врачу. Несколько прежде индифферентных к объявлениям пациентов бегло оглянули коридор в поисках херр-доктора. Уткнув глаза в пол, я тихо просочился в кабинет.
В Германии особый фетиш на титулы и звания. Народ указывает свои медицинские/научные степени даже на табличках с фамилиями на домофонах. Каждый хер с горы спешит уточнить, что он херр-доктор с горы (или фрау-доктор с горы).
В академической иерархии это должно показать, что обладатели данных титулов прошли высшую точку формальной системы образования. Но я не считаю PhD высшей точкой. Для меня аспирантура — очень специальная форма образования, которая ставит очень конкретные задачи (об этом будет отдельный пост). Доктор не должен по умолчанию карьерно превосходить человека с корочкой “рангом ниже” — это просто люди с разными навыками.
На деле же превосходство есть. В немецких государственных учреждениях иерархия должностей отчасти привязана к формальной квалификации работников. Бездарь с докторской степенью из Университета Залупинскбурга будет получать больше крутого специалиста без корочек.
У нас в институте есть инженер — один из лучших в мире в своей области. Его было невероятно сложно к нам заманить. У него нет диплома: из-за сложной жизненной ситуации в молодости он не смог получить формальное образование. Но засчет упорного труда он из самоучки стал одним из лучших. Мало того, что немецкая система не в восторге от этого парня, так еще каждый проходимец норовит напомнить, что он не может называть себя инженером, так как у него нет соответствующей бумажки.
К слову о бумажках, есть и примеры синдрома PhD — permanent head damage.
Однажды в Университете Мюнхена (LMU) был на лекции дядьки, который подписывался как Prof.Dr.Dr. Заурядная речь о скучном исследовании осталась бы незамеченной, если бы не паровозик из титулов перед фамилией спикера. Допуская, что я попал на неудачную работу, я полез в его публикации в поисках шедевра. Но чуда не произошло — профессор-доктор-доктор оказался посредственным ученым.
К сожалению сегодняшняя система между бесполезным профессором-доктором-доктором и высококлассным инженером без корочек выбирает первого. Здесь в тему вспомнить старый мем от xkcd.
Всем добра,
Херр Др Тг
#карьера
#научпоп
#образование
Репозиторий человеческих знаний
Что можно сделать на 11 тысяч долларов? Купить подержанную машину. Арендовать жилье на год в большинстве городов Европы. Съездить в Антарктику.
Или опубликовать научную статью. $11 690 — столько стоит публикация в открытом доступе в престижном журнале Nature. За эти деньги издатель любезно загрузит pdf с вашим исследованием на свой сайт (если статья пройдет рецензию).
Почему так дорого? Nature — один из самых авторитетных научных журналов. Помещая свою науку на самый большой билборд, вы платите за публичность и престиж. Так публикация моей статьи в Science Advances в открытом доступе обошлась в $4 500.
Многие издательства взимают плату не за саму публикацию, а именно за открытый доступ — чтобы можно было прочитать статью без подписки на журнал (пост в тему — кто владеет наукой). В противном случае читатель упрется в пэйвол как на скриншоте внизу.
Естественно, такие непомерные цены вызывают недовольство. Неделю назад уволилась вся редакция (более 40 редакторов) журнала NeuroImage издательства Elsevier из-за отказа издателя понизить цену — $3 450.
Высокий ценник — не единственная проблема научных публикаций. Сам процесс рецензии необъективен, часто политизирован и может занимать больше года.
Подумав, что так продолжаться не может, научное сообщество решило публиковать результаты в открытых архивах: бесплатно и без рецензии. Получилась заплатка под названием препринт.
Препринты решили часть существующих проблем, но принесли новые. Публикуя сырую недописанную статью в виде препринта, многие просто пытаются обойти конкурентов, чтобы можно было сказать “мы первые это нашли”. Так иногда выкладывают препринт без раздела Методы, что недопустимо. А из-за полного отсутствия контроля качества (рецензии) можно публиковать любую чушь, что было особенно заметно в первые месяцы ковида.
