Матрица приближается

В Nature статья (pdf) о том, что игроки в Foldit решили структуру белка протеазы вируса MPMV - задача, с которой давно уже не могли справиться ученые со всеми их компьютерами.
В игре Foldit обычные люди манипулируют районами белка и получают баллы за оптимизирование его сворачивания. Игра использует тот факт, что человеческий мозг очень хорошо приспособлен к манипуляциям со сложными трехмерными объектами - задача, с которой компьютеры до сих пор справляются с трудом.



На картинке показаны шаги, которые были проделаны тремя игроками в процессе решения этой задачи. Игрок spvincent проделал начальную оптимизацию исходной структуры, которая была получена с помощью NMR, правильно уложив бета-складки (B). Его структура была улучшена игроком grabhorn, который оптимизировал гидрофобный центр белка (C). Конечная оптимизация была сделана игроком mimi, которая догадалась загнуть торчавшую петлю в верхнем левом углу так, что она легла в нужное положение (D). Эту структуру уже доработали компьютеры, которые сравнивали ее с имеющейся кристаллографической информацией. Весь процесс занял три недели.

Создатели FoldIt постепенно добавляют арсенал инструментов, доступных игрокам. Например, если есть белок, для которого структура известна и он похож на тот, над которым работаете вы, то вполне возможно, что и сворачиваются они одинаково. Недавно в FoldIt был добавлен инструмент, позволяющий игрокам вручную выравнивать гомологичные последовательности белков для того, чтобы они могли использовать уже имеющуюся в базах данных информацию о структурах белков. Все это сделано так, что игрок не должен иметь никакого специального образования для того, чтобы помогать решать эти сложные задачи. Победитель этого соревнования, mimi, помогает делать научные эксперименты в школе.
(via The Scientist)

Байес, такой Байес

Собрался с духом и прочитал вот эту статью. Если у кого доступа нет, не плачьте, я вам сейчас все напою.

Два года назад были обнародованы результаты клинического испытания ВИЧ вакцины в Таиланде и, впервые за 30 лет исследований, был получен положительный сигнал - 31% эффективности в предотвращении инфекции. Стат-анализ выдал p=0.04 (то есть результат статистически-достоверный по общепринятым канонам). Авторы этой статьи (среди которых есть и сами исследователи этой вакцины), начинают с того, что "p value" - концепция не интуитивная и часто неправильно интерпретируемая. Поэтому они сейчас обсчитают те же результаты байесовскими методами, которые дают ответ на интуитивно-понятный вопрос "Какова вероятность того, что вакцина (не) работает?"

Хитрость байесовской статистики заключается в том, что для нее требуется ваша "изначальная, до-эксперимента-сформулированная гипотеза" о том, что именно вы в эксперименте получите. Я не знаю где как, а в биологии часто фиг сформулируешь, что именно ты ожидаешь. В данном случае, прямо как в анекдоте, можно сказать, что вероятность того, что вакцина работает, равна 50%, потому что "либо она работает, либо нет". А можно сказать, что "наверняка не сработает" - потому что дурацкая совершенно вакцина и работать не должна. Вообще сколько людей, столько и мнений.

В результате получаем ключевую таблицу из статьи:


Верхняя строка - "изначальная, до-эксперимента-сформулированная гипотеза" о вероятности того, что вакцина работать не будет.
Вторая строка - стат.анализ полученных данных на предмет вероятности того, что вакцина не работает.
Третья и четвертая строки - соответственно вероятности того, что вакцина работает и того, что увеличивает число инфекций.

Результаты, конечно, впечатляющие - от вероятности в 3% до вероятности в 70% :) Выбирай, какие хочешь.

Я уж лучше, по-старинке, на p value посмотрю.