Новый уровень проекта «Дискавери»!
Добрый день, капсулёры!
Пришла пора перейти на новый уровень и ещё выше поднять планку для нашей работы в проекте «Дискавери»! Данные продолжают поступать, они становятся всё более сложными и могут открыть научному сообществу ещё больше знаний! Вы, бессмертные первопроходцы Нового Эдема, уже превзошли все возложенные на вас ожидания — а после ваших блестящих успехов во время предыдущих этапов проекта «Дискавери» ожидания эти были крайне высоки.
«Мы работаем над проектом «Дискавери» уже 5 лет и не перестаём поражаться тому, с каким усердием игровое сообщество EVE продолжает помогать нам в наших исследованиях. В эти непростые времена ваша помощь действительно неоценима. Большое спасибо!» — Аттила Сзантнер, генеральный директор и соучредитель MMOS.
В ходе разработки и подготовки текущей версии проекта «Дискавери» мы многое узнали о проточной цитометрии и клеточных популяциях, что не только сделало процесс анализа увлекательным, но и позволило нашим учёным получить достаточно точные данные. С начала проекта мы получили результаты 39,6 миллионов анализов и можем смело утверждать, что игроки EVE Online ответили на призыв к борьбе с COVID-19.
«Объёмы и качество данных, предоставленных игровым сообществом EVE, просто поражают и превосходят все наши прогнозируемые показатели. Мы рады иметь доступ к такому невероятному источнику знаний, которые несомненно окажутся полезными для нынешних биомедицинских исследований» — Жером Вальдиспюль, доцент кафедры информатики, Университет МакГилла.
Более 466 000 результатов проверено и готово к использованию в реальных научных исследованиях. Кроме того, можно с уверенностью сказать, что без поддержки преданных своему делу игроков EVE всех этих данных мы бы не получили. Однако образцы продолжают поступать, и нам нужно дальше повышать точность анализа.
Когда проект только запускался, нашей основной задачей было научить вас обозначать отдельные скопления клеток в графиках проточной цитометрии, чтобы затем мы могли отправить проанализированные графики партнёрам CCP из UNIMORE, MMOS, Университета МакГилла и Университета Британской Колумбии, которым эти данные помогут больше узнать о COVID-19. В этом деле мы добились больших успехов, и если вам интересно, все подробности можно узнать из этого подкаста или статьи на сайте Университета МакГилла. При этом мы всегда знали, что рано или поздно нам потребуется более тонкий подход, и, судя по всему, это время наступило.
«Игроки EVE Online творят настоящие чудеса. Точность анализа необычайно высока, и это показывает, какое внимание уделяется не столько самой игре, сколько реальной борьбе с COVID. Игроки со всего мира доказывают, что совместная работа с учёными может иметь огромный успех, и что в эти непростые времена нам как никогда важно действовать сообща» — доктор Андреа Коссарица, профессор патологии и иммунологии в Университете Модены и Реджо-нель-Эмилии в Италии.
За прошедшие три месяца участники проекта «Дискавери» предоставили массу ценнейших данных, и теперь, внимательно изучив их, наши опытные научные партнёры ждут от вас ещё более точных графиков. Правда для этого вам потребуется узнать кое-что новое о проточной цитометрии и используемых схемах, а также о том, что можно улучшить.
В случае с большинством схем, проанализированных капсулёрами, качество полученных данных соответствует золотым стандартам и превосходит их. Всё, что похоже на следующие графики, наши игроки уже анализируют с высокой степенью точности. Работая с ними, менять подход не нужно.
Мы хотели бы улучшить работу со скоплениями на схемах, которые выглядят, как эти две — их сложнее анализировать из-за особенностей преобразования реальных образцов крови и клеток в двухмерные схемы.
Для начала поговорим об уникальной особенности образцов типа А — их необычных «хвостах». В мире проточной цитометрии их называют «мазками» — это тонкие полосы клеток с одной из сторон плотного скопления, которые содержат ценную информацию о том, как COVID-19 влияет на клетки. Наличие этих мазков означает, что клетке требуется больше времени, чтобы созреть, и что между новой и зрелой клетками находится ещё несколько клеток. Проще говоря, количество типов клеток превышает количество точек на схеме. Понимание того, где расположены скопления клеток, необычайно важно для осознания влияния вирусов на скопления клеток. Подобные схемы очень важны, хотя на первый взгляд кажется, что они не содержат ценной информации.
Также с образцами типа А могут возникнуть сложности из-за особенностей игрового дизайна и решений, принятых CCP, MMOS и учёными — если точнее, из-за удаления интервальных меток по краям схемы. Удаление этих обозначений на графиках отчасти было сделано для борьбы с ботами, а также для упрощения процесса для пользователей. В том числе, были удалены все контрольные метки, что тоже немаловажно, поскольку все предоставленные нам схемы составляются на логарифмических осях. Это означает, что по мере экспоненциального увеличения количества контрольных меток повышается и количество присутствующих в той или иной клетке белков. На отметке «3» на образце типа А одна точка означает 1000 белков. Фактически одна точка в правой верхней части схемы в белковом эквиваленте равносильна тысяче точек в левой нижней части схемы.
Что это значит для капсулёров? Проще говоря, важно научиться отделять мазки от высокоплотных скоплений. Вместо того, чтобы создавать схемы, которые выглядят так...
...мы должны научиться создавать схемы, которые выглядят так:
Это относительно просто сделать на схемах, где боковой мазок совпадает с высокоплотным скоплением, как в примере выше. В данном случае нужно лишь обозначить нижний мазок, построив многоугольник так, чтобы он совпадал с нижней частью противоположного мазка. Постарайтесь зеркально отразить ваши мазки. С подобными образцами дело обстоит несколько сложнее:
Здесь боковой мазок значительно меньше другого, и, если его отразить, он пройдёт прямо сквозь скопление высокой плотности. Поэтому делать этого не стоит. Вместо этого попробуйте представить, что эти образцы — кометы, и вы пытаетесь отделить их хвосты. Это позволит получить ещё больше ценных данных об этих уникальных скоплениях клеток.
Также важно уделить внимание графикам типа Б и обсудить, как с ними следует работать. Как видно на примере выше, эти схемы представляют собой совокупность скоплений клеток. До сих пор капсулёры блестяще справлялись с левой, правой и средней таблицами. Однако вы наверняка заметите смещение скопления точек данных с зоны повышенной плотности. Их можно считать неуправляемыми клетками, которые пытаются освободиться из крупного скопления. Соответственно их нужно классифицировать как отдельную группу.
Для этого нужно всего лишь пометить свой многоугольник в самой узкой точке разделения двух скоплений. Если определить такую точку непросто, попробуйте отразить каждое из скоплений от другого, и начертите разделяющую линию в точке их отражения.
Игроки EVE Online действительно проделали колоссальную работу, и мы не сомневаемся, что вы без труда сможете справиться с новой задачей и сможете точно обработать самые сложные данные за всё время существования проекта «Дискавери».
«Этот проект показывает результаты, которые выходят за грань всех моих ожиданий: игроки демонстрируют невероятную заинтересованность в нашей работе и выдают огромное количество данных высочайшего качества. Их усилия не просто помогут нам лучше понять COVID-19 — к собранным нами данным будут иметь доступ все члены научного сообщества. Кроме того, результаты этих исследований можно будет использовать для создания алгоритмов машинного обучения. Другого источника данных, хотя бы отдалённо похожих на то, что мы получаем сейчас, на данный момент просто не существует» — доктор Райан Брикман, профессор медицинской генетики в Университете Британской Колумбии, выдающийся учёный в агентстве BC Cancer.