Tutorials and workshops on R and statistics

Неплохой сайт со сборищем туториалов по R и сопряженной статистикой. Даже сложные для новичков вещи типа frequentists vs Bayesian подходов объяснены imho хорошо. Какой-то видимо австралийский автор, но кто он непонятно.

https://www.flutterbys.com.au/stats/course.html


Эволюция и расселение гоминид на планете

Среди научных итогов 2020 г. отсюда (за paywall)

Вероятно 8 в смысле что где-то 300,000 лет назад +/- 20,000 на Земле одновременно жили
Homo sapiens, H. neanderthalensis, H. erectus, H. rhodesiensis, H. naledi, H. denisova, H. heidelbergensis, H. antecessor.

А чтобы лучше понять эту сложность, приемственность, пространственность и динамику, а еще в контексте изменения климата и разных landmark events типа бипедальность и появление орудий и огня - вот еще вам пара интерактивных визуализаций.

С сайта Смитсоновского института

По ссылке пройдите и покликайте-почитайте
https://humanorigins.si.edu/evidence/human-evolution-timeline-interactive



А здесь можете посмотреть, что на самом деле такое однообразие видов Homo на планете - явление очень недавнее
https://www.youtube.com/watch?v=pm-QKCmAY8E

Automatic cell counting using computer vision and open source software

Народ, есть задача - наладить (полу)автоматический workflow для подсчета иммунопозитивных (прокрашенных) нейронов мозга, используя какие-нибудь надежные, проверенные, хорошо задокументированные программы с открытым кодом. Программа должна использовать computer vision и deep learning, чтобы обучаться распознаванию объектов более гибко, нежели чем делают простые алгоритмы (типа классических cell counting plugins в той же самой ImageJ / Fiji, где просто берется размер и roundiness объекта). Желательно, чтобы это был не проприетарный инструмент типа Matlab (пусть даже хороший), а что-то к примеру на opencv в Python или подобное.

Вот пример данных (картинка внизу). Это кусочек птичьего мозга из "птичьего гиппокампа":

R2-S5-2020-08-28T20-30-38(1)_7.0x.jpg

1) обратите внимание на бурые точки (это иммунопозитивные ядра нейронов - их и нужно подсчитывать, а всё остальное не нужно).

2) Обратите внимание, что фон довольно сложный. Алгоритм должен выделять только бурые ядра на этом фоне, и false positive detection rate (т.е. неправильно определенные объекты) должен быть низким.

3) желательно не только подсчитывать количество "бурых точек", но и среднюю интенсивность окраски каждого ядра (тогда можно будет делать анализ распределения "бурости"). Дело в том, что интенсивность иммунопозитивной окраски является proxy (оценочным показателем) экспрессии прокрашенного белка - маркера нейроннальной активности (мы прокрашивали против маркера ZENK - это такой регуляторный белок, который экспрессируется в нейроне одним из первых после начала активности). Зачем нужно мерить не просто есть точка/нет точки? Может быть такое, что количество активных нейронов у разных особей не сильно отличается, но их активность, выявленная по "бурости", будет отличаться, а может быть комбинация.

Нет в гугле/поисковиках не забанили и кое-что я нашел, но проблема в том, что слишком много всего и найти подходящее и отсеить неподходящее сейчас очень и очень сложно. Вот что я уже нашел. Пока что лучшее что кажется может работать - DeepImageJ плагин на Java для Fiji. Больше инфы под катом (может кому-то тоже пригодится хотя бы для начала поиска).

Collapse )

Прекрасный разговор с Антоном Долиным о кино

Как всегда у Дудя - длинный 2 ч. выпуск, но прослушал (скорее прослушал, нежели чем просмотрел), с большим удовольствием в фоновом режиме во время разных домашних дел, сделанных на этих выходных (например нарядили елку!)

