что такое ванский геном
Что такое ванский геном
Вся тема в настоящий момент переописывается. (25/11/2016)
2. Артефакт Йотунско-ванский активатор.
3. Каналы разных Богов разных традиций.
4. Каналы космических/звездных эгрегоров
Канал Одина+Канал Рун+Тотем Волка+Эгрегор Арийской магии
С духом, будет исполнять команды, активизировать резонансы, усиливать действие рунической магии.
Подключен к источникам рунической энергии
Дает включение в рунический договор. Способствует обучению, активации навыков подсознания, получения инфо из эгрегора.
Дает включение в традицию славянской магии, арийской магии, магии Севера
Артефакт с разумом «Дух-Учитель рунической магии»
Артефакт с искусственным разумом, мощным магическим Духом-Учителем, в облике старца.
Фактор агрессивности (ванский геном) минимизирован, в рамках возможного.
Присутствует элемент знаний магии рун альвов, знание шаманизма, друидические знания, навыки деревенской магии.
Призван помогать адепту, развивающему практические и теоретические знания в области рунической традиции. Комментирует работу, показывает, предлагает, советует, выполняет просьбы, указывает на ошибки. Энергию для своего функционирования черпает сам из системы (не за счет хозяина).
Работа с Духом требует базовой экстрасенсорности и умения слышать тонкоплановых существ для полноценного использования артефакта.
Дух-Учитель умеет:
целительство, плетение заговоров, рунич.вязь, ставы, предметы силы, боевые (силовые) воздействия, работа с природными силами (ветра, бури, пр)., магия внушения, магия благополучия, торговля, власть.
Магия жизни (тотемы, лес, зелья, снадобья). Магия смерти. Каналы Богов. И мн мн др.
Знает древние магические книги.
Включен в каналы древней магии.
Работа с источниками силы (земного и неземного присхождения).
Включен в несколько традиций (и славянские и северные/европейские и древние), за счет чего Дух-Учитель является уникальным источником чистых практических (не надуманных книжных) знаний.
Не держать в энергетически грязных условиях. Использовать бережно, Дух-Учитель может существовать десятилетиями, если не испачкать или не разбить.
Дух-Учитель — уникален, повтор полный невозможен. Под заказ возможно создание иного или похожего Духа, с разным функционалом.
LiveInternetLiveInternet
—Метки
—Рубрики
—Ссылки
—Видео
—Фотоальбом
—Музыка
—Поиск по дневнику
—Подписка по e-mail
—Сообщества
—Статистика
Разговор о рунах
Прошлые воплощения активизирует руна Маназ, включение в Наследие руна Отилла.
Кстати, насколько небходимым вы считаете применение асан?
Руническая йога даёт хорошие результаты, прорабатывает тело и сознание, позволяет быстро включатся в руны. Через некоторое время я выложу некоторую информацию на своём сайте www.veleyar.ru (заработает в конце недели).
.
Что значит «базовые настройки» в каждом эгрегоре?
Базовые настройки это основные состояния, которыми интерпретируется мир (24 руны в Рунной магии, 22 аркана Таро, 8 триграм в Дао и т.д.).
.
И вот такой еще вопрос: Вы говорите, что гены ванов есть у 90%. Ваны были солнечной и лунной ветви, но гены сейчас настолько перемешались, что говорить о ком-то, что в нем гены той или иной ветви нецелесообразно. Прав ли я?
Гены действительно сильно перемешались.
На Земле помирало много инопланетян, они начали воплощаться здесь, в людях. Сознание этих людей легче воспринимает космическое влияние (космические энергии влияют только на сознание планеты)
.
Если соединить две разные (самодостаточные) системы, появляется новая система которую тут же вытесняют старые эгрегоры (покушение на их власть). Объяснение системы языком другой системы выключает человека из обоих эгрегоров (получается пустая болтовня). Для того чтобы войти в эгрегор, интерпретируешь всё языком этой системы (в ШМА это сефиротический эгрегор).
Каждый эгрегор имеет свою систему образов, интерпретаций которые объясняют мир и позволяют на него как-то воздействовать. Эти системы самодостаточны и не нуждаются в дополнениях.
Представь эгрегор в виде спирали, сила и знание находятся внутри, а
другие эгрегоры тянут человека наружу.
.
Я бы еще хотел уточнить про ванов и внский ген. Как я понял из форума он проявляется не только на коконе, но и встуктуре ДНК. И ванский ген проявляется у людей за счет смешения рас. Тогда вот какой вопрос: встречаются ли сейчас сами ванские инкарнации, то есть ваны?
Ванский ген это информация в ментальном теле с внеземной настройкой. Отсюда всякие депрессии типа: Я не отсюда, я с другой планеты, с другого мира и т.д. У некоторых людей он сильно проявлен, в чистом виде не встречал
.
От чего зависит сила действия заклинания кроме намерения? От
соблюдения точности ритуала? От степени включенности в эгрегор?
От силы Воли, энергетической массы и включения в эгрегор.
.
Сколько стоит расшифровать геном человека и зачем это нужно
Об эксперте: Михаил Застрожин, кандидат медицинских наук, руководитель лаборатории генетики и геномики МНПЦ наркологии ДЗМ, доцент кафедры наркологии РМАНПО, CEO проекта PGX2 (биомедкластер «Сколково»).
По данным американского Управления по санитарному надзору (FDA), только в США ежегодно регистрируются около 2 млн серьезных нежелательных побочных реакций на лекарства. 100—240 тыс. из них — со смертельным исходом. На возникновение этих реакций влияют не только особенности конкретного лекарства или клинико-анамнестические характеристики пациента (тяжесть течения основного заболевания, наличие сопутствующих заболеваний, возраст, пол, вредные привычки), но и его генетические особенности, с которыми обычные лечащие врачи не знакомы. Для этого пациента направляют на фармакогенетическое исследование.
Его результаты помогает анализировать и интерпретировать биоинформационный облачный сервис PGX2.
Что это за сервис и для чего он нужен
Просто: сервис помогает оценить скорость метаболизма конкретного пациента. На основе этих данных врач может подбирать подходящую дозировку или тип препарата, чтобы избежать негативных побочных эффектов.
Сложнее: то, как именно преобразуются лекарства и с какой скоростью они выводятся из организма человека (другими словами, метаболизируются), во многом зависит от его генов. У одних людей высокая скорость метаболизма лекарств, а у других — низкая. За эту скорость отвечают белки, кодируемые определенными генами.
У людей с высокой скоростью метаболизма лекарство в нормальных дозах не будет работать. С помощью сервиса врач может назначить таким пациентам другой препарат или повышенную дозу лекарства.
У людей с низкой скоростью лекарство будет накапливается, и у пациента могут быть нежелательные реакции, о которых пишут в инструкциях к препаратам: головная боль, тошнота, седация и прочее.
Мы вычисляем пациентов, генетически предрасположенных к нежелательным реакциям по каждому конкретному лекарству, даем им рекомендации в соответствии с западными гайдлайнами (клиническими рекомендациями), таким образом повышая эффективность и безопасность терапии.
Просто: когда врач общается с пациентом, часто выясняется, что лекарства, которые он пил раньше, не помогали, или их прием сопровождался головной болью, расстройствами ЖКТ и другими нежелательными побочными реакциями. Врач назначает новый препарат. Может случиться, что он поможет. Но проходит время, пациент мучается, могут развиться какие-то осложнения. Это потеря времени и качества жизни пациента.
Сложнее: персонализированная медицина позволяет сократить время поиска правильного лекарства в правильной дозе. Но для этого врач, заподозривший, что перед ним пациент с высоким риском низкой эффективности терапии, либо с высоким риском развития нежелательных реакций, должен отправить его на фармакогенетическое тестирование. Это исследование, по результатам которого можно оценить влияние особенностей конкретных генов на метаболизм, на эффективность и безопасность лекарств. Полученные данные загружают в специальный калькулятор. Это своего рода система поддержки принятия решения для конкретных лекарств. В этом калькуляторе используются все клинико-демографические данные — возраст, пол и т.д. — и генетические данные. Исходя из этого программа рекомендует лекарство и дозу.
Например: есть лекарства с узким терапевтическим интервалом: скажем, антикоагулянты и антиагреганты (они препятствуют образованию тромбов). Это значит, что оптимальной концентрации этих препаратов в крови, когда они могут помочь и не навредить, добиться сложно. Выход выше за это «окошко» чреват нежелательными реакциями вплоть до тяжелых кровотечений, а ниже — формированием тромбов и осложнений, связанных с ними.
