Данный снимок был сделан во время состоявшегося 8 декабря покрытия Марса Луной. На нем запечатлен момент захода Марса за Луну. Само изображение получено путём объединения и пост-обработки серии снимков.
Сношает Эйнштейн Ньютона в задницу, а Ньютон нарисовал на земле квадрат и посмеивается себе тихонько.
- Я тебя в сраку ебу, чего ты ржешь?
- Я Нарисовал квадрат метр на метр, Ты ебешь Ньютон на квадратный метр. Ты ебешь Паскаля.
Паскаль услышал, обиделся, и ушел
Создана гигантская интерактивная карта Вселененой для людей, которые не являются учёными.
Астрономы из Университета Джона Хопкинса создали интерактивную карту Вселенной, на которой отмечены положения и цвета 200 000 галактик, простирающихся до самого края наблюдаемой Вселенной.
Телескоп Sloan Digital Sky Survey (SDSS) сканирует космос почти каждую ночь уже более 20 лет. Телескоп отображает различные части неба в течение долгого времени, чтобы создать всеобъемлющий атлас в различных масштабах, включая 4 миллиона звезд в нашем Млечном Пути, галактики в нашей Местной группе и другие, удаленные на миллиарды световых лет.
Два астронома Университета Джона Хопкинса, Брис Менар и Никита Штаркман, собрали данные SDSS, чтобы создать плотную визуализацию одного клина Вселенной. В нижней части этого «космического кусочка пиццы» расположены мы. Оттуда карта расходится в пространстве и времени, от настоящего к 13,7 млрд световых лет от нас. И речь идёт всего лишь о клине в 10 градусов, который сам по себе является лишь небольшой частью гигантской сферы.
На карте изображено 200 000 крошечных точек, каждая из которых представляет целую галактику, содержащую миллиарды звезд, планет и других объектов. Цвета этих точек указывают на идентичность и характеристики галактик. Бледно-голубые точки — это спиральные галактики, расположенные в пределах 2 миллиардов световых лет от Земли. Затем точки начинают желтеть, так как на карте преобладают эллиптические галактики — они ярче и их видно издалека.
На расстоянии от 4 до 8 миллиардов световых лет карта становится красной. Это по-прежнему эллиптические галактики, но их световые волны «смещены в красную сторону или растянуты к красному концу спектра из-за расширения Вселенной. После этого карта снова становится синей — это квазары, галактики с очень активными сверхмассивными черными дырами в центре, излучающими синий свет.
Ближе к более широкой части карты точки снова становятся красными, поскольку квазары с красным смещением становятся практически единственным, что все еще видно на таком огромном расстоянии. А потом, спустя миллиард световых лет почти полной тьмы, мы достигаем края наблюдаемой Вселенной. Хотя технически за этой границей находится больше Вселенной, мы не можем её увидеть, потому что не прошло достаточно времени, чтобы свет из такого далекого места достиг нас.
Народ, хелп ми плиз. Ищу книгу, но не помню название. Книга вроде как для айтишников, что-то типа "интересная математика" или "необычная математика". Короче, там про математику нестандартным языком. Книга не детская, скорее техническая, нежели развивающая.
Скачал в одном из айтишных каналов, но потом случайно удалил...
Пытаюсь сделать себе колбочку для увеселений (никакой политики, просто пустыня, и ... и не пустыня). С начало экспериментировал с маслом и водой, а также с жирорастворимыми красителями (на фото другие цвета попали, но марка одна и та же). По задумке при перемешивании оно должно возвращаться на места по плотности (ниже более тяжёлое, сверху более лёгкое)
Пробовал верхний жёлтый и наоборот. Итог один.
В низу смешивается краска, а маслу хоть бы хны.
Далее пришёл с озона силикон. И получилось вот это
Силикон идёт между маслом и водой. при перемешивании оно очень лениво возвращается на места. В итоге получилось вообще адское говно. Я вообще что то делю как надо, или это бессмысленная попытка победить физику? Куда копнуть что бы было красиво.
Мои мысли:
1) налить масло с простой водой что бы всё что можно ушло вводу . а потом уже это масло использовать (тк краситель не растворяется полностью даже при нагреве, и идёт в осадок.). 2) очень долго отстаивать жирные части пока осадок до конца не осядет, и аккуратно набирать жидкость без осадка.
Выявлен генетический профиль наиболее агрессивного рака почки
В том числе гены, связанные со свёртыванием крови. Это открывает возможность использования антикоагулянтов в онкотерапии.