Башня "Федерация" как honest signalling и ответ на вопрос, "кому на Руси жить хорошо"

От всем этим веет романа Пелевина, конечно, и это как будто остроумно придумано в одном из его романов - но это всё существует на самом деле в центре Москвы. Буквально, торчит как столб. Издательство The Bell провело увлекательное расследование жителей небоскреба "Федерация" (а название-то какое! Напрашивается "другой федерации у меня для вас нет"). Это самый дорогой объект недвижимости в РФ. Там замечательная история и выборка жильцов и номинальных/реальных владельцев. Такая Россия upper class as is в миниатюре. Посмотрите на их имена и почитайте их track record. Это почти никогда не self made men или чистые бизнесмены. И владение подобной недвижимостью - это и есть honest signalling (см signalling theory) и настоящий ответ на вопрос, что является выгодной стратегией жизни в этой стране, какой уровень доверия в этой среде и какие поведения и жизненные стратегии на самом деле, а не в декларациях, в этой среде incentivises and rewarded в последние 20-30 лет.

Выводы (не новые для вас) такие:
1) есть владельцы-бизнесмены, но в основном это чиновники федерального уровня или реже регионального уровня (уровня мэра-губернатора), у которых деньги и власть - взаимные производные. Или это бизнесмены, тем или иным образом аффлированные с чиновниками, или управленцы большого бизнеса, ставшие чиновниками. Есть немного бандитов из групных ОПГ, в основном из Центрального федерального округа и немного иностранцев из ближнего зарубежья (типа бизнесмены из Казахстана, родственные президенту этой же страны).

2) часто эти люди прячут владение за родственниками или аффилированными оффшорами, т.к. не доверяют стране и боятся расследований и огласки. Росреестр нагнут ими с 2015-16 гг. из-за расследований ФБК и теперь прячет владельцев на госуровне.

3) владельцы долей самого дорого объекта недвижимости в стране конечно же платят меньше всего налогов, т.к. кадастровая стоимость по сравнению с рынком занижена в разы, тогда как для бОльшей части жилья в Москве она приблизилась к рыночной в последние годы, но даже от этой заниженной стоимости она платят налоги не по ставке 2%, а 0,5%.

Мутация в одном гене увеличила размер коры головного мозга у человека и других приматов

Экспериментальное исследование группы из MPI of Molecular Cell Biology and Genetics показали, что у плода мармозетки вставка человеческого гена ARHGAP11B приводит к значительному увеличению складчатости и размера коры головного мозга (кгм, cortex). Эксперименты проводились только на эмбрионах обезъян. Статья вышла в Science в июле (ссылка на оригинал, и ссылка на связанную статью про ARHGAP11B). Вероятно всего мутация по крайней мере в этом гене (возможно не только в этом) где-то 0,5-1,5 млн лет назад привела в конечном итоге к появлению большой к.г.м. в эволюции H. sapiens и сестринских видов. Интересно, что произошло это до появления неадертальцев и денисовцев, т.е. у всех трех видов эта мутация уже присутствовала и все три имели большой мозг и большую кору.

Популярное изложение статьи на русском
Популярное изложение статьи на английском на IFLScience





Конфликт интересов у ученых

В Republic.ru рецензия на книгу ученого-физика Сабины Хоссенфельдер (р. 1976). Она руководитель лаборатории темной материи Франкфуртского института перспективных исследований (FIAS), принадлежит к поколению ученых, почти не заставших «золотой век» физики элементарных частиц – триумфальное XX столетие, когда, собственно, и было сделано большинство великих открытий в этой области.
Книга "Уродливая Вселенная" выходит в декабре.




И о конфликте интересов. Я это тоже наблюдаю в своей области, где например лаборатория моего руководителя PhD занимается уже почти 20 лет развитием гипотезы, которая на заре ее разработки (начало 2000х гг) была интересна, но она по честноку "не работает" в том смысле что она так и не была подтверждена экплицитно никакими экспериментальными исследованиями - ни их собственными, ни иными. Есть интересные результаты, которые косвенно указывают на новые интересные идеи, но их мало кто обсуждает. Многие всё еще живут в рамках "гипотеза хорошая - просто так мы бы ее не обсуждали 20 лет". И несмотря на это, гипотеза популярна и без ее обсуждения или упоминания сложно опубликоваться или получить грант. Гипотеза продвигается лабораторией (довольно влиятельной в нашей небольшой области исследований) и выступать напрямую с докладами или статьями, говоря, ну да, была интересная гипотеза в начале 2000-х гг., но так и не получила прямых доказательств и требует кардинального пересмотра - это будет означать, что ты рискуешь сделать себе врагов-рецензентов до конца научной карьеры и сложнее будет публиковаться и возможно получать гранты. Уверен, что свожая ситуация во многих научных областях.