Скажем, человеку провели кардиохирургическую операцию: поставили механический протез клапана сердца. Таким пациентам до конца жизни надо пить разжижающие кровь препараты, чтобы на новом клапане не образовался тромб. И всем им обязательно надо проводить фармакогенетическое тестирование перед назначением лекарства, иначе возможны осложнения и опасные кровотечения.
На Западе на сегодняшний день антикоагулянты и антиагреганты часто назначают на основе фармакогенетического тестирования.
В России фармакогенетическое тестирование применяется реже. Если в клинике нет своей генетической лаборатории, то врач может направить человека в какую-нибудь сетевую лабораторию и попросить его пройти тестированиет там.
Но проблема в том, что там биоинформатический сервис создает условный биоинформатик, который читает статьи, собранные по разным областям медицины, а не клиницист. Для какого-нибудь лекарства будет сказано, что с 60—70% вероятностью разовьются нежелательные реакции. Почему? На чем основано? Непонятно. У вас будет отчет по определенному количеству лекарств, с которым вы можете прийти к врачу, и он спросит: «Что это? Что я с этим должен делать?»
Во всем мире сейчас применяют модель доказательной медицины. Проводятся исследования, разрабатываются гайды. Практикующие врачи используют рекомендации из них для лечения пациентов. Это не какие-то субъективные риски, которые произведены биоинформатическим сервисом, а конкретные рекомендации. Для каждого лекарства в гайдах прописано, каким образом корректировать дозу медленным метаболизаторам, какие — быстрым. По идее врач мог бы все это читать и держать это в голове. Но на самом деле это очень сложно, да и невозможно, как показывает практика.
Сервис PGX2 основан на доказательных алгоритмах. Его делает большая команда из научных работников, которые живут этими гайдами. Кто-то специализируется на кардиологии, кто-то — на психиатрии, аллергологии и так далее. Во всех областях есть специалист, который постоянно работает с этими темами и следит за актуальностью информации в сервисе.
Как работает сервис:
1. Пациент сам приходит в лабораторию по настоянию врача, или приносят его биоматериалы (волосы, слюну). Специалисты расшифровывают генетический код и вносят информацию об особенностях тех генов, которые кодируют белки, в сервис.
2. В основе сервиса лежит алгоритм. Он учитывает всю генетическую информацию о пациенте, занесенную специалистом — это перечень наиболее часто встречающихся генов, которые могут оказывать влияние на индивидуальный лекарственный ответ. Затем сервис «подтягивает» информацию из гайдов, анализирует все это и выдает итоговый отчет.
3. Этот отчет уже может прочитать врач: алгоритм сам расписывает лекарства по группам, рассказывает, какой препарат и в какой дозе надо назначать, а какой — нет, и почему.
Мы подходим индивидуально к каждому лекарству, основываясь на доказательности, апдейтах международных гайдов, и вся эта информация перерабатывается алгоритмами сервиса. В будущем также мы планируем оценивать межлекарственные взаимодействия. И мы хотим предоставлять доступ к нашему сервису сетевым лабораториям и лабораториям при крупных клиниках.
Проблема в том, что сейчас нейросети еще не в состоянии вникнуть во все нюансы. Поэтому даже если взять самую крутую нейросетку, она, к сожалению, не сможет так проанализировать данные, как это сделает человек.
Сейчас доверять это нейросети опасно: если бы группа людей вбивала эти гайды (как сегодня делаем мы), и на основании них мне бы назначили терапию, я бы согласился. Если бы мне сказали, что это сделала нейросеть, я бы сам захотел перепроверить, что она написала.
На практике: врачи очень плохо понимают генетическое тестирование.
Даже если у врача на руках будут «сырые» данные тестирования, он ничего не сможет с этим сделать. Поэтому нужно более активно просвещать врачей о преимуществах персонализированной медицины и фармакогенетики как основного инструмента персонализации. Для этого, например, на базе Российской медицинской академии непрерывного профессионального образования Минздрава России и Московского научно-практического центра наркологии Департамента здравоохранения Москвы проводятся специализированные образовательные циклы повышения квалификации.
На практике: сейчас в лабораториях дорогие и неполные данные.
Если врач в курсе важности фармакогенетического тестирования, он может направить пациента в лабораторию. Но сейчас человек получит информацию только про одно лекарство за большие деньги — от 2 до 10 тыс. руб. Пока что частные лаборатории предоставляют только такие услуги. Доступ к нашему сервису позволит лабораториям формировать рекомендации по дозированию не для одного лекарства, а для целого спектра лекарств, не меняя стоимость услуги.
