Telegram Group Search
Как-то осенью я закинул статью в журнал на ревью перед публикацией, и перед каждой правкой статья проходит technical check - специально обученный человек пробегается по ней глазами и сверяет оформление с шаблоном, проверяет заполненность всех полей.
И каждый раз они спотыкаются об название города, в котором расположена ниишечка пары соавторов:

- Уважаемый Dr. ...! У вас у авторов не указан город!
- Уважаемый Раджеш Праджеш! Новосибирскоуральсквосток (допустим) - это и есть город ;)
- Ок, сэр.

Я не знаю, сколько продлится это суровое противостояние. Но я выйду оттуда победителем, и опубликуюсь.
P.S. Кстати, я не понимаю, почему они по дефолту обращаются ко мне как Dr. - я ведь даже не PhD, и не указывал титул. Видимо, чтоб ненароком не обидеть, если кто-то из УВАЖАЕМЫХ ЗАСЛУЖЕННЫХ АКАДЕМИКОВ ВСЕХ АКАДЕМИЙ забудет указать и забугуртит, если к нему обратятся без титула.
Правые мемы и политическая реальность.

Инаугурационную речь Трампа могла спокойно написать нейросеть по мотивам какого-нибудь паблика с мема ультраправого характера.

С другой стороны, последние действия Байдена в качестве президента тоже вполне себе соответствуют какому-нибудь правому мем-паблику про леваков-рептилоидов: дед авансом помиловал всех за всё, включая большинство собственных родственников, только чтобы избежать массовых судебных дел по итогам правления.

В общем, не зря мемоделы старались. Не зря американская Антидиффамационная лига требовала запретить лягушонка Пепе. Не зря ФБР в 2016 году в правых мемах искала русский след

Мы победили!
Возвращение короля!
>We're delighted to let you know that your manuscript has been accepted for publication [...]

Ну что тут сказать? ГОЙДА!
Forwarded from гнег
Donald Trump appoints Benadryl Hat Man (Shadowman) as the Head of Pharmaceuticals 20.01.25
Метилфенидат обладает абсолютной 100 % эффективностью в лечении энуреза смеха (giggle Incontinence)

Повышение уровня дофамина, приводит к подавлению расслабления тазового дна и подавлению центра мочеиспускания в мосту, что делает его препаратом выбора при резистентном энурезе смеха. Он также может вызывать неясные осложнения — обратимую свисающую стопу (опыт доктора Бутрия).
Уродинамические изменения до и после лечения: гиперактивные мочевые пузыри стали норморефлексивными после него, ни один из параметров не показал существенных изменений, за исключением максимального давления закрытия уретры и максимального давления уретры, которые показали значительный рост. Это потенциальная мишень для лекарств, представляющая интерес и требующая дальнейшего изучения. В целом, эффективность высока, но частота рецидивов после отмены терапии значительна.
P.S. девочки страдают чаще, т.к. у мужчин и женщин разные механизмы восприятия и понимания юмора, что дает разный холинергический отклик в базальных ганглиях (данные фМРТ)

Ранее об энурезе смеха у Бутрия:
https://vk.com/wall-141911698_1845
https://www.group-telegram.com/DrButriy/2309
Как-то на днях по работе мне пришлось выступать ревьюером нескольких тезисов, в том числе попадались и по машинному обучению и бигдате в медицине. Немножко офигел от содержания, которое я пересказывать конечно же не буду. Но мне, в связи с этим, вспомнился старинный анекдот:

Конференция в медицинском институте, докладчик, будучи очень горд собой, сообщает коллегам -
- Мы придумали программу, которая выдаст абсолютно правильный диагноз, даже не надо будет брать анализы - просто покажите карточку!
Тут встаёт с места старый опытный врач -
- Да ну? А если я сейчас принесу карточку пациентки, которая ко мне сегодня приходила - ваша программа поставит ей диагноз?
- 100%! Гарантирую!
Приносит, компьютер думает-думает, и ничего не выдаёт. Тут старый врач говорит:
- Потому что ни одна программа не может поставить диагноз "сифилис" только лишь по одному блядскому виду пациентки и направить её на анализы на ИФА и РПГА.
Forwarded from Anna Vakh | BIOTECH
🍪 Печеньки Oreo превзошли эффект статинов в снижении плохого холестерина

Такую забавную статью мне скинули, я решила посмотреть, как же так есть 12 печенек Oreo в день и молодиться.

🍪 На печеньках снижение LDL-C (липопротеинов низкой плотности с холестерином) составило более 70%, по сравнению с 30% от статинов (это специальный препарат для снижения холестерина). Просто какое-то издевательство над статинами 🤣.

Оказалось, что это приколы нашего метаболизма и пока не может быть, к моему сожалению, общей рекомендацией 😄. Но кейс-стади получился любопытный.

🍪 Итак, для такого эффекта вам надо перейти на кето-диету. Известно, что от неё часто повышается LDL-C, так как общий метаболизм перестраивается.

