StereotaX – это молодой проект из Санкт-Петербурга для любителей биологии и медицины. Присоединяйтесь, чтобы:

🔬Узнать, что получится, если совместить атмосферу легендарного музыкального клуба Jagger с интеллектуальной атмосферой научного клуба StereotaX

🧑‍💻Посмотреть записи докладов от спикеров StereotaX о влиянии искусственного интеллекта на принятие решений, о том, существуют ли действенные методы биохакинга, и как сделать бомбический научпоп о насекомых, набирающий миллионы просмотров

🧠 Прочитать, как научно-просветительский проект StereotaX связан с отцом радиохирургии Ларсом Лекселлом, и почему их мероприятия делают людей не только умнее, но и счастливее 🙂

Подписывайтесь!

📢 И будьте в курсе предстоящих событий, чтобы посетить StereotaX в 2025 году

Какие вопросы задать лабе при собеседовании на PhD?

Собеседование – двусторонний процесс. Как сотрудники лаборатории оценивают насколько вы подходите под проект и в целом, так и вы должны понять, хотите ли вы провести с ними несколько лет. В хорошем случае ваш руководитель будет вашим научным родителем на всю оставшуюся жизнь. Поэтому постарайтесь убедиться, что вы хотите такую семью

Здесь нет никаких особых правил – задавайте все вопросы, которые вам интересны. Если вас беспокоит зарплата, еда в столовой, или возможность найти квартиру, чтобы перевезти трёх кошек – смело спрашивайте. А вот что, на мой взгляд, является хорошими вопросами касаемо работы:

• Сколько длится получение степени в этом месте? Можно ли закончить быстрее, были ли случаи, когда люди задерживались дольше?

• Как устроена работа в лаборатории: у каждого есть свой проект или команда работает над чем-то одним вместе?

• Как устроено общение с руководителем? Студенты сами ставят себе задачи или их определяет руководитель?

• Если руководителей несколько, как устроено их общение со студентом и друг другом?

• Как устроены коллаборации? Как ведётся общение с партнёрами, кто они, есть ли возможность исследовательских обменов?

• Как устроено обучение? Есть ли более опытные люди с навыками, которые будут полезны для вашего проекта? Есть ли возможность брать курсы внутри института или где-то ещё?

• Обязательно ли при получении степени преподавание? Если да: сколько часов и что нужно будет преподавать? Если нет: есть ли возможность преподавать при наличии интереса?

• Если лаба вычислительная: откуда приходят данные? Если мокрая: кто данные обрабатывает?

• Какие вычислительные ресурсы / приборы / реактивы есть в лабе? Насколько к ним простой доступ? Хватает ли всем ресурсов?

• Какой подход к конференциям и публикациям: как часто студенты куда-то ездят, где принято публиковаться?

• Как складывается жизнь у выпускников из лаборатории, где они работают?

• Как устроена жизнь в городе/стране: есть ли чем заняться, какие есть специфичные проблемы?

• Всегда очень круто смотрятся вопросы по проектам или статьям в лаборатории, особенно если вы сможете сформулировать проблемы, не раскрытые в статьи и порассуждать о их решении

• Если есть возможность пообщаться со студентами, обязательно спросите про негативные стороны лаборатории. Хорошо ли работает менторство? Были ли в прошлом проблемы со студентами? Успешно ли защищаются?

Когда я собеседовал кандидатов, была очень сильная студентка, которой кто угодно был готов сделать оффер – это она выбирала лабораторию. Она задала очень крутой мета-вопрос:
• Когда ты собеседовался в лабораторию, какой вопрос ты не задал, а сейчас осознаёшь, что следовало бы?

Буду рад дополнениям и мнениям в комментариях!

