background top icon
background center wave icon
background filled rhombus icon
background two lines icon
background stroke rhombus icon
header logo icon

Скачать "Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms"

input logo icon
"videoThumbnail Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms
Оглавление
|

Оглавление

0:00
Intro
2:32
Knowledge Gaps: prediction
3:32
The State of the Art
4:34
Where is Anatomical Pattern Specified?
6:51
Same anatomy, despite perturbations
13:53
Somatic electrical activity is the cognitive medium of morphogenetic decision-making
14:59
Writing High-level Setpoints into Cellular CI
16:42
Endogenous membrane voltage pattern is crucial for Xenopus embryonic brain patterning
19:52
Re-writing Target Morphology
20:17
Bioelectrically-Encoded Pattern Memory
22:04
An organism's genome sets its Target Morphology, doesn't it?
23:58
Developing Quantitative, Predictive Multiscale
24:47
Machine Learning for Model Discovery
25:18
Cell Collectives can pursue Target Morphologies other than their Genomic Default
26:21
Biomedical Applications
27:12
Synthetic Morphology: probing the creativity of cellular collective intelligence
28:02
Xenobots - a novel proto-organism
Похожие ролики из нашего каталога
|

Похожие ролики из нашего каталога

Теги видео
|

Теги видео

ipam
math
mathematics
ucla
Субтитры
|

Субтитры

subtitles menu arrow
  • enАнглийский
Скачать
00:00:00
Моя группа работает над множеством разных
00:00:01
вещей, в частности над тем, как эволюция
00:00:04
использует своего рода многоуровневую
00:00:07
архитектуру компетенций для развития не только тел,
00:00:10
которые решают конкретные условия, но и
00:00:13
машин, которые решают широкий класс
00:00:15
проблем, включая все новые и новые
00:00:18
и в В частности, мы работаем над
00:00:20
пониманием того, как
00:00:22
ДНК определяет клеточное
00:00:23
оборудование, которое каждая клетка должна развернуть,
00:00:26
что на самом деле может быть сделано как нами,
00:00:28
инженерами, так и эволюцией, работая на
00:00:31
уровне программного обеспечения, и это
00:00:33
включает в себя концепцию агентных
00:00:34
материалов, где биология использует материал
00:00:37
с повестки дня в различных областях вплоть до самого
00:00:39
конца, на чем я сосредоточусь, так как у
00:00:42
нас не так много времени, на чем я
00:00:43
сосредоточусь, это две вещи, которые
00:00:45
я постараюсь показать вам, что динамический
00:00:48
надежный анатомический гомеостаз - это не просто
00:00:51
эмерджентный морфогенез, но на самом деле
00:00:53
динамический контроль формы - это своего рода
00:00:56
разумное поведение клеточного
00:00:58
коллектива, который решает проблемы в
00:01:00
анатомическом морфопространстве, так что это будет
00:01:03
тот пример, над которым мы будем работать
00:01:04
сегодня, есть много других,
00:01:06
и я собираюсь поспорить что
00:01:08
одним важным когнитивным связующим звеном, которое
00:01:10
использует клетки для достижения такого рода
00:01:13
крупномасштабных анатомических результатов, является
00:01:16
биоэлектричество развития, и
00:01:18
теперь мы фактически
00:01:20
разработали инструменты и, что более важно,
00:01:22
начинаем разрабатывать вычислительные
00:01:24
методы для чтения и записи шаблонов
00:01:27
воспоминаний коллективного разума на уровне этого органа.
00:01:29
Итак, давайте просто
00:01:31
начнем с того, что представим себе, как
00:01:36
может выглядеть конечная игра, скажем, регенеративной медицины. То, что вы хотели бы
00:01:38
сделать, это когда-нибудь иметь возможность
00:01:40
сесть перед компьютером и нарисовать
00:01:43
крупномасштабную анатомию животное, которое
00:01:45
вам нужно, в данном случае это
00:01:46
трехголовый плоский червь, он выглядит вот так,
00:01:49
позвольте мне на мгновение показать вам больше плоских червей,