На практике: некоторые врачи уже знают о фармакогенетическом тестировании и его преимуществах перед эмпирическим подбором терапии.
Это от многих факторов зависит: есть ли, например, клинический фармаколог в больнице, частный или государственный это медицинский центр. Клинические фармакологии знают, что гены могут оказывать влияние на эффективность и безопасность лекарств, и они хотят получать нормальные рекомендации. Мы проводим определенную работу в этом направлении: например, читаем лекции в РМАНПО Минздрава России и других учреждениях.
На практике: на законодательном уровне это никак не регулируется.
Перспектива: для создания генетических паспортов надо полностью расшифровать геномы всех граждан — на каждого человека это 3 млрд нуклеотидов.
Вся эта информация записывается в специальный файл, и с ним в дальнейшем можно что-то делать. Кто будет расшифровывать и за какие средства, я не знаю. В российских лабораториях полногеномное секвенирование стоит около 90 тыс. руб. Таким образом, с помощью результатов секвенирования и достижений фармакогенетики, можно будет подобрать максимально эффективную и безопасную терапию для каждого пациента.
Перспектива: развитие телемедицины.
С телемедициной сейчас такая же штука происходит, что и с фармакогенетическим тестированием, — до конца законодательством это не отрегулировано. И хотя закон о телемедицине был принят в 2018 году, в России нет инфраструктуры для того, чтобы с этим работать — есть только несколько сервисов.
Например, DocDoc, который вошел в экосистему Сбербанка пару лет назад: созваниваешься с врачом, он тебя консультирует и дает официальное заключение с рецептом. С ним можно прийти в поликлинику и получить лекарство.
Но есть много технических проблем: например, отсутствие доступа к широкополосному интернету. В таких условиях сложно говорить о развитии телемедицины: тот же проект Единой государственной информационной системы здравоохранения — это просто запись к врачу по удаленке.
Подписывайтесь и читайте нас в Яндекс.Дзене — технологии, инновации, эко-номика, образование и шеринг в одном канале.
Скрытая угроза. Искусственный интеллект научили искать опасные генетические мутации. Как это работает?
Исследователи из Гарвардской медицинской школы и Оксфордского университета разработали инструмент искусственного интеллекта под названием EVE (Evolutionary model of Variant Effect), который использует сложный тип машинного обучения для обнаружения генетической изменчивости у сотен тысяч видов организмов. Это позволяет делать прогнозы, как вариации генов влияют на здоровье человека. «Лента.ру» подробно рассказывает об исследовании, опубликованном в журнале Nature.
Ген плохой и ген хороший
Полная расшифровка генома человека в 2003 году стала историческим событием в науке и позволила установить эталонный геном человека. Тем не менее этот геном не является стандартом или примером «нормального» генома человека. Быстро растущий объем данных о секвенированной ДНК (то есть ДНК с полностью установленным молекулярным строением) меняет эталонный геном по мере того, как биологи больше узнают о генетической изменчивости. У множества генов есть многочисленные вариации, вызванные мутациями.
Материалы по теме
Нечем дышать.
Утомленные лихорадкой
Однако до сих пор трудно выявить связь между конкретными изменениями в геноме и какими-либо болезнями, поскольку количество вариантов в человеческой популяции превышает количество, которое ученые могут исследовать. На сегодняшний день были обнаружены 6,5 миллиона вариантов генов, которые кодируют белки, отличающихся друг от друга минимум одной аминокислотой (такие мутации называются точечными или миссенс-мутациями). Эти замены могут не влиять на функции белка, а могут серьезно нарушить его активность. До сих пор неизвестны последствия 98 процентов таких миссенс-мутаций, даже если они затрагивают гены, которые, как уже известно, связаны с той или иной болезнью.
Например, существует ряд генов, у которых исследователи идентифицировали мутации, несущие высокий риск заболевания: варианты генов BRCA1 и BRCA2 провоцируют рак груди и яичников, а изменения в гене-супрессоре опухоли p53 могут вызвать различные типы злокачественных опухолей. Но даже в этих генах могут возникать другие неизученные мутации, значение которых остается неясным. Нельзя каждую мутацию в ДНК считать вызывающей болезнь, поскольку это может привести к ошибочному диагнозу. Человек, несущий в себе доброкачественную мутацию, из-за этого вынужден проходить многочисленные анализы, ненужные медицинские вмешательства, испытывать тревогу и стресс. И наоборот, неверная интерпретация мутации в ДНК человека как несущественной или доброкачественной может дать ложное успокоение, когда могут потребоваться внимательное наблюдение, дальнейшее тестирование и профилактические меры.
