Моя самая детализированные фигурка и самая долгая по времени за всю карьеру художника
Очень нравится какая нежная, необычная работа получилась
Вдохновлялась я официальным артом и дорабатывала детали уже сама

Кстати, вы часто спрашиваете меня в личных сообщениях, дают ли мне в студии Шинобу готовые концепты для фигурок.
На самом деле мне очень повезло — идеи для фигурок мы придумываем вместе, обсуждаем детали и вместе принимаем решения. Конкретно этот концепт дался нам совсем не просто. Фигурка получилась довольно необычной, и мы очень переживали, понравится ли она вам.

Высота фигурки — 24 см, она состоит из 45 деталей, а количество сабтулов в ZBrush перевалило за 400.
Буду сама её печатать хотелось бы покрасить для себя!

Группа исследователей впервые смоделировала полный жизненный цикл живой бактериальной клетки с наномасштабным разрешением, отследив поведение каждого гена, белка и химической реакции от репликации ДНК до клеточного деления. Результаты исследования, опубликованные в журнале Cell, открывают возможность заменить сотни реальных лабораторных экспериментов одной комплексной 4D-симуляцией.

Смоделированная клетка на ранних стадиях деления

На иллюстрации представлена трехмерная компьютерная модель бактериальной клетки в разрезе. Клетка имеет вытянутую форму, готовясь к делению. Левая часть демонстрирует плотное скопление синих кубических структур (цитоплазма) с вкраплениями розовых и коричневых элементов у внешней границы. Правая часть показывает полупрозрачную зеленую оболочку (мембрану), под которой скрывается густая сеть красных нитей (ДНК) с множеством мелких желтых сфер (рибосомы). Авторы: Zane Thornburg. Источник: Cell.

Шесть дней ради 105 минут жизни

Ученые представили первую полномасштабную 4D-модель (три пространственных измерения плюс время) минимальной бактериальной клетки. Модель с наномасштабным разрешением учитывает пространственное положение и химические реакции каждого гена, белка и метаболита на протяжении всего клеточного цикла.

Объектом оцифровки стала синтетическая бактерия JCVI-syn3A. Этот организм обладает искусственно сокращенным геномом содержащим всего 493 гена на одной кольцевой хромосоме, минимум, необходимый для роста и поддержания жизни, что делает его идеальным кандидатом для компьютерного моделирования.

Несмотря на генетическую простоту бактерии, вычислительные затраты на симуляцию оказались колоссальными. Для обработки одного жизненного цикла, который в реальности занимает около 105 минут, потребовалось шесть дней непрерывных расчетов на суперкомпьютере Delta. Масштабный проект, потребовавший интеграции огромных массивов экспериментальных данных от протеомики до криоэлектронной томографии, разрабатывался исследователями из Университета Иллинойса, Гарварда и Института Дж. Крейга Вентера в течение нескольких лет.

Синтетический полигон: что скрывается внутри бактерии Syn3A

Бактерия JCVI-syn3A, ставшая прототипом для цифрового двойника, не встречается в природе. Это искусственно созданный в лабораториях Института Дж. Крейга Вентера организм, генетически урезанная версия бактерии Mycoplasma mycoides. Предыдущая версия этого синтетического микроба, известная как Syn3.0, имела еще меньше генов, но из-за этого потеряла способность делиться на ровные, правильные сферы. Чтобы вернуть клетке стабильную морфологию при делении, ученым пришлось вернуть часть генетического кода.

В итоге геном версии Syn3A содержит всего 493 гена, расположенных на одной кольцевой хромосоме (для сравнения, у кишечной палочки их более четырех тысяч). Как и у других бактерий, у нее нет ядра. Каждый компонент этой системы либо является частью внешней мембраны, либо транспортируется снаружи, либо собирается прямо в цитоплазме.

Создавая 4D-анимации на основе полученной модели, исследователи столкнулись с неожиданной проблемой: внутренняя среда Syn3A оказалась настолько плотно набита молекулярными игроками, что разглядеть хоть что-то было невозможно. Чтобы визуализировать, как единственная хромосома протискивается сквозь тесную цитоплазму клетки, ученым пришлось сделать часть белков прозрачными. Именно эта невероятная пространственная теснота и делает обычные математические расчеты неточными: в живой клетке молекулам нужно буквально проталкиваться друг к другу, чтобы вступить в химическую реакцию.

Франкенштейн из алгоритмов: как оживить синтетическую бактерию

Чтобы реалистично сымитировать эту тесноту, команде пришлось гибридизировать сразу несколько независимых вычислительных подходов в один программный комплекс. Метаболизм, где молекулы малы, а их концентрации высоки, описывается классическими обыкновенными дифференциальными уравнениями. Процессы транскрипции генов моделируются через химическое основное уравнение, учитывающее случайность реакций. За физическое перемещение молекул в пространстве отвечает реакционно-диффузное основное уравнение, которое разбивает объем клетки на кубическую сетку с шагом в 10 нанометров.

Самым сложным элементом стала динамика главной молекулы — хромосомы. Ее физическое поведение моделировалось методом броуновской динамики в симуляторе LAMMPS.