Закончу внезапный цикл постов о собеседованиях развенчанием мифов: что не влияет на выдачу оффера

• Приветствие в письме. Есть популярное мнение, что фразы вроде „To whom it may concern“ или „Dear Sir or Madam“ – это кринж и дальше них письмо читать не будут. Это правда не самые распространённые сегодня фразы в деловой переписке. Но нет ничего страшного в том, чтобы их написать, если вы не знаете, как по-другому. Честно говоря, в это место письма не особо и смотрят: пробегают глазами текст, чтобы понять суть сообщения, и открывают резюме

• Опечатки в текстах. Это не очень приятно и может резануть глаз, но точно не является причиной отказа. Если у человека отличное образование, релевантный опыт работы и научных проектов, его возьмут даже если письмо будет написано на олбанском (не является рекомендацией). Но в спорных случаях, когда кандидат вроде бы норм, но не супер топ, такие мелочи как опечатки влияют на общее впечатление. Перечитывайте всё, что вы написали, прогоняйте через grammarly и просите посмотреть других людей. Но не переживайте, если вдруг обнаружили, что отправили письмо с опиской. У нас были кандидаты с опечатками в резюме, ни одному не отказали по этой причине

• Фото в резюме или его отсутствие. У этого есть региональные особенности: где-то считается, что добавление фото ведёт к дискриминации по внешности и прикладывать изображение не стоит, а где-то наоборот принято всегда вставлять своё фото. Неплохо бы знать такие особенности: это тоже влияет на общее впечатление. Но опять же, не является причиной отказа для подходящих кандидатов

Примечание: речь идёт о последних этапах собеседования с лабой, когда рассматривают каждую заявку индивидуально. При конкурентных программах, где сперва менее погружённые в науку люди отсеивают большое количество заявок, критерии могут быть другими

Предыдущие посты:
• Советы со стороны собеседующих
• Какие вопросы задать при собеседовании в лабу?
• Как написать успешное письмо для стажировок или PhD

Я не буду слишком много писать по этой теме: в интернете полно открытых материалов отличного качества, на которые авторы потратили годы работы. Рекомендую курсы Виктории Коржовой и канал о стажировках родом из МФТИ. В обоих можно найти рекомендации по тому как писать письма, составлять CV/резюме, искать позиции и стажировки

Подборка постов за ноябрь

Розыгрыш книги уже прошёл, но комментарии остаются: почитайте, они шедевральные!

Заметки
👽 Есть ли инстинкт самосохранения на Марсе?
🧪 Отношение к результатам в лабе
⛰ Счастье не за горами, счастье в горах!
🐮 Отборная фермерская пыль от астмы

Занимательные данные
📈 Идеальный пример применения машинного обучения в биологии
📊 Корректные, но бессмысленные результаты в статистике
🦇 Бэтмен следит за обстановкой
🤓 Оценка интеллекта по генотипу
✨ Имеет ли смысл полигенетические оценки интеллекта?

Мемы
🐁 Мыши на перекуре
😁 Find your Kakis

#подборки@chelovek_nauk

Одна из причин любви к науке – она является постоянным источником хороших новостей. Если потреблять медиа, можно случайно сойти с ума: СМИ чаще сообщают о плохом. Видели ли вы сообщения о том, что детская смертность низка как никогда, население планеты становится образованнее и богаче, лекарства работают всё лучше и становятся доступнее? Это всё правда, но если вам и попадались подобные новости, они теряются в потоке негатива

Вот отличный сайт с ежедневными фактами, основанными на данных (а заодно крутыми примерами визуализации). Там не только хорошие новости: встречаются и негативные факты, а иногда и просто любопытности – например как в 1966 году из-за суеверия в Японии резко упала рождаемость. Тем не менее, если смотреть на глобальные тренды, оказывается, многие вещи изменяются в лучшую сторону

На иллюстрации среднее количество лет образования у взрослых в разных регионах. Всё ещё есть куда расти, но с 2000 года ситуация в африканских странах к югу от Сахары улучшилась на 50%

#статистика@chelovek_nauk

В праздничный период время вспомнить о лабораторных мышах, терпящих все возможные издевательства в течение года. Правда, делают это учёные, поедая выпечку в виде животных

А что будет на вашем праздничном столе?

#биология@chelovek_nauk

Недавно на мероприятии для моей PhD-программы выступала сотрудница венчурного фонда. Она рассказывала о трендах в биотехе и о том как искусственный интеллект помогает в разработке лекарств. Многие слушатели-учёные были очень удивлены: они ранее слышали и про технологии из презентации, и про упоминаемые компании, но совершенно с другой стороны. Мне это кажется очень интересным: и учёные, и венчурные капиталисты могут заниматься на словах одним и тем же – скажем, биотехнологиями – но использовать для этого совершенно разные подходы и даже язык

Как человек наук я, конечно, ближе к подходам учёных. Но и у фондов есть, чему поучиться: например, широте взглядов. Венчурные капиталисты знают тренды в разработке лекарств, в заменителях мяса, применении микробов в добыче руд, разработке новых материалов и источников энергии. А на какие из этих тем вы можете поддержать разговор?