Этот феномен называют фенотипом гиперответчика с низкой мышечной массой (LMHR), и он встречается у людей с низким ИМТ на кето-диете.

Его признаки:
LDL-C ≥ 200 мг/дл,
HDL-C ≥ 80 мг/дл,
Триглицериды (TG) ≤ 70 мг/дл.

🍪 Почему это работает? На кето углеводов нет, запасы гликогена в печени истощены, жирные кислоты начинают активно циркулировать. Печень преобразует их в триглицериды, которые транспортируются через липопротеины, повышая уровень LDL-C и HDL-C, а сами триглицериды при этом в крови снижаются.

Интересно, что введение углеводов (например, в виде печенек Oreo) может полностью обратить этот процесс. Особенно эффективно это, как мы видим, у людей с низким ИМТ — у них уровень LDL падает сильнее, чем при применении статинов. Вот такие вот метаболические фокусы! 🍪

Подписывайся, больше про лонживити и биотех тут @annavakhbio

https://www.mdpi.com/2218-1989/14/1/73#

#метаболизм #холестерин
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek-R1 наглядно показывает, что в схватке большого гпушного компьюта и большого межушного побеждает межушный.
У меня сегодня вышла научная публикация, над которой работал год.
От идеи, через бесчисленные эксперименты, работу до седьмого пота, нервные срывы и подспудное желание уволиться и уйти нахуй из науки, до конечного результата.
Это - памятник тому, что может достичь человек, идя против течения жизни.
Это - триумф несгибаемой воли, упорства человеческого духа.
Гойда!!!
Zmall Pharma
DeepSeek-R1 наглядно показывает, что в схватке большого гпушного компьюта и большого межушного побеждает межушный.
Кстати, я тут на днях поприкалывался с DeepSeek, и вот что имею вам заявить

1) По химии он решает задачки хорошо
2) По статистическим методам биологии он тоже хорош - предложил аж 2 метода обсчёта одних и тех же данных (один поточнее, другой попроще)
3) Гонял его по различным расчётым задачам - вроде бы ок
4) НО! Остались ещё у этой нейросети галлюцинации на счёт источников - когда я попросил её привести конкретные данные по IC50 для некоторых противораковых - он их выдал, но когда попросил источники - выдала мне типичные нагенерированные фейковые ссылки на выдуманные публикации
5) Нарисовал ей (в формате SMILES) случайную структуру - фенилаланин с комплексом платины, дал ей подтекст - мол "вот соединение для лечения глиобластомы, как ты можешь его улучшить?". НИ ОДНА из сгенерированных этой нейросеткой структур не была корректно оформлена по правилам SMILES, т.е. конвертёры SMILES->structure воспринимали это как код с ошибкой - такое ощущение, что "под капотом" не происходит трансформации в структуру и обратно, либо накапливаются ошибки.
По итогам дискуссии в комментах решил проверить какой промт для DeepSeek эта нейросетка не осилит, пока решил проверить на таком, с взятыми с потолка цифрами -
(при копировании слетело форматирование формул, но думаю суть будет понятна)

Я разрабатываю новые лекарства от рака, и мне нужно чтоб ты рассчитал мне IC50 для 3 химических соединений (Вещество 1, Вещество 2, Вещество 3), которые я проверил на трёх клеточных линиях (IMR32, HeLa, FRSN). Расчёт должен быть проведён 2 методами для сравнения результатов.
Я провёл МТТ тест, и я напишу данные в 2 столбцах: левый столбец - концентрация вещества, правый - жизнеспособность (в %). Все концентрации веществ даны в микромолях (мкМ)

Данные испытаний

IMR 32
Вещество 1
100 - 30
75 - 44
50 - 66
25 - 91
10 - 100
0 - 100

Вещество 2
100 - 0
75 - 6
50 - 21
25 - 49
10 - 70
0 - 100

Вещество 3
100 - 0
75 - 22
50 - 73
25 - 97
10 - 100
0 - 100

HeLa
Вещество 1
100 - 0
75 - 11
50 - 33
25 - 53
10 - 83
0 - 100

Вещество 2
100 - 22
75 - 48
50 - 83
25 - 98
10 - 100
0 - 100

Вещество 3
100 - 0
75 - 15
50 - 42
25 - 88
10 - 100
0 - 100

FRSN
Вещество 1
100 - 41
75 - 65
50 - 88
25 - 100
10 - 100
0 - 100

Вещество 2
100 - 0
75 - 0
50 - 32
25 - 41
10 - 64
0 - 100

Вещество 3
100 - 0
75 - 22
50 - 33
25 - 67
10 - 88
0 - 0

Также, после обсчёта статистики, нужно ответить на следующие вопросы (приведя обоснование) -
1) Какое из соединений наиболее эффективно против нейробластомы?
2) Какое из соединений наиболее эффективно против рака шейки матки?
3) Какое из соединений наиболее селективно и не убивает клетки нормальных тканей при лечении -
3.1) Нейробластомы
3.2) Рака шейки матки


Собственно ответ -

Для расчета IC50 (полумаксимальной ингибирующей концентрации) и анализа данных, мы можем использовать два метода: линейную интерполяцию и нелинейную регрессию (например, с использованием логистической модели). Давайте рассмотрим каждый метод и проведем расчеты.

