НОВОСТИ ИНДУСТРИИ
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за февраль-март 2019
Одним из важных вопросов в современной генетике является способность достичь такого технологического уровня развития, который позволит понимать и предсказывать 3D структуры протеинов. Форма протеинов - то, как они сложены и сформированы (фолдинг протеинов), - предопределяет их назначение и поведение в пространстве и во времени. Например, за иммунную систему в нашем организме отвечают протеины в форме буквы Y. Коллагеновые протеины, которые регулируют состояние нашей кожи, имеют форму троса. С другой стороны, “неправильно” сложенные протеины являются причиной возникновения многих болезней, таких как Паркинсона, Альцгеймера и некоторых видов рака. Способность различать формы протеинов быстро и экономически эффективно позволит лучше понимать их назначение и позволит значительно продвинуться в лечении многих болезней.
Существующие даже самые мощные микроскопы недостаточны в принципе для изучения данного вопроса. Возможность кроется в секвенированных данных, что и является основой, используя которую, Израильский технологический институт (ИТИ) и DeepMind Гугла (независимо друг от друга) разрабатывают технологии для изучения и прогнозирования белковых 3D структур. Суть технологии ИТИ, о которой недавно рассказали представители института, - это изменение ДНК фрагментов на основе изначально секвенированных данных, затем повторное секвенирование, сравнение модифицированных фрагментов с оригинальными и построение 3D модели. Технология еще не может создавать точные пространственные модели, но уже позволила сформировать информативные карты с ранее неизвестными данными по функционалу генома. В отличие от ИТИ DeepMind не вмешивается физически в фрагменты ДНК, но использует нейросети: на входе - это секвенированные данные, на выходе - расстояния между парами аминокислот и угол между связями этих аминокислот, которые и позволяют смоделировать положение протеина, по сути форму, в пространстве.
Две разные по своему подходу технологии, но одинаковые данные на входе. И чем дешевле и удобнее будет извлечение (секвенирование) таких данных, тем больше возможностей будет не только для построения 3D структур протеинов. Y-Combinator опубликовал список своих новых стартапов, в числе которых есть XGenome. Цель компании - довести стоимость секвенирования до $100 c возможностью получения результата за два часа (без упоминания времени подготовки образца). Именно такая экономика, по мнению фаундера XGenome, позволит выйти на уровень действительно персонализированной медицины.
В то же время интересное мнение высказала американская аналитическая группа (и одновременно институциональный инвестор) ARK Invest касательно снижения стоимости секвенирования до $100 в зависимости от успехов мед индустрии в разработке технологий по раннему диагностированию и последующему мониторингу онкозаболеваний через анализ жидкой биопсии. По их оценке ежегодное секвенирование только пациентов с риском ремиссии рака увеличит объемы геномных данных в 40 раз. Если в 2018 году объем всех секвенированных данных составляет 2,4 млн эквивалента полногеномного секвенирования, то ежегодное секвенирование данных только пациентов с риском ремиссии рака будет ежегодно увеличивать такой эквивалент до 100 млн полногеномных секвенирований, ожидающихся только в 2023 году. Это позволит снизить стоимость секвенирования до $100.
С нашей стороны добавим, что здесь присутствует чисто экономическая составляющая за счет масштабирования без упоминания технологической составляющей той или иной компании-разработчика секвенатора, за счет которой стоимость секвенирования снизится вне зависимости от объемов спроса. Также надо учитывать тот факт, что наличие онко-ДНК в объеме здоровых ДНК очень мизерное: например, при анализе рака легких цель следует прочитать 8000 раз, чтобы получить безошибочные данные (согласно статьи ARK Invest). По мере развития способности секвенатора количество таких прочтений, безусловно, будет снижаться. Снизить стоимость за счет эффекта масштабирования - это одна сторона, снизить стоимость как таковую технологически - это уже на стороне компании-разработчика. В любом случае, как невозможен забор крови без шприца, так невозможна жидкая биопсия без секвенатора с точки зрения достижения конечного результата.