В процессе разработки аспирант Эндрю Мэйтин обнаружил критическое «бутылочное горлышко»: расчет репликации и движения запутанной нити ДНК замедлял всю симуляцию настолько, что время расчета жизненного цикла удваивалось и практически останавливалось.

Чтобы физика макромолекул не тормозила химию метаболизма, вычисления разделили на аппаратном уровне. Один графический процессор был выделен исключительно под тяжелую симуляцию динамики ДНК, в то время как второй GPU обрабатывал все остальные клеточные процессы, обмениваясь данными с первым каждые четыре секунды биологического времени. Суммарно на симуляцию 50 уникальных жизненных циклов ушло около 15 000 GPU-часов работы ускорителей NVIDIA A100.

Искусственная сила и пределы современной биологии

Точность симуляции превзошла ожидания авторов. При многократных запусках с незначительно меняющимися стартовыми условиями виртуальная клетка удваивала свой размер и делилась в среднем за время, отличающееся от реальных 105 минут не более чем на две минуты. Время репликации самой хромосомы составило около 51 минуты.

Модель точно предсказала динамику копирования генома — соотношение между стартовыми и конечными участками репликации хромосомы совпало с реальным. В симуляции этот показатель составил 1.28, что плотно коррелирует с результатами физического секвенирования ДНК живых клеток 1.21. Это подтверждает, что виртуальная бактерия копирует свой генетический материал с той же скоростью и частотой, что и настоящая.

Однако наиболее интересными результатами стали расхождения и физические ограничения симуляции. Постдок Зейн Торнбург отметил, что заставить мембрану и растущую ДНК корректно взаимодействовать при одновременном движении было крайне тяжело. Когда клетка начинала делиться на две дочерние, физического моделирования работы белков-конденсинов и топоизомераз оказалось недостаточно, чтобы распутать две новые хромосомы. Модель не могла самостоятельно развести их по разным половинам клетки за адекватное время машинных расчетов.

Чтобы деление завершилось, ученым пришлось внедрить в код «физический костыль» — искусственную силу отталкивания величиной примерно 12 пиконьютонов, которая принудительно растаскивала дочерние хромосомы. Это наглядно демонстрирует, что наука до сих пор не до конца понимает биомеханические механизмы сегрегации хромосом у организмов, лишенных стандартных белковых систем распределения ДНК.

Кроме того, симуляция выявила легкий дефицит в производстве крупных белков. Анализ показал причину: в текущей модели каждая матричная РНК может считываться только одной рибосомой за раз. В живой природе на длинных мРНК формируются полисомы — цепочки из нескольких рибосом, одновременно синтезирующих белок. Интеграция диффузии массивных полисом в виртуальную клетку пока оказалась слишком вычислительно дорогой задачей.

Хаос как норма: почему каждая клетка уникальна

Запустив модель 50 раз, биологи получили 50 совершенно разных жизненных историй. Благодаря тому, что модель учитывает пространственную диффузию, распределение макромолекул (например, рибосом или белков) по двум новым дочерним клеткам при делении оказалось абсолютно случайным, подчиняясь биномиальному распределению. Ни одна дочерняя клетка не получала идеальную половину ресурсов.

Еще более удивительным оказалось поведение генов. Поскольку запуск транскрипции зависит от того, столкнется ли РНК-полимераза с нужным участком ДНК в пространстве, процесс носит случайный, «взрывной» характер. Анализ показал, что 81 ген (из 493 существующих) вообще ни разу не был считан полимеразой на протяжении одного-трех виртуальных клеточных циклов. Иными словами, клетка может прожить всю жизнь, ни разу не обратившись к части своей ДНК. При этом виртуальный организм выживал за счет белков, унаследованных от предыдущего поколения.

Тестирование гипотез без пробирок

Возможность наблюдать за живой системой в таком разрешении меняет подход к клеточной биологии. По словам Зан Латей-Шультен, цельноклеточная модель прогнозирует множество параметров одновременно. Исследователь может локально изменить параметры нуклеотидного метаболизма и мгновенно увидеть, как это повлияет на скорость репликации ДНК на другом конце клетки и сборку рибосом в центре цитоплазмы.

Сейчас в науке набирает популярность использование искусственного интеллекта для прогнозирования состояния клеток. ИИ способен генерировать моментальные «снимки» клеточных процессов на основе огромных массивов данных. Команда из Иллинойса предлагает фундаментально иной путь — их 4D-модель не угадывает следующее состояние, а математически рассчитывает его, опираясь на строгие законы биофизики. В перспективе это позволит превратить суперкомпьютеры в универсальные виртуальные чашки Петри, где можно тестировать генетические мутации и лекарственные препараты без проведения сотен долгих лабораторных экспериментов.

Источники

• Why simulating an entire cell cycle took years, multiple GPUs and six days per run — phys, авторы: University

• Team simulates a living cell that grows and divides — Chemistry — chemistry.illinois, авторы: Diana Yates; Illinois News Bureau

• Team simulates a living cell that grows and divides — eurekalert

• Minimal Cell Simulation Recreates Full Cell Cycle Dynamics — letsdatascience

• Bringing the genetically minimal cell to life on a computer in 4D — Cell, авторы: Zane R. Thornburg, Andrew Maytin, Angad P. Mehta, Taekjip Ha, John I. Glass, Zaida Luthey-Schulten et al.