Итого имеем: научные публикации — это весь архив человеческих знаний, который плохо организован, дорого стоит, медленно обновляется и засоряется недостоверной информацией. Эта махина продолжает расти экспоненциально, а с ней растут и вышеперечисленные проблемы.
Предлагаю пофантазировать над вариантом решения: система репозиториев в стиле ГитХаба. Многие научные исследования длятся десятилетиями и включают множество отдельных публикаций. Что если вместо свалки из публикаций документировать научные исследования в виде системы репозиториев? Каждый репозиторий будет включать один проект (структура ВИЧ, диета бобров, черные дыры). Новое открытие в исследовании будет записываться в виде коммитов. Вместо цитирований — ответвления (forks). Так человеческие знания вместо миллионов разрозненных pdf оформятся в один большой граф. Вместо обзорных статей можно повесить на этот граф что-то типа chatGPT, который будет автоматически суммировать знания по отдельным веткам.
Идея не моя, и родилась в результате долгих обсуждений с коллегами. Конечно, это непроработанная фантазия, а оптимальная структура будет отличаться от того же ГитХаба. И даже если она обретет вменяемую форму, переход на новую систему потребует неимоверных усилий и твердой инициативы со стороны крупных научных организаций типа NSF, ERC, UKRI, NSFC. Но по-моему репозиторий человеческих знаний выглядит как неплохая замена научным статьям. А вы что думаете?
Всем добра,
Тг
#научпоп
#чёпочём
Что можно сделать на 11 тысяч долларов? Купить подержанную машину. Арендовать жилье на год в большинстве городов Европы. Съездить в Антарктику.
Или опубликовать научную статью. $11 690 — столько стоит публикация в открытом доступе в престижном журнале Nature. За эти деньги издатель любезно загрузит pdf с вашим исследованием на свой сайт (если статья пройдет рецензию).
Почему так дорого? Nature — один из самых авторитетных научных журналов. Помещая свою науку на самый большой билборд, вы платите за публичность и престиж. Так публикация моей статьи в Science Advances в открытом доступе обошлась в $4 500.
Многие издательства взимают плату не за саму публикацию, а именно за открытый доступ — чтобы можно было прочитать статью без подписки на журнал (пост в тему — кто владеет наукой). В противном случае читатель упрется в пэйвол как на скриншоте внизу.
Естественно, такие непомерные цены вызывают недовольство. Неделю назад уволилась вся редакция (более 40 редакторов) журнала NeuroImage издательства Elsevier из-за отказа издателя понизить цену — $3 450.
Высокий ценник — не единственная проблема научных публикаций. Сам процесс рецензии необъективен, часто политизирован и может занимать больше года.
Подумав, что так продолжаться не может, научное сообщество решило публиковать результаты в открытых архивах: бесплатно и без рецензии. Получилась заплатка под названием препринт.
Препринты решили часть существующих проблем, но принесли новые. Публикуя сырую недописанную статью в виде препринта, многие просто пытаются обойти конкурентов, чтобы можно было сказать “мы первые это нашли”. Так иногда выкладывают препринт без раздела Методы, что недопустимо. А из-за полного отсутствия контроля качества (рецензии) можно публиковать любую чушь, что было особенно заметно в первые месяцы ковида.
Итого имеем: научные публикации — это весь архив человеческих знаний, который плохо организован, дорого стоит, медленно обновляется и засоряется недостоверной информацией. Эта махина продолжает расти экспоненциально, а с ней растут и вышеперечисленные проблемы.