Исследователи из НИУ ВШЭ определили гены, связанные с развитием наиболее агрессивного подтипа светлоклеточного рака почки. Изучив образцы опухолей 456 пациентов, научный сотрудник Международной лаборатории биоинформатики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Григорий Пузанов определил подтипы рака с неблагоприятными и благоприятными прогнозами. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.
Светлоклеточный рак — наиболее распространённый подтип рака почки. По статистике, после пяти лет лечения в живых остаются 60–70 пациентов из 100, при этом за последние десятилетия число новых случаев заболевания увеличилось. Несмотря на большой накопленный объём данных, информация о генах человека, позволяющих прогнозировать течение болезни, изучена не полностью.
Исследователь из НИУ ВШЭ Григорий Пузанов провёл аналитическую работу по поиску опасных подтипов рака и ключевых генов, отвечающих за развитие болезни. Новая информация позволит выявлять агрессивные опухоли на ранней стадии и будет полезна при разработке персонализированных методов лечения.
Для анализа было взято 456 образцов опухолей из Атласа генома рака (TCGA), для которых не проводилась лучевая или фармакотерапия. Подтипы рака выделялись с помощью метода k-средних, когда выборку делят на подгруппы со схожими свойствами. Основой для применения метода стала информация о 2000 генах с наиболее меняющейся экспрессией при светлоклеточном раке почки.
Экспрессия — это процесс, в ходе которого ген считывается, формируется его копия в виде матричной РНК и затем эта копия используется для синтеза белка.
Биоинформатический алгоритм на каждом этапе (100 повторов) сортировал образцы опухолей по схожести экспрессии этих 2000 генов. В результате было выделено три кластера (подтипа) с разной выживаемостью пациентов. Для обнаруженного кластера с худшей выживаемостью характерно наличие метастазов и наиболее плохой ответ на последующую терапию.
Исследование проводилось в несколько этапов. На первом изучались особенности каждого из кластеров. Это позволило понять, какие генетические причины могут влиять на развитие болезни. Затем были выявлены гены, характерные для кластеров, отвечающих за высокую и низкую выживаемость, и построена сеть взаимодействий для белков, синтез которых кодируют эти гены.
Кластеризация методом k-средних образцов ccRCC из базы данных TCGA / Grigory Puzanov / Scientific Reports
В результате были обнаружены ключевые гены, кодирующие белки с наибольшим количеством связей в построенной сети взаимодействий. Так, в подгруппе, связанной с низкой выживаемостью человека, оказались гены MFI2, CP, APOB, ENAM. Они участвуют в регуляции транспорта инсулиноподобного фактора роста (белка, по структуре похожего на инсулин) в клетке и посттрансляционной модификации белков. Также в число ключевых попали гены, кодирующие цепи фибриногена и протромбина, связанные с процессами свертывания крови в организме человека: FGA, FGG и F2.
Некоторые из этих ключевых генов могут определять эффективность применения противоопухолевых препаратов. Например, повышенная активность генов CP, FGA и FGG связана с отсутствием эффекта от лекарства ниволумаб, а APOB и ENAM — от препарата сунитиниб. Зная это, специалисты могут подобрать наиболее эффективное лечение для пациентов со злокачественной опухолью.
Григорий Пузанов Научный сотрудник Международной лаборатории биоинформатики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
По мнению исследователя, сочетание традиционных противоопухолевых препаратов и антикоагулянтов, способствующих медленному свертыванию крови, может повысить эффективность лечения. Так, уже есть доказательства, что гепарин, использующийся для лечения тромбозов, приводит к увеличению выживаемости и снижает риск возникновения метастазов.
![Estimated survival functions
a
RNA seq ccRCC Dartaset [2000 genes x 456 samples]
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
50 100 150 200 250 300 350 400 450
Cluster 1
Cluster 2 Cluster 3
KMeans clustering
pathologic_M
IIMII l■■llll^^lllllll
n](https://img2.safereactor.cc/pics/post/full/-Моя-Россия-фэндомы-наука-7694508.png "Моя Россия,#Моя Россия, Моя Россия,фэндомы,наука")
- Я тебя в сраку ебу, чего ты ржешь?
- Я Нарисовал квадрат метр на метр, Ты ебешь Ньютон на квадратный метр. Ты ебешь Паскаля.
Паскаль услышал, обиделся, и ушел