Ответсообщение недоступно
Я создала Jupyter-блокнот для экспериментов, с прописанными напрямую в коде данными только по исследуемому участку. Там есть пример вывода, что за фигня у меня получается.
Наиболее вразумительный результат выходит, если вместо полноценного закона смертности с независимой от возраста компонентой использовать облегчённый вариант закона, в котором независимой от возраста компоненты нет. В этом случае на графике получается прямая, но она под неправильным углом.
Ответсообщение недоступно
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
@FirstNeko, вот примеры того, что у меня выходит.
На первом скриншоте попытка аппроксимировать данные полноценной функцией.
На втором примере облегчённой (без независимой от возраста компоненты).
Код для первого случая по ссылке в посте выше.
Ответсообщение недоступно
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Мне удалось нащупать решение, выглядящее годным. Другим путём, чем ранее пыталась - через линейную регрессию для логарифмов. Спасибо за наводки.
Но я ещё сама плохо понимаю, как это работает. На сегодня вымотана, код решения предоставлю завтра.
Ответсообщение недоступно
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
У меня вот так получилось. За A брал минимальное, за C от 50 до 80 лет наклон. И B просто восстановил по 65 году.
Раз линейная регрессия помогла, значит, похоже что коэффициенты были недостаточно хорошо подобраны
Malvina PushkovaМне удалось нащупать решение, выглядящее годным. Другим путём, чем ранее пыталась - через линейную регрессию для логарифмов. Спасибо за наводки.
Но я ещё сама плохо понимаю, как это работает. На сегодня вымотана, код решения предоставлю завтра.
Здесь скрипт с решением, которое мне удалось нащупать - смотреть последнюю незакомментированную функцию (#3).
Я дополнила её небольшим кодом, который на ходу вычисляет ежегодное увеличение вероятности смерти согласно усреднённым данным.
Добавлю, что до этого я пыталась решить задачу с помощью весовых коэффициентов. К примеру, сделав вес точек обратно пропорциональным их значению. Это даёт более хороший результат, чем без весов, но до ожидаемого всё ещё не дотягивает.
Так что не просматриваю лучшего решения такой задачи, чем линейная регрессия для логарифмов.
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Чтож, пора и мне отреагировать на крайне неожиданный ажиотаж вокруг нашей новой статьи про соматические мутации и предел продолжительности жизни. Статья набрала уже 63к+ (см скриншот) accesses на сайте журнала за всего лишь месяц, была 67 раз ретвитнута, упомянута в некоторых известных изданиях: Daily Mail, Vice, Independent, - и даже репостнута титанами русского лонджевити: раз, два.
Про наш основной результат я уже писал здесь - он не претерпел качественных изменений после процедуры ответа рецензентам (коих было 5). Мне бы хотелось поговорить о другом, о том, что эта статья, как мне кажется, на самом деле значит для области и отчасти объясняет вынужденность серии моих постов про институт выше.
Видите ли в биологии старения сложился консенсус, что нет единого механизма старения, способного объяснить все многообразие феноменов. Стало принято протокольно перечислять холлмарки или механизмы старения, после чего фокусироваться на некотором(-ых) из них и искать против них какое-либо лекарство. Однако, в области отсутствует консенсус относительно того какие механизмы старения считать более важными, а какие менее важными? (определение механизма старения давал тут) Хуже того, до нашей работы, практически отсутствовала дискуссия о том, как именно количественно охарактеризовать "важность" механизма. Всяческие "полу-интуитивные оценки" важности механизмов - порождающие целые отдельные теории старения (вспомним тут ROS или укорочение теломер) - не очень надежная история. Потому, я считаю нашим основным вкладом то, что мы нашли методологию, пусть и несколько топорную, для количественного ранжирования механизмов.
Вот суть этой методологии, кратко:
🟡 Определите "нестареющий бейзлайн", то есть определите/вычислите внешний уровень смертности (extrinsic mortality) для некоторого вида, зафиксировав для этого некоторый уровень смертности характерный для вида в его наилучший с точки зрения конкуренции и репродукции (праймовый, если угодно) период. Напомню, у нас это были люди в 20-3
461 · Добавьте к этому целенаправленные усилия по экспериментальной проверке механизма и на выходе получается, что нам нужен целый институт талантливых аспирантов и научных руководителей, въедливо систематизирующих все механизмы старения по их важности.
Чтож в заключение добавлю, что наша количественная оценка смертоносности соматических мутаций на сегодняшний день является лучшей. Но не стоит обманываться, лучшая она лишь потому что единственная. Поэтому, я очень надеюсь, что вскоре выйдет статья громогласно опровергающая наш результат и дающая более точную оценку с кучей экспериментальных выкладок. Это будет означать, что мы сдвинули область в нужном направлении и старение наконец дозреет до того чтобы называться количественной наукой.
⭐️И конечно, огромное спасибо моим коллегам: Евгению Ефимову, Владу Федотову, Леониду Малаеву и Екатерине Храмеевой. Было очень трудно, но мы прошли через это!
422 · Ответсообщение недоступно
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
https://elicit.com/ - ИИ для обзора по научным исследованиям. Встречал упоминание, что есть по $8 в месяц
Ответсообщение недоступно
Плохая новость — 149 лет — наш предел срока жизни. Хотя некоторые системы можно дотянуть и до 500 лет при уже современной науке.
С другой стороны, это охренительно хорошая новость. Если учесть, что сейчас медиана 79 лет.
здравствуйте. утверждается, что медикаментозные методы продления жизни человека в каком-то смысле безнадежны: соматические мутации в неделящихся клетках (нейроны, кардиомиотические и т. д.) ограничивают срок жизни 146-194 годами — прислала ссылку @omn1pr3sent
Работа в Природе вот.
