March 1st, 2021

(no subject)

Любопытное обсуждение новосибирской вакцины в "Троицком Варианте"
https://trv-science.ru/2021/02/epivakkorona-chto-my-znaem-i-chego-ne-znaem/

Насколько я понял, полипептидная вакцина направлена на антитела не против всего S-белка, а против трех его частей, аминокислот по 20. Наверно, они сворачиваются в нативную структуру так же, как и целый белок? Похоже, никто толком не знает всего этого.

Я бы сказал, что статья странная. Во-первых, можно бы более популярно объяснить, что как работает, читатель уже к этому привык. Во-вторых, я бы различал три разные ситуации (1) сам принцип пептидной вакцины не работает (я, например, не понял, с какой стати короткие последовательности сворачиваются в те же нативные структуры, что и белок целиком) (2) антитела не вырабатываются (3) антитела к конкретным полипептидам не действуют на вирус SARS-CoV-2. А автор как-то все одновременно утверждает.

PS. РИА Новости так описало механизм:

"Однако не все так просто. Антиген втягивается в В-лимфоцит в составе пузырька-эндосомы и расщепляется там на короткие фрагменты. С эндосомами связываются белки, составляющие главный комплекс гистосовместимости второго класса. "Эти белки отлавливают некоторые фрагменты антигена, обычно длиной 14-20 аминокислотных остатков, не похожие на фрагменты белков организма-хозяина. Вот где происходит распознавание свой-чужой", — продолжает эксперт."
https://ria.ru/20210122/epivakkorona-1594051697.html

(no subject)

Сталкиваюсь вот с какой любопытной ситуацией, уже ясно, что не случайной. Я (с коллегами) пытаюсь заявить новую науку - "трибоинформатику". Идея в том, что в изучении трения и износа очень много эмпирических данных и мало фундаментальных первых принципов, физических принципов. Поэтому трибологию (изучение трения и износа) нужно поженить с методами Big Data.

Так вот наталкиваюсь на постоянное сопротивление рецензентов в духе "мы не публикуем curve-fitting", "непонятно, где выводы о физических механизмах". Ну и вообще что корреляции без каузации - не наука (так в лоб не говорят, но пишут, что академической ценности нет, если только корреляции). Из разных рецензий на две разные статьи:

"Although NN models can help to determine influencing factors, it is unclear what can be learned about wear science, making the manuscript perhaps better suited for another journal."

"It seems to say that “This time, GBM accidentally gives the best performance in COF perdition, and so did RF”. Is it true? If so, there is no academic point to compare them.
"

Но ведь в этом вся фишка.

Я считаю, что есть редукционистская парадигма в науке, с Галилея, с начала XVII века. Она мощная, но и она имеет пределы. Со своеобразно понимаемой причинностью, каузацией (кстати, кто автор современного неаристотелева понимания "причинности"?) Есть от нее ответвление - англоамериканский сциентизм (аналитическая философия, прагматизм и т.п.). Там говорят shut up and calculate. Не говорят "корреляции без каузации". Просто считай себе и пользуйся, а о глубоком не думай. Практика - критерий истины, если бомба взрывается, значит теория правильная.

И есть новая волна в связи с наступлением искуственного интеллекта. Когда сплошные корреляции и никакой каузации не предуcмотренно. Это не "ненаучный подход", это новая парадигма науки, не-галилeева.

У меня много соображаний по этому поводу, именно применительно к трению. Но разумеется, я не пишу всего этого в журналы по трибологии и материаловедению, боже упаси. Про Галилея ни слова, наких там амбиций что мы новые галилеи. Думаю, что с личностью Галилея большинство трибологов не знакомы (как жители Средней Азии не были знакомы с личностью лейтенанта Шмидта). Шлём нормально написанные статьи про трение (не первый год в бизнесе), просто в них не про механизмы, а про корреляции данных.

Ну, вполне ожидаемое сопротивление, но я-то думал, вообще никто не заметит. (Нет, я не считаю всех идиотами, но... ) А тут сопротивляются, значит, заметили. :)