Прим: смысл жидкой биопсии в следующем: кровь пациента обследуется на наличие так называемых циркулирующих онко-ДНК (ctDNA - circulating tumor DNA), которые отделяются от опухолевых мест и попадают в кровь. Далее обнаруженный онко-ДНК секвенируется для выявления генетических мутаций и определения вида онкозаболевания, назначается план лечения, более персонализированный, и что важно, на очень ранней стадии, которая существующими методами не обнаруживается. В совокупности с последними достижениями фармы в создании “точечных” лекарств c прицелом на характерные генетические мутации, жидкая биопсия является по-настоящему прорывным шагом в борьбе с раком. Рынок жидкой биопсии в последнее время значительно продвинулся и оценивается в $100 млрд. Одна из компаний (Inivata) недавно привлекла $40M серии B.
Следующий выпуск дайджеста по мере появления важных/интересных новостей с рынка.
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за декабрь-январь 2019
В преддверии праздников и сразу после них профильных бизнес новостей из нашей сферы по очевидным причинам было не так уж и много. Тем не менее, есть одна новость, которая замечательна тем, что позволяет в некоторой степени сравнить, как идет развитие стартапов-разработчиков ДНК секвенаторов на похожих технологиях нового поколения. Компания Roswell Biotech в начале января объявила о привлечении $32M серии A. Roswell разработала платформу, которая позволяет в режиме реального времени отслеживать процессы в полимеразе, интегрированной в нано-электронную схему. Согласно этому источнику предыдущие раунды привлеченных инвестиций Roswell в период 2014-2018 гг составляют порядка $6M. За этот период, исходя из заявления президента и CEO Roswell о дальнейших планах компании, они (наряду с прочим) создали сенсоры и разработали чип.
Гамма-ДНК недавно опубликовала отчет о проделанной за прошлый год работе - одним из значимых событий как таковым считаем не только создание прототипа сенсоров, но и срок, за который он был создан, а также связанные с этим затраты: срок разработки составил менее, чем полгода, затраты составили порядка $40K. Менее чем через полгода мы продемонстрируем сиквенс олигонуклеотида длиной 170 нуклеотидов на дискретном сенсоре. Что важно, Гамма-ДНК в конечном итоге создает не только эффективную технологию, но и эффективный и удобный инструмент для b2b пользователей с учетом возможности прогрессировать в зависимости от требований рынка. Не сомневаемся, что другие компании также работают в этом направлении и всегда приветствуем разумную открытость в части своих достижений, как, например, это сделали в Roswell. Также надеемся, что наш отчет о работе за прошлый год станет полезной информацией для других разработчиков ДНК секвенаторов.
Поэтому, в наступившем новом году мы в новостном блоке при очевидных и объективно сопоставимых ситуациях начнем делать сравнительные выкладки. Связано это также с тем, что нам хотелось бы, чтобы, как и в IT индустрии, например, как здесь (Google vs Nvidia vs Intel в части AI и машинного обучения), в области ДНК секвенирования начали бы также появляться подобные бенчмарки, которые в первую очередь позволят пользователям ДНК секвенаторов легче и быстрее разобраться, какой секвенатор им наиболее подходит, а сами бы производители могли наглядно оценивать, кому-где улучшать или можно отвлечь ресурсы на что-то другое. В любом случае, в мире происходят не только технологические сдвиги, но и начали появляться совместные бизнес решения как результат взаимодействия конкурентов. Прим: приведенная выше ссылка - это платформа AI бенчмарков, которые совместно формулируются и согласовываются между основными игроками на рынке софта и чипов для AI и машинного обучения.
Следующий выпуск дайджеста по мере появления важных/интересных новостей с рынка.
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за ноябрь 2018
Уже не новость, что Illumina, специализирующаяся на коротких ридах, за $1.2B приобретает специализирующуюся на длинных ридах Pac Bio. В случае положительного решения от регулирующих органов закрытие сделки ожидается в середине следующего года. Что важно разглядеть в такой сделке рынку - это действительные причины приобретения, которые побудили Иллюмину приобрести Pac Bio. Если сослаться на президента и CEO Иллюмины Франциза д’Соуза, то причиной приобретения является доступ к новой продуктовой линейке Pac Bio, которая на основе их нового чипа 2019 года позволяет быстро и экономически более эффективно секвенировать длинные фрагменты ДНК (риды). Совмещение технологий двух компаний позволит создать коммерчески более привлекательные продукты, более точные и более быстрые.