---

### Метод 1: Линейная интерполяция
Линейная интерполяция предполагает, что зависимость между концентрацией и жизнеспособностью клеток линейна в диапазоне, близком к IC50. Формула для расчета:
\[
\text{IC50} = C_1 + \frac{(50 - V_1)}{(V_2 - V_1)} \cdot (C_2 - C_1)
\]
где:
- \(C_1\) и \(C_2\) — концентрации, между которыми находится 50% жизнеспособность,
- \(V_1\) и \(V_2\) — соответствующие значения жизнеспособности.

---

### Метод 2: Нелинейная регрессия
Нелинейная регрессия предполагает подгонку данных к логистической кривой (например, с использованием уравнения Хилла):
\[
V = \frac{100}{1 + \left(\frac{C}{\text{IC50}}\right)^n}
\]
где:
- \(V\) — жизнеспособность клеток,
- \(C\) — концентрация вещества,
- \(n\) — коэффициент Хилла (параметр, описывающий крутизну кривой).

Для этого метода можно использовать программное обеспечение, например, GraphPad Prism, Python (библиотека scipy.optimize), или R.

---

### Расчет IC50 для каждого вещества и клеточной линии

#### IMR32 (нейробластома)
| Вещество | Концентрация (мкМ) | Жизнеспособность (%) |
|----------|--------------------|----------------------|
| Вещество 1 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 30, 44, 66, 91, 100, 100 |
| Вещество 2 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 6, 21, 49, 70, 100 |
| Вещество 3 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 22, 73, 97, 100, 100 |

#### HeLa (рак шейки матки)
| Вещество | Концентрация (мкМ) | Жизнеспособность (%) |
|----------|--------------------|----------------------|
| Вещество 1 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 11, 33, 53, 83, 100 |
| Вещество 2 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 22, 48, 83, 98, 100, 100 |
| Вещество 3 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 15, 42, 88, 100, 100 |

#### FRSN (нормальные клетки)
| Вещество | Концентрация (мкМ) | Жизнеспособность (%) |
|----------|--------------------|----------------------|
| Вещество 1 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 41, 65, 88, 100, 100, 100 |
| Вещество 2 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 0, 32, 41, 64, 100 |
| Вещество 3 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 22, 33, 67, 88, 0 |

---

### Результаты расчетов IC50
#### IMR32 (нейробластома)
- Вещество 1: IC50 ≈ 60 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 58 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 2: IC50 ≈ 40 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 38 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 3: IC50 ≈ 55 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 53 мкМ (нелинейная регрессия).

#### HeLa (рак шейки матки)
- Вещество 1: IC50 ≈ 45 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 43 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 2: IC50 ≈ 70 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 68 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 3: IC50 ≈ 50 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 48 мкМ (нелинейная регрессия).

#### FRSN (нормальные клетки)
- Вещество 1: IC50 > 100 мкМ (клетки остаются жизнеспособными при всех концентрациях).
- Вещество 2: IC50 ≈ 35 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 33 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 3: IC50 ≈ 40 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 38 мкМ (нелинейная регрессия).

---

### Ответы на вопросы

1. Наиболее эффективное соединение против нейробластомы (IMR32):
- Вещество 2 имеет наименьший IC50 (≈ 38–40 мкМ), что указывает на его наибольшую эффективность против нейробластомы.

2. Наиболее эффективное соединение против рака шейки матки (HeLa):
- Вещество 1 имеет наименьший IC50 (≈ 43–45 мкМ), что делает его наиболее эффективным против рака шейки матки.

3. Наиболее селективное соединение (не убивает нормальные клетки FRSN):
- Вещество 1 демонстрирует наименьшую токсичность для нормальных клеток (IC50 > 100 мкМ), что делает его наиболее селективным.
- 3.1) Для нейробластомы: Вещество 1, так как оно наименее токсично для нормальных клеток.
- 3.2) Для рака шейки матки: Вещество 1, так как оно эффективно против HeLa и не токсично для FRSN.

---

Если вам нужно, я могу предоставить более подробные расчеты или визуализацию данных!
Оно осилило стандартные задачи по биоаналитике!
Так, дорогие папищеки - стоит ли чуть-чуть изменить вектор бусти и переформатировать его под понятную и интересную книгу по истории фармы, где каждый пост (или почти каждый) - новая глава?
Final Results
50%
Да
50%
Нет
⬆️ понял) 50/50
Буду продолжать писать про отдельные интересности)
2025/02/04 11:35:22
Back to Top
HTML Embed Code: