Ezúttal is három változatos témájú előadással készültünk. Elsőként a jelenlegi legjobb globális időjárás előrejelzési modellről, az európai ECMWF-ről lesz szó. Ezt követően kiderül, hogyan segítik a célzott daganatterápiát a Turbine egészségügyi startup által fejlesztett számítógépes sejtszimulációk. Végül pedig az agyi aktivitást alvás közben vizsgáló módszerek praktikus előnyeiről hallhattok majd.
Hangya Balázs előadása a decemberi Budapest Science Meetup-on.
A három változatos témájú előadásban hallhattok arról, hogyan lehet hatékonyabbá tenni az élelmiszeripart, bemutatásra kerül egy látássérültek számára fejlesztett Rubik-kocka alkalmazás, végül pedig kiderül, mennyire értjük a kognitív funkciókért felelős agyi folyamatokat.
Schlett Katalin előadása az áprilisi Budapest Science Meetup-on.
Idegsejtek működésének kutatásáról, kettőscsillagok körül keringő exobolygókról és a társadalmi sokszínűség gazdasági növekedéssel való összefüggéseiről lesz szó.
Kis Viktor előadása a novemberi Budapest Science Meetup-on.
hosszú távon a legnagyobb hatású lehet. Ez pedig az egész esemény legelső labdaérintése, amikor gondolatvezérelt exoskeleton segítségével elrúgták a labdát.
Új irányból megközelítve vizsgáljuk az endokannabinoidok szorongási hatásait, mely esetlegesen új terápiás lehetőségek kifejlesztéséhez is vezethet.
Mi egy modell és a valóság kapcsolata? Miért pont a neurotudományok területén hódít ennyire a modellezés? Hogyan néz ki egy idegsejt-modell és mit tanulhatunk belőle? Milyen más módokon fonódik össze az informatika és a neurobiológia? "Eszes" kérdések, amelyekre megpróbálok majd válaszolni.
A mangalica genom jellemzése bioinformatikai módszerekkel
Molnár János - Biomi Kft., Gödöllő
A mangalica Magyarországon őshonos mezőgazdasági sertésfajta. Kialakulása az Osztrák-Magyar Monarchia idejére, a 19. század közepére tehető. Feltehetően az akkoriban gyakori Kárpát-medencei fajták, a bakonyi, szalontai, alföldi és a Szerémségből származó sumadia fajta keresztezéséből jött létre. Három színváltozata létezik, a szőke, a fecskehasú és a vörös, amelyeket az őshonos állatok védelméről szóló jogszabály külön fajtaként ismer el. A mangalicából készült termékeket prémium kategóriájuk és magas áruk miatt előszeretettel hamisítják, ezért különösen veszélyeztetettek. Ezt a rossz piaci magatartást megelőzendő, a MANGFOOD kutatási konzorcium azért jött létre, hogy molekuláris genetikai markereket fejlesszen a mangalicából készült termékek eredetvédelme céljából. Emellett célul tűztük ki azt is, hogy minél szélesebb módon jellemezzük a mangalica teljes genetikai állományát. Ennek érdekében elindítottuk Magyarország első haszonállat genom programját, melynek kapcsán nagy áteresztőképességű, új generációs szekvenáló rendszerek által generált adatok bioinformatikai feldolgozása volt szükséges. A kapott adatokat nemzetközi adatbázisban található sertés szekvencia adatokkal hasonlítottuk össze, és mangalicára jellemző genetikai markereket azonosítottunk. A különböző markerjelölteket saját, ezernél is több mintát tartalmazó biobankunkon és élelmiszermintákon teszteltük. Kutatásunk során sikerült olyan markert találni amelynek segítségével megbízhatóan el lehet különíteni a mangalicából készült termékeket a hamisítványoktól.
Csak egy modell
Majubu Norbert - PPKE, Információs Technológiai és Bionikai Kar
Mi egy modell és a valóság kapcsolata? Miért pont a neurotudományok területén hódít ennyire a modellezés? Hogyan néz ki egy idegsejt-modell és mit tanulhatunk belőle? Milyen más módokon fonódik össze az informatika és a neurobiológia? "Eszes" kérdések, amelyekre megpróbálok majd válaszolni.