Есть процесс про чистую потерю информации — соматические мутации. Это воплощённая энтропия в биосистемах.
Вы лично когда-то начали делиться с одной клетки. В ней скомпилировался набор инструкций по построению организма. Каждая новая клетка — это копия предыдущей, следующая — копия копии и так далее миллионы раз.
При копировании возникают ошибки, при эксплуатации — случайные изменения, при записи тоже ошибки — короче, каждая копия статистически функционально хуже.
В каждой клетке свои опечатки, поэтому их очень сложно исправить массово.
Поначалу это не очень сказывается на ситуации, например, клетки вашей кожи довольно устойчивы, делятся и делятся спокойно, совсем битые собирают сборщики мусора. Но с каждым циклом теряется всё больше смысла, пока код не превратится в бесполезное месиво. Иногда для этого достаточно потерять один предлог вроде "не".
Теперь сама работа:
— Если бы тело вообще не изнашивалось, то в современном мире средний срок жизни был бы 1759 лет — это до ближайшего ДТП или чего-то такого. Максимум до 29221 года.
— Если добавить соматические мутации с обычной скоростью, то рано или поздно ошибка попадает в критически важный ген, и клетка помрёт. Мозг и сердце — бутылочные горлышки долголетия. Их клетки не обновляются, и ошибки со временем просто убивают орган.
— Из-за гибели нейронов медианная продолжительность жизни упала до 194 лет (максимум — 557 лет).
— Усложнили модель, добавив возможность клеток делиться и наличие стволовых клеток. Ещё они учл
29.4K · Ответсообщение недоступно
Если я правильно понимаю статью, то она о том, что если взять одну из сотен значимых причин смерти, то уже по ней ограничение до 149 лет. Но если еще учесть остальные, то как мне кажется около 100 лет должно быть, с вероятностью 95%.
Igor DobrokhotovЕсли я правильно понимаю статью, то она о том, что если взять одну из сотен значимых причин смерти, то уже по ней ограничение до 149 лет. Но если еще учесть остальные, то как мне кажется около 100 лет должно быть, с вероятностью 95%.
Да, это просто модель.
Мне кажется хорошим знаком, что научпоп такими моделями интересуется
Шikolai IIIДа, это просто модель.
Мне кажется хорошим знаком, что научпоп такими моделями интересуется
Конечно, но интересная тема, собрать все причины смерти и ранжировать их по вредоносности. Например, потеря эластина ограничивает ПЖ 120 годами и т.п. А потом еще и связи установить.
Шikolai IIIИнтересно, мог бы это сделать просто дип сёрч ИИ...
На мой взгляд, ИИ не сможет тут помочь сейчас. У нас очень мало качественных данных для обучения ИИ. Для каждой причины смерти потребуется большая экспериментальная работа пока полученные данные станут достаточными для обучения модели и получения полезных предсказаний.
Igor DobrokhotovНа мой взгляд, ИИ не сможет тут помочь сейчас. У нас очень мало качественных данных для обучения ИИ. Для каждой причины смерти потребуется большая экспериментальная работа пока полученные данные станут достаточными для обучения модели и получения полезных предсказаний.
Я сейчас скорее про "реферат" в хорошем смысле.
Не про детальное исследование. а просто про сбор " собрать все причины смерти и ранжировать их по вредоносности." статистики
Шikolai IIIЯ сейчас скорее про "реферат" в хорошем смысле.
Не про детальное исследование. а просто про сбор " собрать все причины смерти и ранжировать их по вредоносности." статистики
Это конечно полезно. Еще лучше в виде обзора научного сделать. Но стеной стоят проблемы проверки, причём быстрой проверки именно на человеке, да ещё с прицелом на подбор терапии. Мне кажется что быстрее другой подход, не разбираясь, не ранжируя лечить подгоняя всё к норме. Я боюсь того объёма знаний, которые надо извлечь и проанализировать, прежде чем мы сможем теоретически предсказывать ход столь сложных процессов как разрушения организма с возрастом на фоне других паталогических изменений и подбирать на этом предсказание терапию.
Igor DobrokhotovЭто конечно полезно. Еще лучше в виде обзора научного сделать. Но стеной стоят проблемы проверки, причём быстрой проверки именно на человеке, да ещё с прицелом на подбор терапии. Мне кажется что быстрее другой подход, не разбираясь, не ранжируя лечить подгоняя всё к норме. Я боюсь того объёма знани
Теоретически- есть сценарий где ии может быть полезен: много данных(носимые устройства) - случаи с "позитивными ранними метриками"+ сильный ИИ.
но носимые приборы - не инвазивные.
А инвазивные - без датчиков и передачи в сеть...
Шikolai IIIТеоретически- есть сценарий где ии может быть полезен: много данных(носимые устройства) - случаи с "позитивными ранними метриками"+ сильный ИИ.
но носимые приборы - не инвазивные.
А инвазивные - без датчиков и передачи в сеть...
Надо попробовать и посмотреть что поучится. В любом случае, это всё равно придётся делать, определять все причины, строить по ним модели, в конечном случае создавать персонального цифрового двойника человека.
Шikolai IIIПлохая новость — 149 лет — наш предел срока жизни. Хотя некоторые системы можно дотянуть и до 500 лет при уже современной науке.
С другой стороны, это охренительно хорошая новость. Если учесть, что сейчас медиана 79 лет.
здравствуйте. утверждается, что медикаментозные методы продления жизни челове
Кто-нибудь может применить этот протокол для червей? Какой предел жизни предскажет этот подход для C.elegans?