00:01:50
если бы мы знали, что
00:01:52
делаем, у нас была бы часть программного обеспечения,
00:01:54
которая могла бы скомпилировать это описание в
00:01:56
набор стимулы, которые нужно было бы
00:01:58
дать клеткам, чтобы заставить их строить
00:02:00
именно это, зачем нам это нужно,
00:02:02
ведь все проблемы
00:02:04
медицины, возможно, за исключением
00:02:06
инфекционных заболеваний, мы говорим о
00:02:08
врожденных дефектах, травматических повреждениях, раке,
00:02:11
старении, дегенеративных заболеваниях все эти
00:02:13
проблемы были бы решены, если бы мы знали одну
00:02:15
простую вещь: как мы можем контролировать
00:02:17
то, что группы клеток
00:02:19
будут строить? Хорошо, это
00:02:21
очень практичная, хм, очень практическая
00:02:23
проблема, а не только фундаментальная наука. или
00:02:25
философия, это сейчас очень-очень практично, почему у нас
00:02:27
нет такой вещи, мы
00:02:28
очень-очень далеки от этого,
00:02:31
потому что, несмотря на весь
00:02:34
прогресс в молекулярной генетике и
00:02:35
тому подобном, у нас действительно есть некоторые
00:02:37
фундаментальные пробелы в знаниях, настолько простые, что
00:02:39
можно э, можно проиллюстрировать таким образом э,
00:02:42
аксолотли, детеныши аксолотлей, у них есть ноги, гм, у
00:02:46
личинок лягушки или головастиков нет ног, если бы мне
00:02:48
пришлось создать химерный эмбрион, скажем,
00:02:51
половина клеток аксолотля имеет клетки лягушки, что
00:02:53
мы и сделали, что возможно, и
00:02:56
я бы сказал ну, у нас есть оба
00:02:58
генома, у нас есть геном аксолотля, у нас есть
00:02:59
геном лягушки, будут ли у лягушек
00:03:02
ноги, и если у них есть ноги, будут ли
00:03:04
эти ноги состоять полностью из
00:03:06
клеток аксолотля, или у них на самом деле будут
00:03:08
клетки лягушки, составляющие эти ноги у нас
00:03:10
нет моделей, которые позволили бы вам сделать
00:03:12
прогноз по этому поводу, хорошо, только эмпирически
00:03:14
мы можем начать отвечать на этот вопрос, так что,
00:03:16
хотя у нас есть идеальный
00:03:18
доступ к геномам,
00:03:20
а на самом деле это еще хуже потому что даже
00:03:22
по геному одного вида мы не можем
00:03:24
сказать, какой будет анатомия,
00:03:26
если мы не обманываем его, сравнивая его
00:03:28
с другим геномом, анатомию которого мы
00:03:30
знаем, так что современный уровень техники здесь
00:03:32
таков,
00:03:33
и мы очень хорошо умеем манипулировать
00:03:34
клетки и молекулы, хм, мы действительно
00:03:37
очень далеки от понимания того, как
00:03:39
контролировать крупномасштабные формы и функции,
00:03:42
а биомедицина в основном находилась
00:03:45
на уровне аппаратного обеспечения, хотя все
00:03:47
внимание уделялось редактированию генома,
00:03:49
путям и тому подобным вещам.
00:03:51
но я собираюсь утверждать, что нам действительно нужно
00:03:53
продвинуться в этом направлении, нам действительно нужно
00:03:54
понять не только механизмы, с помощью
00:03:56
которых клетки что-то делают, но и то, как
00:03:58
они узнают, что делать правильно, особенно
00:04:00
в новых обстоятельствах, и именно
00:04:02
здесь приходит интеллект.
00:04:03
Сегодня я собираюсь показать вам
00:04:05
все более необычные примеры того,
00:04:07
что, по моему мнению, делает клеточный коллективный
00:04:09
разум, а также некоторые из наших
00:04:11
попыток понять и использовать это,
00:04:14
так что
00:04:15
давайте посмотрим, давайте просто напомним
00:04:16
себе, как все мы создали наше путешествие
00:04:18
по картезианскому разрезу здесь мы все
00:04:21
начали жизнь как одна клетка, которая
00:04:23
стала совокупностью клеток, этих
00:04:25
эмбриональных бластомеров, а затем в течение некоторого
00:04:28
времени они, э-э, без каких-либо
00:04:30
инструкций извне, они
00:04:32
спонтанно самособирают существо,
00:04:34
которое, ух,
