BioEvolGene


Гео и язык канала: не указан, не указан
Категория: не указана


мини-обзоры на статьи, книги, новости об эволгеномике и всё, что с ней связано.

Связанные каналы

Гео и язык канала
не указан, не указан
Категория
не указана
Статистика
Фильтр публикаций


Вышла рецензия на отличную книжку, которая подойдёт деткам как одна_из_первых и одна_из_вторых про эволюцию.
А ещё она с видосиком пролистывания (new type of content for books reviews) и там такие забавные серьёзные мамонты и динозавры с выпученными глазами ❤️

Если надо кому-то подарить про эволюцию — вы знаете, что дарить :)

https://biomolecula.ru/articles/sandro-natalini-istoriia-zhizni-ot-pervichnogo-bulona-do-nashikh-dnei-retsenziia


Свежая обложка январского Nature Ecol&Evol радует.


Кто хочет списки лучших книг 2019 года по науке — https://fivebooks.com/best-books/science-2019-barbara-kiser/ .

Справа есть колонка, в которой указаны списки книг по определённым направлениям (математика, биология, химия и другие).


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram


Орнитологические заметки номер восемь (возрождаем легендарную рубрику): грачи возле химфака бегают и каркают, выражая удивление из-за отсутствия снега.


Касательно рисунка из статьи, которую обсуждали двумя постами выше — оказывается, на ней показаны результаты, подсчитанные не совсем тривиально (и не так, как ожидаешь от подписи). Берётся позиция, вокруг неё с обеих сторон по 10 амк и смотрят на их вариабельность. Если знать это, то картинка становится понятна.


Для тех, кто хочет чего-то милого и пушистого —

лемуры сифаки прыгают и... всё! Но только начните глядеть, не оторваться!

https://www.youtube.com/watch?v=aM8E8eMyckM


А мы продолжаем наш журклуб, посвящённый статьям с авторством Георгия Базыкина.

И сегодня разобрали статью о том, что (редкие) замены в консервативных кодирующих и некодирующих частях генома закрепляются не дрейфом, а положительным отбором. Зацените предложение: "within the most conservative protein segments, approximately 72 per cent (approx. 80%) of allele replace-ments were driven by positive selection, as opposed to only approximately 44 per cent (approx. 53%) atrapidly evolving segments".

А в целом такие участки консервативные из-за сильного действия отрицательного отбора.

Всё логично. Но.

Нас насторожила картинка 2, которая противоречит тому, что видим в тексте и тому, что написано в методах. Будем держать в курсе дел. (А вы, если посмотрите сами и не найдёте противоречий, пишите, интересно обсудить).

https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rspb.2012.0776


От кого произошли эукариоты?

Есть два сценария – эукариоты и археи могли независимо возникнуть из бактерий, и в таком сценарии (он называется 3D, 3 домена) между собой они составляют сестринские ветви.
А второй сценарий (2D, 2 домена) заключается в том, что эукариоты появились где-то среди архей.

Так вот, в Nature Ecology and Evolution показали множеством способов, что верен 2D сценарий, и самые близкие к эукариотам – асгардархеи данные которых очень помогли. Хотя авторы тонко намекают, что больше данных асгардархей помогли бы им сделать исследование ещё точнее (такое предложение уже выглядит как залог успеха любой статьи).

Интересно, что есть гены, которые поддерживают 3D сценарий, например, кодирующие субьединицы РНК полимераз. Авторы считают (а мы с вами и сами уже догадались), что это означает, что у архей, бактерий и эукариот по-разному работает машинерия РНК полимераз. И всё. Да, такое бывает, это не страшно.

https://www.nature.com/articles/s41559-019-1073-1.epdf


Репост из: DL in biology
​​В классическом machine learning всегда считалось, что много параметров - это зло и переобучение. Но потом появились прекрасно работающие случайные леса и нейросети с числом весов много больше числа входных данных, и стало непонятно, как теперь думать о количестве параметров. В этой статье в PNAS люди попытались выяснить, как обучаются большие модели.

Из результатов авторов получается следующее. При малом числе параметров модель просто плохо учится. Потом в какой-то момент параметров становится достаточно, чтобы переобучиться и найти одно (!) решение, хорошо приближающее обучающий датасет, но ломающееся на тестовом - это и есть переобучение. Когда параметров становится еще больше, вариантов, как именно можно переобучиться, тоже становится больше. Каждый набор весов, дающих переобученную модель, обычно устроен так: достаточно чуть-чуть пошевелить эти веса, и даже на обучающем датасете все сломается, качество резко упадет. И вот тут в дело вступают регуляризации: они позволяют из множества хороших наборов параметров выбрать тот, который будет давать самое гладкое решение. То есть решение, качество которого не будет сильно меняться при небольшом шевелении весов. И оказывается, что ровно такое решение обычно и оказывается правильным, т.е. дает хорошее качество и на тесте.

В статье авторы показывают, что для разных моделей качественно все происходит ровно так, как описано выше. На картинке ниже показан график зависимости средней ошибки случайного леса от числа его параметров. Для сеток тоже показано, но только для очень простых. Есть подозрение, что для сложных так хорошо не получается.

https://www.pnas.org/content/116/32/15849


Лекция Chris Tyler Smith, дающая общий, даже поверхностный, взгляд на состояние дел в изучении эволюции человека. Для неспециалистов будет неплоха, а для специалистов -- слишком простая.

https://www.youtube.com/watch?v=KvG6xSW3R5c


Пилотная фаза проекта по секвенированию 100K геномов азиатов.