Эта сделка происходит в момент так называемых технологических сдвигов на рынке ДНК секвенирования. Что означает такой сдвиг? Рынок начинает сдвигаться в сторону длинных ридов. Длинные риды не требуют референсных данных, с которыми надо сопоставлять полученный геном для достижения заданной точности, а также позволяют извлекать больше новых знаний (insights), которые короткие риды предоставить не могут. Для примера, короткий рид от Illumina составляет 150 базовых пар (bp) в длину, у Pac Bio 20,000-30,000 bp (200,000 достигнутая максимальная длина). Еще почти два года назад Эван Эйклер, авторитетный профессор генетики Университета Вашингтона, один из участников Human Genome Project (1993 - 2000) заявил, что когда стоимость полногеномного секвенирования из длинных ридов станет не более чем в два раза выше, чем стоимость полногеномного секвенирования из коротких ридов, то дни коротких ридов сочтены. И такой период уже наступает - по заявлениям PacBio (слайд 12 их инвесторской презентации, октябрь 2018 года) стоимость их длинноридного секвенирования в начале следующего года снизится до порядка $1000, то есть сравняется со стоимостью короткоридного секвенирования от Illumina. И если так, то Illumina делает акцент на том, чтобы постепенно и, главным образом, вовремя избавиться от короткоридного секвенирования и, перейдя на секвенирование из длинных ридов, выйти на стоимость порядка $100 за полногеномное секвенирование.
На этом же рынке длинных ридов присутствуют компании Roche и Oxford Nanopore (длина рида последней 2 миллиона bp). Рынок верит, что в ближайшей перспективе Oxford может превзойти Illumina в достигаемой точности секвенирования. Основанием этому является уже начатое использование в Oxford AI/машинного обучения, при помощи которого компании удалось преодолеть бич низкой точности нанопорового секвенирования, о чем ранее было также заявлено CTO Oxford Клайвом Брауном. В этом и заключается суть технологического сдвига в сторону длинных ридов и мотивов сделки Illumina с Pac Bio. Именно такой расклад положения вещей в индустрии резюмировала в своем посте финансовая компания The Motley Fool, которой, кстати, одной из немногих финансовых консалтинговых компаний удалось продвинуться до создания своего венчурного фонда (MotleyFool Ventures), подняв $245M от своих текущих клиентов.
Вместе с тем, будет полезно обратить внимание на то, за счет чего компании-разработчики ДНК секвенаторов смогут выгодно отличать себя от других, ведь $100 себестоимость полного генома, очень конкурентная точность и удешевление устройств - это уже общепринятые по умолчанию стандарты, к достижению которых идет вся индустрия и которые, несомненно, ею будут достигнуты. Тем более, будь то при покупке смартфона или выборе профессионального оборудования, более низкая цена или наличие какой-то уникальной фичи не всегда являются определяющими факторами. Но сначала надо ответить на вопрос, как именно потребители (по понятным причинам не b2c) покупают секвенатор, какой паттерн определяющих факторов в их решении выбрать? Ответ следующий: выбор того или иного секвенатора зависит от конкретной задачи и накопленного опыта решения такой задачи с использованием разных секвенаторов. То есть при выборе модели, если нет предыдущего опыта эксплуатации секвенатора, пользуются либо рекомендациями сообщества, либо покупают бренд, который на слуху, что не всегда значит, что для конкретной задачи данная модель секвенатора является наиболее подходящим инструментом.
Поэтому с точки зрения рыночных перспектив такие поведенческие характеристики потребителя подразумевают, что чем более индивидуальным (настраиваемым), как будто специально сделанным на заказ, будет секвенатор, тем интереснее бренд будет для потребителя. Также очень важно понимать, что существующее “поколение” пользователей секвенаторов уже нарастило достаточную массу, чтобы в определенной степени влиять на предпочтения тех, кто только планирует приобрести свой первый секвенатор. Определенная доля из существующих пользователей при замене секвенатора отдаст предпочтения тому бренду, которым уже пользуется. Решение же других пользователей будет в значительной степени продиктовано их новыми требованиями, которые формируются исходя из новых знаний и накапливаемого ими пользовательского опыта.