Неконтролируемое обучение
Для решения этой проблемы ученые разработали EVE — новый метод классификации вариантов генов человека на основе эволюционных взаимоотношений между ДНК. Для этого искусственный интеллект определяет, насколько часто вариации встречаются у других видов живых организмов. Сначала для каждой вариации (аминокислотной замены) вычисляется так называемый эволюционный индекс, то есть относительная частота встречаемости мутировавшего варианта генов по отношению к его дикому типу, то есть нормальному варианту. Затем эволюционный индекс сопоставляется с клиническими исходами, то есть по частоте встречаемости варианта в природе можно определить, является ли он доброкачественным или патогенным.
В основе EVE лежат неконтролируемые алгоритмы обучения. Это тип искусственного интеллекта, при создании которого используются неклассифицируемые данные, и алгоритм самостоятельно учится сортировать их и распознавать закономерности. Напротив, при контролируемом обучении данные уже содержат метки, которые указывают на правильную закономерность. В этом случае ИИ дают выборку из изображений кошек и собак, при этом сообщается, где какой вид животного, и алгоритм учится распознавать их на незнакомых ему изображениях. При неконтролируемом обучении ИИ должен сам научиться распознавать животное.
Большинство современных вычислительных методов, используемых для оценки значимости вариантов генов, используют контролируемое обучение. Недостатком этого подхода является то, что ИИ может переобучиться. В этом случае он хорошо работает только с тем набором данных, что применялся для обучения, но при этом ошибается в дополнительных наборах данных и не может делать предсказания. По задумке, EVE должен работать с информацией о генах, охватывающих огромное число видов живых организмов, именно поэтому неконтролируемое обучение здесь предпочтительнее.
Очень высокая точность
Эволюция обычно сохраняет особенности, которые имеют решающее значение или, по крайней мере, важны для выживания разных видов. Расположение аминокислот, повторяющееся у разных видов, является биологически важным маркером, указывающим на то, что эти последовательности необходимы для жизненно важных функций организма. Замены аминокислот из-за мутаций в этом случае связаны с патогенностью. Хотя сами виды организмов могут быть эволюционно далеки друг от друга, в совокупности они предоставляют очень ценный объем данных.
EVE проанализировал генетические последовательности 140 тысяч видов, включая исчезающие и вымершие организмы. Нейронная сеть оценила вероятность, что каждая миссенс-мутация среди 250 миллионов белковых последовательностей является доброкачественной или патогенной. Чтобы проверить модель, ученые обратились к данным о соответствующих человеческих мутациях, клиническое значение которых уже известно. Оказалось, что EVE делала довольно точные прогнозы
EVE испытали на выборке из 3219 человеческих генов, которые, как уже было известно, связаны с определенными заболеваниями, и модель успешно определила клиническую значимость каждого интересующего варианта. Результаты показывают, что 256 тысяч ранее идентифицированных вариантов генов человека, значение которых было до сих пор неизвестным, следует классифицировать как доброкачественные или вызывающие заболевания.
Однако при этом EVE не может полностью исключить человека-исследователя. Точность модели очень сильно зависит от выборки генетических вариантов. Модель сообщает ученому, насколько он может ей доверять. Исследователь должен решать, должен ли он исключить из рассмотрения варианты с наиболее неопределенными исходами, чтобы повысить точность предсказания для всех остальных, выявляя патогенные или доброкачественные варианты с 90-процентной вероятностью.
Разработчики заявили, что их новый тип моделирования все еще находится в зачаточном состоянии. В будущем они планируют научить искусственный интеллект работать с областями генома, которые не кодируют белок, а играют роль регуляторов активности различных генов. По подсчетам, доля этой ДНК, также известной как мусорной, может составлять до 95 процентов всего человеческого генома.
Команда также участвует в глобальном проекте Atlas of Variant Effects Alliance, цель которого — составить карту эффектов вариаций в геноме и создать исчерпывающий атлас всех возможных вариантов генов человека и их влияния на функцию и физиологию белков. Это позволит улучшить диагностику, прогноз и лечение заболеваний человека.