Предлагаю пофантазировать над вариантом решения: система репозиториев в стиле ГитХаба. Многие научные исследования длятся десятилетиями и включают множество отдельных публикаций. Что если вместо свалки из публикаций документировать научные исследования в виде системы репозиториев? Каждый репозиторий будет включать один проект (структура ВИЧ, диета бобров, черные дыры). Новое открытие в исследовании будет записываться в виде коммитов. Вместо цитирований — ответвления (forks). Так человеческие знания вместо миллионов разрозненных pdf оформятся в один большой граф. Вместо обзорных статей можно повесить на этот граф что-то типа chatGPT, который будет автоматически суммировать знания по отдельным веткам.
Идея не моя, и родилась в результате долгих обсуждений с коллегами. Конечно, это непроработанная фантазия, а оптимальная структура будет отличаться от того же ГитХаба. И даже если она обретет вменяемую форму, переход на новую систему потребует неимоверных усилий и твердой инициативы со стороны крупных научных организаций типа NSF, ERC, UKRI, NSFC. Но по-моему репозиторий человеческих знаний выглядит как неплохая замена научным статьям. А вы что думаете?
Всем добра,
Тг
#научпоп
#чёпочём
Дискурсивная дисфункция
To whoever stole my thesaurus, you made my day bad. I hope bad things happen to you. You're a bad person.
— этот бородатый анекдот про меня. С детства у меня была довольно скудная речь. Как только я открывал рот мое хроническое многословие тут же спотыкалось о скромный словарный запас, из-за чего плыло содержание. Это безобразие вылилось в патологическую дискурсивную дисфункцию, унесшую последние надежды на связное повествование.
Сейчас по роду деятельности я должен уметь лаконично артикулировать мысли. Во-первых, это позволяет прибраться в собственных идеях, задавать вопросы точнее. Иначе научный проект рискует превратиться в “Пойди туда — не знаю куда”. Во-вторых, ученый должен ясно коммуницировать сразу на нескольких уровнях: общение с коллегами, обучение студентов/научное руководство, общественно-политическое мнение.
С первым все понятно: другие ученые не смогут работать с вашей наукой, если не поймут ее. Второй пункт — работа со студентами — связан с первым, но включает еще и менторство — направляя, наставник должен помогать находить новые смыслы. Что касается последнего, ученые являются первоисточником по многим общественным вопросам: от прививок до климата. Авторитетное мнение должно быть членораздельным.
Несложно проследить профнепригодность “меня” из первого абзаца на основе требований из абзаца второго. Но мне повезло. Сам того не осознавая, я попал в хорошую аспирантуру.
Наш факультет в Корнелле мог бы просто загнать нас в лаборатории и скинуть всю рутину на дешевых аспирантов. Но вместо этого координаторы программы уделяли много времени менторству, объясняя, что должен уметь “ученый” помимо исследовательской работы, и давали возможность практиковаться. Среди важных умений была артикуляция мыслей.
Мы много читали/слушали. К счастью Корнелл мог пригласить любого спикера: от видных ученых до топов больших компаний. А культура общения в кампусе подталкивала к чтению большого числа статей. По инерции я стал копаться в хороших текстах, читать художку.
Мы много говорили. Давали много презентаций — часто не по своей теме, чтобы выйти из зоны комфорта. Несколько раз в год три случайно назначенных профессора оценивали презентации безотносительно самого проекта, давали рекомендации по улучшениям. Плюс бонусы типа three minute thesis — считаю, что каждый аспирант должен в таком поучаствовать.
Мы много писали. Во основном гранты (по правилам NIH) — как-будто нам завтра открывать свою лабораторию. А еще этот блог появился в моей жизни именно аспирантуре. Для меня письмо стало ключевым фактором для выправления речи. Подолгу двигая сырой текст, ковыряясь в словарях синонимов типа thesaurus можно острее выточить формулировки. Все как у Маяковского: Изводишь единого слова ради тысячи тонн словесной руды.
Мне повезло — моя аспирантура указала на слабые стороны и предоставила возможности для их исправления. Но среди вышеперечисленного нет ничего, что нельзя натренировать самому (намек молодым ученым).