Статья про влияние паразитов крови на миграцию птиц

Статья наконец-то опубликована!
Статья доступна онлайн: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ece3.7030

Вот video summary (благодарность Tamara Emmenegger, Sempach Ornithological Institute)






На картинке внизу вы видите, где дроздовидные камышевки (Acrocephalus arundinaceus) - довольно обычный воробьиный мигрант -  гнездящиеся в трех европейских точках (Чехия, Болгария и Калининградская обл., России), проводят зимние месяцы. Это результат почти годового прослеживания передвижения птиц, пойманных в летний период на местах гнездования и снабженных миниатюрными мультисенсорными дата-логгерами.



Эти устройства (фото птицы с логгером перед выпуском)



весят чуть больше 1 г и измеряют несколько параметров параллельно (уровень освещения, давление и температуру воздуха, активность через интегрированный гироскоп-акселерометер и 3d геомагнитное поле через магнитометр) на протяжении месяцев (с июня-июля по май-июнь след года, пока птица не вернется с зимовок обратно в Европу). Слабость работы в том, что птицу нужно обязательно поймать, чтобы скачать данные (т.е. есть некоторый survival bias), но это всегда так с технологиями.

Пример данных от одной птицы 14AZ за пару недель в августе 2015 г. внизу - можно сразу видеть, что делала птицы в природе. В ночи с сильным падением давления и температуры она поднималась высоко в воздух и летела. Видна также повышенная активность в эти ночи. Видно,что летела она несколько ночей подряд (24-29 авг 2015 г), останавливаясь на дневное время.






Анализ собранных данных показал, что влияние паразитов на миграцию птиц умеренное, но всё же есть. Более конкретно, мы обнаружили, что
1) у птиц с высоким уровнем паразитемии (количественное содержание паразитов в крови) дистанции миграционных перемещений короче, чем у птиц с низким уровнем и/или особей без паразитов
2) у птиц с высоким уровнем паразитемии начало осенней миграции отложено, особенно если паразиты из рода Plasmodium и/или если паразиты из разных родов (так называемая mixed-genus infection)
3) продолжительность миграционных полетов оказалась выше у птиц с высоким уровнем паразитемии по сравнению с неинфицированными особями (странно, но вышло так - возможно компенсация изначальной задержки начала осенней миграции?)
4) продолжительности миграционных остановок у инфицированных птиц оказались короче и за счет этого они компенсировали изначальную задержку осенней миграции. Временным параметры других периодов их годового цикла не отличались от неинфицированных особей.


ABSTRACT
How blood parasite infections influence the migration of hosts remains a lively debated issue as past studies found negative, positive, or no response to infections. This particularly applies to small birds, for which monitoring of detailed migration behavior over a whole annual cycle has been technically unachievable so far. Here, we investigate how bird migration is influenced by parasite infections. To this end, we tracked great reed warblers (Acrocephalus arundinaceus) with multisensor loggers, characterized general migration patterns as well as detailed flight bout durations, resting times and flight heights, and related these to the genus and intensity of their avian haemosporidian infections. We found migration distances to be shorter and the onset of autumn migration to be delayed with increasing intensity of blood parasite infection, in particular for birds with Plasmodium and mixed‐genus infections. Additionally, the durations of migratory flight bout were prolonged for infected compared to uninfected birds. But since severely infected birds and particularly birds with mixed‐genus infections had shorter resting times, initial delays seemed to be compensated for and the timing in other periods of the annual cycle was not compromised by infection. Overall, our multisensor logger approach revealed that avian blood parasites have mostly subtle effects on migratory performance and that effects can occur in specific periods of the year only.

Благодарности: Sempach Ornithological Institute (Avian Migration Team), Биостанция Рыбачий и остальным соавторам из Чехии, Болгарии и Швеции