Зачем это надо? Да потому что в основном есть данные для европейцев и американцев, а с другими популяциями не всё так круто. А патогенные мутации разные, история популяций тоже разная, поэтому нужно отдельно для каждой смотреть. И не тянуть результаты с одной популяции на другую, ей не особенно родственную.

Отсеквенировали почти 2 тысячи геномов и решили об этом написать в Nature. Покрытие в районе 36x, разумеется, юзали секвенаторы Illumina. Поглядели разные admixture, эволюцию, историю популяций, вредные аллели. Неплохо, скажу я вам. Не выглядит, что секвенировали ради секвенирования. Наука тоже есть :)

Что важно, почти все данные находятся в открытом доступе.

https://www.nature.com/articles/s41586-019-1793-z


Для тех, кто хотел увидеть то, как выглядит рак у Tasmanian devil. Всё говорим-говорим, а сами не видели.
Картинку не прикреплю, переходите по ссылке, потому что это не особенно приятное зрелище, чтобы сразу здесь выкладывать.

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-018-1520-3/figures/4


В статье про пожары в Амазонии (там серьёзный холивар, главная причина сильных пожаров в последнее время и особенно в этом году — вырубание лесов) некоторые авторы попросили остаться анонимными, чтобы не усложнять себе жизнь и работу.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gcb.14872


На биоархив выложили статью про 23 новые генома группы видов Drosophila montium. Качество так себе, но "зато есть".

Советую поглядеть (и посмеяться) над Figure 1, подпись к которой гласит: " For all montium species, the vast majority of the assembly is present in at least gene-sized scaffolds, despite large differences in contiguity."

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/861005v1.abstract?%3Fcollection=


Новые геномы птиц.

В целом, в статье только о них и говорится. А ещё можете посмотреть на живой пример того, как можно изощряться и выдумывать как можно больше анализов и делать сапплементы на 80 страниц. Всё, лишь бы показать что что-то сделали ещё, кроме хорошего годного секвенирования геномов.

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1793-1


Препринт про сервер препринтов bioRxiv, выложенный на тот же сервер препринтов bioRxiv. Красота!

Проект стартовал в 2013 году и, в отличие от предыдущих подобных начинаний, оказался успешен :)
Всю статью можно не читать, а вот графики я highly recommend поглядеть, стоит того.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/833400v1.abstract?%3Fcollection=


Свежая статья про LoF (loss-of-function variants). Кстати, есть журнал NAR Genomics and Bioinformatics, знакомьтесь.

Как пишут авторы: "our results highlight numerous mammals that are ‘natural knockouts’ of human disease genes". Собссна, всё. Поглядели по выравниванию на то, у кого из 62 изученных ими плацентарных отсутствует какой-то из генов. – Но ведь всё зависит от качества выравнивания, – скажете вы и будете правы.

Предположим, оно прекрасно. Авторы подробно описывают то, как чистили и перевыравнивали данные. Хорошо. Кстати, они считали ген потерянным, если уцелело < 60% его ORF и как минимум в 20% экзонов были инактивирующие мутации. А если это был одноэкзонный ген, то тогда нужны были минимум 2 такие мутации.

Нашли 4 317 генов, которые были потеряны как минимум у одного из видов. В основном эти гены связаны с обонянием и иммунной системой. А ещё "lost genes are enriched in genes that result in no detectable abnormal phenotype in a mouse knockout (Figure 1D), suggesting that these genes are more dispensable than others." А так же "genes that are lost in mammalian evolution, and in particular those that are lost independently, are highly depleted in disease-associated genes and genes performing essential functions.".

Несколько генов всё-таки были известны по своим эффектам на фенотип человека. Им (вроде, их 9 штук) посвящена добрая треть статьи.

Для определения плейотропности использовалась база по мышам. – Но ведь они могут различаться в плейотропности между разными дельфинами, тенреками и человеком? – спросите вы. Предположим, они не отличаются. В результате, уровень плеойтропии у потерянных генов был низкий.

Что смущает – качество выравнивания (но мы решили, что оно прекрасно), поиск плейотропности, и особенно мне не нравится то, что они брали случаи, когда у 1 организма отсутствовал ген.

https://academic.oup.com/nargab/article/2/1/lqz012/5606587




Гены устойчивости к антибиотикам в сыром молоке. 🐄

Кликбейтный заголовок и очередная статья с биоархива о том, что такое явление существует. Иногда я вижу такие статьи и диву даюсь, начиная подозревать, что мне приходит рассылка не биоархива, а обычного архива, но его биологической части (она там оч проседает по сравнению с физикой и информатикой).

Так вот, взяли сырое молоко, и сделал его метагеном. Красиво звучит! Ещё веселее, что там было много от коровы, они это убрали, а остальное изучали. Нормально из тех несчастных 4-5 оставшихся процентов пробластовалась половина. А там — "The samples contained complete ARGs [antibiotic resistance genes] influencing the effectiveness of acridine dye, cephalosporin, cephamycin, fluoroquinolone, penam, peptide antibiotics and tetracycline."

Судя по формату статья метит в один из BMC журналов.

Придираться к методам, которые было читать неохота, не буду. А идея скучная.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/853333v1.abstract?%3Fcollection=

Показано 20 последних публикаций.

57

подписчиков
Статистика канала