Компании-разработчику чтобы прочувствовать пользователя в этой части, необходимо получить от него качественные отзывы, что требует доверия, а выстроить доверие - это время. Чем раньше компания-разработчик выстроит такое доверие с существующими пользователями секвенаторов, тем больше у нее будет времени “нащупать” верные точки выхода на пользователя (опытного и нового без опыта), тем правильней с точки зрения пользователя получится секвенатор. В момент выхода на рынок нового или первого секвенатора компании сообщество опытных пользователей, с кем выстроен доверительный диалог, сможет оперативно оценить все его преимущества/недостатки и сделать соответствующие рекомендации: для новых потребителей такие рекомендации - это основание поверить в новый продукт, пусть даже если без истории; для компании-разработчика - это полезные данные, что именно нужно доработать в первую очередь. В целом, для больших компаний это будет способом добиться качественного роста, для начинающих - результативного выхода на рынок. Главное, что нужно компании-разработчику для реализации такой модели, - это:
(1) накопленный в динамике объем данных о пользовательском опыте эксплуатации секвенаторов с разбивкой по задачам/приложениям и
(2) технологическая гибкость платформы (не настройки в обычном понимании), чтобы пользователь мог конфигурировать под себя секвенатор индивидуально в зависимости от своего опыта, знаний и текущих задач. Именно пункт (1) является отправной точкой, которая позволит компании-разработчику убедительней выделяться на фоне остальных, когда по общепринятым стандартам индустрии все будут более-менее равны или, когда бренд еще не имеет такой репутации, как у больших компаний.
Следующий выпуск дайджеста по мере появления важных/интересных новостей с рынка.
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за первую половину октября 2018
Oxford Nanopore объявила о выпуске переносного устройства MinIT для обработки и анализа геномной даты. Устройство по сути является дополнительным процессором для разработанного ими же портативного секвенатора MinION. Данные, сгенерированные секвенатором, перемещаются в MinIT для обработки и анализа в режиме реального времени. Железом, выполняющим вычисления в MinIT, является графическая платформа Nvidia AGX - по сути, видеокарты, кастомизированные для выполнения (нейросетевых в т.ч.) вычислений внутри устройств, которые также не всегда могут иметь доступ к интернет. MinIT имеет предустановленный софт, необходимый для расшифровки секвенированной даты в полевых условиях. Как ожидается, первыми заказчиками комплекса MinION / MinIT станут фермерские хозяйства и научно-исследовательские группы по изучению состояния здоровья населения в удаленных регионах Африки с малоразвитой инфраструктурой.
Компания Helix, работающая в индустрии потребительской геномики, объявила о создании платформы DNA Product Studio. Платформа предназначена для партнеров компании Helix. Основное назначение такой платформы - это инструменты для разработки различных потребительских приложений на основе ДНК данных и маркетплейс для реализации таких приложений потребителям. Как существует AppStore для владельцев айфонов или Google Play для владельцев смартфонов с OS Android, то же самое планирует сделать и Helix, но сугубо в привязке к ДНК данным пользователей - пользователь предоставляет в Helix свою слюну для ДНК теста и покупает моб. приложение, которое, используя его ДНК данные, будет иметь ту или иную потребительскую ценность, например, рекомендации по фитнесу или по диете в режиме реального времени. Разработчики таких приложений получают доступ к API, к новым знаниям Helix, которые накапливаются в ходе обработки ДНК материалов пользователей, а также возможность значительно снизить затраты на маркетинг и восполнить пробелы в недостающей экспертизе, например, имеется сильная научно-исследовательская команда, но нет продуктовых менеджеров. Ожидается, что такая платформа ускорит появление самых разнообразных приложений. Кстати, было бы интересно установить на телефон многопользовательскую игру, где физические способности игровых персонажей или прочие навыки сформированы, либо прогрессируют, на основе ДНК данных владельцев телефонов, играющих в эту игру.
Еще новость, на которую хотелось бы обратить внимание, это появление пяти новых стартапов в акселераторе Illumina, в котором, к слову, в качестве партнера является вышеупомянутый Helix. Это самые разнообразные стартапы из health индустрии, но все они в своих разработках будут использовать данные, извлеченные из секвенаторов, в данном случае Illumina. Добавим к этому экосистему, которую выстраивает Helix, и потребителей устройств Oxford Nanopore, - и можно без капли сомнений утверждать, что секвенатор уже сейчас становится чем-то бОльшим, нежели просто медицинское устройство.
Следующий выпуск дайджеста по мере появления важных/интересных новостей с рынка.