Помимо того, что узнавать о прогрессе в других отраслях супер интересно, это может натолкнуть на новые идеи и в вашей области. Получать информацию можно из отчётов консалтинговых компаний. А если читать 200 страниц отчёта McKinsey не хочется, можно посмотреть заметки от Виталия Рыжкова, автора канала „BIONANO Revolution“:
🎤 Первая часть
🎤 Вторая
🎤 Третья
🎤 Четвертая
🎤 Пятая

У него в канале можно найти и другие интереснейшие посты. Например:
🙀 На сколько % человек – банан
📖 Зачем идти в лабу: мини-гайд для первоходов
📈Приглашение на день открытых дверей в лабу

Семинары по мотивам исследований лаборатории
🚀 Раз
🚀 Два

Жизнь за пределами лабы
🌐Вейксерфинг учёного человека
🌐Про покорение Эльбруса

Глаза – дверь в богатый внутренний мир. Нужно только направить их в микроскоп на часть того, чей внутренний мир охота изучить. Большинство препаратов для микроскопии статичные: клетки на них уже намертво зафиксированы. Какие-то вещи можно посмотреть и в динамике, но это обычно делается в лабораторной посуде и в сильно упрощённой ситуации по сравнению с тем, что происходит в живом организме. А что делать, если охота посмотреть на клетки в движении, да ещё и во всей сложности естественной среды?

Подумали однажды учёные и решили прорубить окно в мышь. Затем к нему можно подключить микроскоп и наблюдать процессы прямо в живом организме. Так, например, понимают как формируются метастазы опухолей. Метод называется „интравитальная микроскопия“. Во время создания окна и микроскопии мышки, конечно, находятся под анестезией

А какой самый необычный метод знаете вы?

#биология@chelovek_nauk

Победитель предыдущего розыгрыша получил свой подарок к Новому году. Но в отличие от Деда Мороза мы не уйдём на годовой отпуск 😉

Работа с данными – это обычно боль. Нет, мы, конечно, любим числа и рады бы найти интересный паттерн, а затем обернуть его в красивый график. Но эта часть работы – только вишенка на торте трудовых будней. Большая часть действий – это очистка данных, преобразование их в другие форматы, соединение разных источников в один и борьба с бесконечными техническими проблемами

В этом озере боли аналитика есть особый залив, покрытый солью от выплаканных слёз. Это – медицинские данные. Речь даже не о приватности данных, а о том, что они никогда не похожи на красивые заполненные таблички из учебных курсов по статистике. В них куча пропусков, странностей и ошибок. Вот несколько историй, с которыми мне пришлось столкнуться:

🍯 В таблице о пациентах с диабетом был столбец со значениями сахара в крови. Обычно числа колебались около нормальных показателей в 3,3-5,5. Но у одного пациента было записано значение 5000. Представляю как тяжело было брать анализ: у пациента из вены должен был капать мёд

📝 „Тоже мне проблема“, – подумают некоторые. Такие явные выбросы легко увидеть: достаточно построить график с распределением или посчитать статистики. Вот только для некоторых пациентов показатели были не известны. Иногда ячейка была пустой (идеальный вариант), но порой врачи писали „не известно“, „-“, „нет“, „не измерено“ или ещё один из тысяч вариантов. Для одного из пациентов было записано загадочное „ы“, а иногда встречалась запись „норма“. Преобразовать это всё в числа или нормальные пропуски – отдельная головная боль

💔 В другом проекте мы читали записи из медицинских карт пациентов с ринитом и разбивали информацию по категориям. Моей задачей было категоризовать жалобы: например: аллергия на пыль или на животных. Один из пациентов на вопрос о жалобах честно ответил „Жизнь в Томске“, что врач и записал в карту. Это какая аллергия?