Команда физиков из Университета Орегона построили первую компьютерную модель «идеального стекла» — материала, где молекулы упакованы так плотно и стабильно, как в кристалле, но при этом сохраняют аморфную структуру обычного стекла. Работа открывает совершенно новый путь к созданию сверхпрочных металлических стёкол, которые можно будет просто отливать, как пластик.

Как родилась идея обойти природу

Всё началось в 1948 году, когда химик Уолтер Каузманн из Принстона заметил странную закономерность. При охлаждении жидкости её энтропия падает быстрее, чем у кристалла. Теоретически должен был наступить момент, когда аморфное состояние окажется термодинамически стабильнее кристаллического. Но как такое возможно? Беспорядок, который при этом оказывается идеально упорядоченным?

Никто не смог получить такое состояние ни в природе, ни в обычных симуляциях. Охлаждение всегда либо превращало материал в кристалл, либо оставляло его в нестабильном стекле. Эрик Корвин и его команда решили не повторять путь природы. «Мы подумали, что, возможно, сможем просто сразу перейти к нему, — вспоминает Корвин. — Мы можем создать наилучшую из возможных структур».

Построение совершенного хаоса

На высокопроизводительном кластере Университета Орегона физики начали с двумерного мира полидисперсных дисков — частиц с разными радиусами, взятыми из логнормального распределения с 20-процентным разбросом. Сначала диски случайным образом разместили в квадратной ячейке и минимизировали энергию, разрешив им менять не только положение, но и размер. Затем по радикалам построили полную триангуляцию Делоне и с помощью специальных множителей Лагранжа превратили систему в идеально зажатую сеть: каждый диск теперь касается ровно шести соседей, как в кристалле, но без малейшего намёка на повторяющийся порядок.

Результат получился поразительным. Плотность новой упаковки достигла φ ≈ 0,910 — это выше, чем у самых плотных обычных аморфных стекол (0,849) и даже чуть выше, чем у гексагональной кристаллической решётки из тех же дисков. Конфигурационная энтропия в термодинамическом пределе стремится к нулю: графическая структура триангуляции имеет единственное решение.

Кристаллическая прочность без единой симметрии

И вот здесь начинается самое интересное. Полученная структура ведёт себя не как обычное стекло, а как идеальный кристалл. Модули объёмного сжатия и сдвига остаются высокими даже при нулевом давлении. Спектр колебаний следует закону Дебая — без низкочастотного хвоста и знаменитого «бозонного пика», который всегда выдают обычные аморфные материалы. Система демонстрирует гиперравномерность: крупномасштабные флуктуации плотности подавлены сильнее, чем в любом известном стекле. Температура плавления и плотность плавления тоже аномальны — идеальное стекло держится дольше и «тает» при более низкой плотности.

«Вывод заключается в том, что наша структура механически ведёт себя идентично кристаллу, хотя она полностью аморфна», — подчёркивает Корвин.

Что это меняет для реального мира

Сегодня металлические стёкла — один из самых перспективных материалов: они невероятно прочные и упругие, но производить их крайне сложно, потому что нужно охлаждать расплав со скоростью миллионы градусов в секунду. Теперь у инженеров появляется ориентир. Понимание идеального состояния позволит создавать сплавы, которые легче переходят в стеклообразную фазу и не требуют экстремальных условий.

«Можно было бы отливать двигатель автомобиля, можно было бы отливать истребитель, — говорит Корвин. — Это было бы революционно».

Команда уже планирует перенести подход в трёхмерное пространство, хотя прямое копирование метода не сработает. А пока идеальные упаковки станут мощным инструментом для исследования всего «энергетического ландшафта» стеклообразных систем: добавляя дефекты шаг за шагом, физики смогут наконец понять, почему обычные стёкла ведут себя именно так, а не иначе.

Метод, разработанный орегонскими физиками, не только разрешил одну из самых давних загадок физики стекла, но и дал исследователям удобный инструмент для создания хорошо уравновешенных моделей аморфных систем. Из хаоса они впервые извлекли структуру, обладающую всеми механическими и термодинамическими свойствами идеального кристалла, показав, что беспорядок способен быть столь же совершенным, как и кристаллический порядок.

Источники

• Ideal Glass and Ideal Disk Packing in Two Dimensions — PubMed — pubmed.ncbi.nlm.nih, Авторы: Viola M Bolton-Lum; R Cameron Dennis; Peter K Morse; Eric I Corwin

• Physicists mathematically create the first ‘ideal glass’ — EurekAlert! — eurekalert

• Simulations show a path to ‘ideal glass’ with crystal-like entropy — phys, Авторы: Ingrid Fadelli

• Scientists Create First Computer Model of ‘Ideal Glass’ — Eugene Today — nationaltoday

• The Ideal Glass and the Ideal Disk Packing in Two Dimensions (arXiv:2404.07492v2) — arXiv, Авторы: Viola M. Bolton-Lum и др.