A következő előadásokkal várunk titeket a nyári szünet előtti utolsó meetup-on:
Connectome project: az agy pontos kapcsolási rajza
Héja László - MTA Kémiai Kutatóközpont Molekuláris Neurokémiai Laboratóriumának vezetője
Az agykutatás egyik legdivatosabb területe ma a connectome project, ami nem kisebb célt tűzött maga elé, mint hogy pontosan feltárja a teljes agy vagy egyes agyterületek sejtszintű - vagy akár még annál is pontosabb - kapcsolódási térképét. Tekintve, hogy csak az agykéreg mintegy 10 milliárd idegsejtet tartalmaz, amelyek egymással 100 billió kapcsolatot létesítenek, ezek precíz leírása ma még elérhetetlennek látszik. Számos olyan új technika születik azonban, amelyek a siker reményével kecsegtetnek akár szinapszis-precizitású térképék létrehozásában is. Az előadásban ezen technikákat és az általuk elérhető olyan új ismereteket igyekszem bemutatni, melyek révén megérthető, hogyan képeződik le egy egér agyában a labirintusban elrejtett ételhez vezető térkép, de akár az is, van-e az agyunkban Jennifer Aniston- és Halle Berry-neuron (van).
LUCA sajátságai: az RNS-világtól a három domén kialakulásáig
Tóth András - Eötvös Loránd Tudományegyetem
Az elmúlt évek evolúciós genetikai kutatásai megerősítették, hogy a 3 domént (Bacteria, Archaea, Eukarya) alkotó valamennyi ismert organizmus a kb. 3.8 milliárd éve élt utolsó közös ős (LUCA - Last Universal Common Ancestor) leszármazottja. LUCA jellemzőire következtethetünk, ha megvizsgáljuk milyen biokémiai makromolekulák, metabolikus útvonalak és tulajdonságok közösek az élőlényekben. LUCA-ban a genetikai információ kifejeződése már komplex DNS-RNS-fehérje apparatus-on és ezek interakcióin alapszik, mely arra enged következtetni, hogy ezt egyszerűbb genetikai rendszer(ek) előzhette(ék) meg. Az előadásban bemutatom az egyre inkább tudományos konszenzussá váló RNS-világ hipotézis mellett szóló érveket, a modern genetikai szisztéma valószínűsíthető kialakulását és azt, hogy hogyan teszik lehetővé az in vitro evolúciós technikák alternatív genetikai rendszerek és új ön-replikációra képes molekulák létrehozását. Ezek nem csupán a földi élet keletkezésébe és korai evolúciójába nyújthatnak betekintést, hanem a szintetikus biológia fejlődésével gyakorlati alkalmazásuk is lehetségessé válhat.
Az s(n) alapú egyirányú kódolási algoritmus
Köpenczei Gergely - BME Villamosmérnöki és Informatikusi Kar
Az egyirányú kódolási algoritmus lényege, hogy miután a kódolást elvégeztük semmilyen mód nincs az eredeti adat helyre állításra. Akkor mi értelme is van? Nos, a elkészült kódolt adat, lenyomat, az eredeti adat ujjlenyomata ként használható. Tehát segítségével lehet meggyőződni az adatok eredetiségéről. Ilyen kódolást alkalmaznak például jelszavak tárolására, programok eredetiségének ellenőrzésére.
A mi módszerünk a s(n) osztó függvényen alapszik, amely alkalmasnak bizonyult ilyen felhasználásra. Bizonyos támadások esetén a módszerünk nagyobb biztonságot nyújt, mint a ma használatosak. Az s(n) osztó függvény a szám önmagánál kisebb osztóinak összege például 10 esetén s(10) = 1 + 2 + 5 = 8. A s(n) függvény n ismeretében gyorsan kiszámítható azonban vissza felé ez egy nagyon időigényes feladat, ezt a tulajdonságot használja ki a módszerünk.