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за сентябрь 2018
Есть ли что-то общее между передачей видео данных и … ДНК секвенированием? Да, есть. MPEG (Moving Picture Experts Group), которая благодаря своему одноименному стандарту сделала потребление видео контента таким, каким мы его сегодня знаем, планирует в следующем месяце выпустить стандарт MPEG-G для сжатия геномных данных. Событие нерядовое, учитывая значительный вклад MPEG в развитие технологий, которые позволяют экономически эффективно хранить и передавать видео и аудио данные. Необходимость в таком же эффективном хранении, и даже в передаче, становится все более актуальной и для геномных данных, особенно с учетом динамики их создания и накопления - прогнозируется, что совокупная стоимость хранения всех секвенированных данных может достигнуть несколько миллиардов долларов в год в ближайшие пять лет.
В преддверии планируемого выхода MPEG-G, мы решили отметить наиболее интересные моменты этого стандарта. Как компания-разработчик секвенатора, одним из больших преимуществ MPEG-G технологии мы считаем возможность пакетизации стократно сжатых секвенированных данных и их передачи в режиме реального времени на удаленный адрес или удаленное устройство. При том, как и в случае с потреблением контента на Youtube у пользователя нет необходимости ждать завершения загрузки видео для начала его просмотра, так и в случае с геномными данными - их обработку можно начать сразу же еще до того, как секвенирование будет завершено. Это открывает возможности для самого настоящего лайв стрима данных в процессе их секвенирования. Например, данные можно будет начать стримить в удаленную нейросеть (ML модель), и к моменту окончания процедуры секвенирования у целевого пользователя в наличии будут выявленные паттерны и другая важная информация. В совокупности с ML моделью на борту самого секвенатора управление извлекаемыми данными становится более гибким, появляется также возможность решения более широкого круга задач за единицу реального времени участниками экосистемы, имеющими доступ к данным из отдельно взятого секвенатора. Важно отметить, что MPEG-G дает возможность также шифровать секвенированные данные. Главное в том, что такой формат передачи данных - при наличии, естественно, нужных инструментов их защиты - вносит свой вклад в вовлечение все больших категорий пользователей конечной информации, извлекаемой из геномных данных. А чем больше таких категорий, тем больше рынок сбыта секвенаторов, ведь один из драйверов роста спроса на секвенаторы - это интерпретируемость секвенированных данных с точки зрения скорости и удобства. Полный перечень преимуществ MPEG-G описан в white paper на сайте MPEG.
В прошлом выпуске мы анализировали, как на основе блокчейна можно создать условия для взаимовыгодного сотрудничества между пользователями, предоставляющими свои ДНК данные, и компаниями «большой» фармы. И вот недавно стало известно о привлечении $4.3 млн блокчейн платформой Nebula Genomics. Платформа выпустит токены, которые в качестве вознаграждения будут распределяться среди пользователей в обмен за предоставление своих геномных данных. Данные будут храниться и будут надежным образом защищены на биоинформатической платформе Arvados, которая является партнером Nebula. Другими партнерами Nebula, которые и будут использовать предоставленные пользователями свои ДНК данные, являются научно-исследовательские институты и компании из индустрии, среди которых могут быть и компании “большой” фармы. Использование блокчейна позволит свести к минимуму участие посредников, таких как, например, 23andMe. Будет интересно услышать о появлении подобной платформы и на российском рынке (это для русской версии) – сотрудничество между нами и такой платформой может стать крайне интересным.
Следующий выпуск дайджеста по мере появления важных/интересных новостей с рынка.
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за август 2018
Ниже две новости: первая – о проблеме предоставления персональных ДНК данных. Вторая – о результатах генетических исследований. Первая новость интересна тем, что в проблеме предоставления персональных ДНК данных можно разглядеть определенную аналогию с медийным контентом пользователей – в случае надежного решения персональные ДНК данные для компаний биг фармы могут уже в короткой перспективе стать тем, чем сегодня фото и видеоматериалы пользователей являются для Гугл и ФБ. Вторая новость – интересна тем, что результаты, полученные по итогам прошедшего исследования, будут использоваться в изучении влияния определенных генов на поведение человека, по сути – как некоторые гены влияют на формирование импульсов в биологических нейронах. А это, в свою очередь, может дать важные знания разработчикам импульсных нейросетей нового поколения (spiking neural networks), отличающихся от существующего поколения тем, что в них поведение нейронов по-настоящему схоже с поведением нейронов в сетях живых организмов.