Кстати, это юбилейный пост — недавно блогу исполнилось 5 лет. Над качеством текста мне еще работать и работать. Но если пролистать в начало блога, прогресс за 5 лет очевиден. Надеюсь, это послужит наглядной мотивацией, чтобы начать. Здесь стоит напомнить про серию постов #науказбс: если вы занимаетесь чем-то интересным и хотите об этом написать, можете предложить тему поста боту (тык). Подробнее о формате здесь.
ЗЫ. Старый пост в тему: Аффтар, выпей йаду.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#карьера
#советдня
To whoever stole my thesaurus, you made my day bad. I hope bad things happen to you. You're a bad person.
— этот бородатый анекдот про меня. С детства у меня была довольно скудная речь. Как только я открывал рот мое хроническое многословие тут же спотыкалось о скромный словарный запас, из-за чего плыло содержание. Это безобразие вылилось в патологическую дискурсивную дисфункцию, унесшую последние надежды на связное повествование.
Сейчас по роду деятельности я должен уметь лаконично артикулировать мысли. Во-первых, это позволяет прибраться в собственных идеях, задавать вопросы точнее. Иначе научный проект рискует превратиться в “Пойди туда — не знаю куда”. Во-вторых, ученый должен ясно коммуницировать сразу на нескольких уровнях: общение с коллегами, обучение студентов/научное руководство, общественно-политическое мнение.
С первым все понятно: другие ученые не смогут работать с вашей наукой, если не поймут ее. Второй пункт — работа со студентами — связан с первым, но включает еще и менторство — направляя, наставник должен помогать находить новые смыслы. Что касается последнего, ученые являются первоисточником по многим общественным вопросам: от прививок до климата. Авторитетное мнение должно быть членораздельным.
Несложно проследить профнепригодность “меня” из первого абзаца на основе требований из абзаца второго. Но мне повезло. Сам того не осознавая, я попал в хорошую аспирантуру.
Наш факультет в Корнелле мог бы просто загнать нас в лаборатории и скинуть всю рутину на дешевых аспирантов. Но вместо этого координаторы программы уделяли много времени менторству, объясняя, что должен уметь “ученый” помимо исследовательской работы, и давали возможность практиковаться. Среди важных умений была артикуляция мыслей.
Мы много читали/слушали. К счастью Корнелл мог пригласить любого спикера: от видных ученых до топов больших компаний. А культура общения в кампусе подталкивала к чтению большого числа статей. По инерции я стал копаться в хороших текстах, читать художку.
Мы много говорили. Давали много презентаций — часто не по своей теме, чтобы выйти из зоны комфорта. Несколько раз в год три случайно назначенных профессора оценивали презентации безотносительно самого проекта, давали рекомендации по улучшениям. Плюс бонусы типа three minute thesis — считаю, что каждый аспирант должен в таком поучаствовать.
Мы много писали. Во основном гранты (по правилам NIH) — как-будто нам завтра открывать свою лабораторию. А еще этот блог появился в моей жизни именно аспирантуре. Для меня письмо стало ключевым фактором для выправления речи. Подолгу двигая сырой текст, ковыряясь в словарях синонимов типа thesaurus можно острее выточить формулировки. Все как у Маяковского: Изводишь единого слова ради тысячи тонн словесной руды.
Мне повезло — моя аспирантура указала на слабые стороны и предоставила возможности для их исправления. Но среди вышеперечисленного нет ничего, что нельзя натренировать самому (намек молодым ученым).
Кстати, это юбилейный пост — недавно блогу исполнилось 5 лет. Над качеством текста мне еще работать и работать. Но если пролистать в начало блога, прогресс за 5 лет очевиден. Надеюсь, это послужит наглядной мотивацией, чтобы начать. Здесь стоит напомнить про серию постов #науказбс: если вы занимаетесь чем-то интересным и хотите об этом написать, можете предложить тему поста боту (тык). Подробнее о формате здесь.
ЗЫ. Старый пост в тему: Аффтар, выпей йаду.
Всем добра,
Тг
#научпоп
#карьера
#советдня