🏥 А вот другая запись в поле жалоб: „2 недели находилась в клиниках СибГМУ“. Сочувствую, но это ещё не самый плохой вариант (вы бы видели их общежития)

Но самые чудесные записи были из педиатрического отделения:
👩‍⚕️ Жалобы: осмотрена аллергологом
😨 Кровь на IgE спец. не сдали (ребенок испугался)
😷 Жалобы: кхыкает
👃 Жалобы: сопит носиком
😤 Жалобы: носовое дыхание свободное

И бесконечные опечатки: „насморок“, „золоженость“ и даже „задложенность носа“. Но, может быть, это я не знаком с медицинскими терминами. Наверное, что-то из латыни

А какие ужасы встречали в данных вы?

#статистика@chelovek_nauk

Я порой пишу о статистике, но не слишком глубоко. Если же вам охота погрузиться в самые тёмные впадины океана этой дисциплины (а там водятся самые интересные звери!), рекомендую канал Лены „Статистика и R в науке и аналитике“. Мы познакомились на почве биоинформатики, но сейчас глубоководные чудовища (и лучшие условия работы) утянули Лену в продуктовую аналитику. У неё на канале можно изучить:
• Как биологу стать аналитиком данных
• Большой лонгрид о поправках на множественное тестирование
• Разбор теста Велча и сравнение с тестом Стьюдента
• Поправки на множественное тестирование
• Пределы погрешностей (error bar), какие бывают виды и как интерпретировать
• Список рекомендуемых источников для изучения статистики
• Ошибки первого и второго рода - как запомнить и больше не путать

А также много материалов про язык программирования R. Подписывайтесь и прокачивайтесь в статистике!

Слово «запрет» не попало в список номинантов на слово года (победил в итоге «вайб»), но встречать его в уходящем году приходилось чаще, чем хотелось бы. А насколько хорошо вообще работают запреты? Вот пара примечательных примеров:

В Китае долгое время проводилась политика одного ребёнка – запрет иметь двух и более детей в семье. Это несомненно сильно повлияло на общество: увеличилось количество абортов (особенно, если ожидалась девочка) и сместился половой баланс. Я встречал двух девушек из разных семей, которых прятали до школьного возраста, не выпуская из дома – прямой результат этой политики. Какое же было среднее количество детей на женщину в Китае к концу этой политики? Около 1,6. Но любопытно даже не то, что установленный законом уровень не был достигнут, а то, что падение рождаемости началось и до внедрения этой политики. В похожих странах и даже в Гонконге, где не было предела на количество детей, рождаемость упала ниже двух детей на семью только за счёт экономических изменений. Имелся ли смысл в законодательных ограничениях?

К слову, запрет абортов не приводит к их исчезновению. Но увеличивается количество небезопасных процедур, от которых страдают и умирают женщины. Могу порекомендовать очень иллюстративную книгу «Криминальные аборты» Ломачинского

Католическая церковь считает злом методы контрацепции (помимо календарного) и строго запрещает их. Какова же доля использующих контрацептивы женщин-католиков? 98,8% для всех методов и 91,3% для строго запрещённых презервативов (данные по США)

Стремление внедрить запрет довольно понятно. Но забавно, что это не всегда работает. И порой наиболее действенный метод достижения целей – вовсе не запреты. Иногда для этого даже не нужно делать ничего, а порой ограничения приводят к противоположным последствиям

#статистика@chelovek_nauk

Бэтмен может скрываться не только в тени преобразования Фурье, но и в арабском написании своего же псевдонима

Безумно крутая стилизация логотипа. Сверху – слово „бэтмен“ на арабском (читается так же как в английском), а синим снизу – оно же, стилизованное для заставки мультфильма. Кажется несколько натянутым, но если вы знаете арабский, напишите, смогли бы вы распознать слово? В любом случае, очень крутой дизайн. И заставка забавная. Как заметил один из комментаторов на реддите, „Отлично передаёт яркий и весёлый тон, которым славится Бэтмен“

Узнал из канала с кучей интересных фактов про языки

#лингвистика@chelovek_nauk

В математических статьях можно встретить награды за решение задач. Если вам удастся доказать или опровергнуть гипотезу, авторы выплатят вам деньги. Было бы интересно внедрить такое и в другие области. Какие задачи вы бы поставили?

Отсюда

#математика@chelovek_nauk