Компании 23andMe, Ancestry и прочие внесли корректировки в пользовательское соглашение, согласно которым они без согласия пользователя не могут предоставлять его/ее личные ДНК данные компаниям из «большой» фармы. Согласно 23andMe 80% из 5 миллионов пользователей согласны, чтобы их данные были использованы для исследований третьими компаниями. Один из пользователей, ранее предоставивший свой материал компании 23andMe для ДНК теста, иронично задал вопрос: “если мои данные имеют такую ценность, что Glaxo (GlaxoSmithKline является партнером 23andME) может создать новое лекарство, тогда что именно вы можете предложить мне помимо того, что мои глаза скорее всего коричневые?”. Насколько известно, клиент, предоставивший согласие на использование его/ее данных третьей компанией, пока не получает какого-либо вознаграждения, кроме как личного удовлетворения, ощущая свою причастность к созданию новых лекарств.
Но насколько база пользователей 23andMe и подобных компаний вырастет, - а значит больше данных и больше вероятности быстрее получить нужные лекарства, - если пользователь будет знать, что каждый раз, когда его личные данные задействуются, ему причитается материальное вознаграждение? Здесь наиболее подходящим решением может стать блокчейн и соответствующее вознаграждение в криптовалюте. Крипто сообщество в таком случае получит не только одно из самых обоснованных с точки зрения блокчейна приложений, но вполне и самое полезное для человечества, ведь в конечном итоге речь идет о создании новых лекарств, в том числе для лечения рака. К слову, сейчас большой прогресс в развитии машинного/компьютерного зрения - большие технологические компании используют фото и видеоматериалы пользователей для обучения своих ML моделей. Соизмеримый прогресс может прийти и в создании новых лекарств, если правильно простимулировать пользователя поделиться своей ДНК датой и предоставить для этого надежные с точки зрения безопасности инструменты. Секвенаторы в таком случае могут стать частью блокчейна, являясь со-вычислительными мощностями и своего рода узлами установки/подтверждения принадлежности образца тому или иному пользователю для своевременных вознаграждений. За свой ДНК тест пользователь заплатит, а за использование своих личных ДНК данных третьей компанией – вознаграждение.
Вторая новость - наступает ли время Гаттаки? Появилось свежее исследование, в котором идентифицированы 1000 генетических вариаций, по которым можно установить, как долго отдельно взятый человек может проходить обучение в школе. Исследование основано на изучении гена, который кодирует задействованный в нейронной сети человека протеин. Интересно в этом исследовании ни что именно было выявлено, а как и с чем может быть полезно продолжить такое исследование. Как известно, данные в искусственных импульсных нейросетях, как и в биологических, формируются и передаются серией импульсов, основной характеристикой которых является их динамика. Например, две серии с одинаковым количеством импульсов, но с разным временным интервалом между каждым импульсом, - это два разных вида закодированной импульсами информации. Каждая серия импульсов - это индивидуальный кусок информации или элемент поведения. Исследовательская группа, выявившая зависимость продолжительности обучения от генетических вариаций, намерена изучить, как определенные гены влияют на формирование поведенческих паттернов человека, иными словами, есть ли зависимость между определенными генами и тем, как формируется серия импульсов нейронами.
Если по результатам такого исследования будут получены новые знания, то они, несомненно, помогут продвинуться в создании импульсных нейросетей, пригодных для коммерческих приложений. Большинство современных исследований по импульсным нейросетям не учитывает ДНК составляющей. Более того, появляются исследования, в которых ломаются общепринятые устои. Вот исследование, в котором показана новая предполагаемая вычислительная модель нейрона: в отличие от устоявшейся модели с единой пороговой единицей, суммирующей входные сигналы и дающей “зеленый свет” для спайка в случае суммарного превышения порога, было экспериментально показано, что в одном нейроне присутствует несколько независимых пороговых единиц, для каждой единицы свои входные сигналы и свои пороговые значения для возникновения спайка. И кто знает, какие “нейро-устои” могут сломать новые знания, полученные в привязке к ДНК составляющей, - может это и есть то самое недостающее звено, которое позволит вывести на рынок энергоэффективные спайковые нейросети.
Следующий выпуск дайджеста по мере появления важных/интересных новостей с рынка.
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за период середина июля - начало августа 2018
Дайджест: некоторые значимые события в ДНК индустрии/биоинформатике
за период май - середина июля 2018