00:04:35
ух сложное познание и
00:04:37
перспектива от первого лица и все такое,
00:04:39
и это поперечное сечение
00:04:42
человеческого туловища, посмотрите на замечательный порядок
00:04:44
здесь, да, просто просто
00:04:46
потрясающая, э-э, инвариантная структура, где все
00:04:49
ткани, органы, все находится на
00:04:51
своих местах рядом с правильным местом, откуда
00:04:53
взялся этот анатомический паттерн,
00:04:55
я имею в виду, что мы можем читать геномы сейчас, когда
00:04:57
мы знаем, что его нет в ДНК. ДНК
00:04:59
определяет белки, она не
00:05:01
определяет анатомию напрямую, поэтому у нас возникают эти
00:05:03
трудные вопросы о том, как эти
00:05:05
коллекции клеток знают что делать,
00:05:07
когда остановиться, как нам
00:05:08
убедить их восстановить после, хм, после
00:05:11
повреждений, и в качестве инженеров, и это
00:05:13
приведет к следующему выступлению Джоша, хм,
00:05:16
мы хотели бы знать, как далеко мы можем зайти в
00:05:18
этом на самом деле, могли бы мы получить те же самые
00:05:19
клетки построить что-то совершенно
00:05:21
другое, и теперь этот возникающий
00:05:24
процесс формирования паттернов прямой связи, о котором люди
00:05:26
часто думают, с
00:05:28
теорией сложности и эмерджентностью, вы знаете множество
00:05:30
местных правил, а затем получается что-то
00:05:32
удивительное, на самом деле это даже
00:05:34
гораздо больше, я имею в виду, что это достаточно удивительно,
00:05:35
но на самом деле это гораздо интереснее,
00:05:36
чем это, поэтому первое, что мы должны
00:05:39
помнить, это то, что клетки чрезвычайно
00:05:41
компетентны, это одноклеточное существо,
00:05:43
это лакримарий, там нет мозга,
00:05:45
нет нервной системы, хм,
00:05:47
хм, вот это это существо
00:05:50
справляется со всеми своими физиологическими функциями.
00:05:52
метаболические и морфологические цели в
00:05:55
масштабе одной клетки, если вы увлекаетесь мягкой
00:05:57
робототехникой, вы, вероятно, очень завидуете
00:05:59
этому, у нас нет ничего, что хм
00:06:01
начинает сравнивать с этим с этой
00:06:03
степенью контроля снова одна отдельная клетка
00:06:06
и так хм мы можем начать с того, что
00:06:09
подумаем об этом, и поэтому мы
00:06:11
начнем с определения
00:06:12
интеллекта, которое мне очень нравится от
00:06:13
Уильяма Джеймса, а именно способности
00:06:15
достигать одной и той же цели разными способами,
00:06:18
давайте посмотрим на несколько примеров,
00:06:20
эмбриогенез является надежным и надежным. но
00:06:23
это не запрограммировано, поэтому, если вы возьмете
00:06:25
ранний эмбрион и разрежете его пополам, вы не
00:06:27
получите два половинных эмбриона, а получите двух
00:06:29
совершенно нормальных монозиготных близнецов, так что,
00:06:31
опять же, у нас действительно нет
00:06:33
машин, которые могли бы сделать это каждый половина
00:06:35
понимает, чего не хватает, восстанавливает без
00:06:38
проблем, это даже становится еще более удивительным,
00:06:40
потому что они могут адаптироваться не только к
00:06:43
травмам и изменениям окружающей среды, они
00:06:45
могут на лету адаптироваться к изменениям
00:06:47
внутренних компонентов, так что это
00:06:49
поперечное сечение почечных канальцев тритона
00:06:51
и это выглядит так, и
00:06:52
есть восемь-десять клеток, которые работают
00:06:54
вместе, чтобы построить эту штуку,
00:06:56
если вы модифицируете исходную яйцеклетку таким образом, чтобы
00:06:58
получить очень гигантские клетки, все меньше
00:07:02
и меньше клеток будут работать вместе, чтобы
00:07:04
создать просветы точно такого же диаметра,
00:07:06
пока клетки не получат настолько большая, что всего одна
00:07:08
клетка обертывается вокруг себя, давая
00:07:11
точно такой же анатомический результат, и
00:07:13
это совершенно другой молекулярный
00:07:14
механизм, это изгиб цитоскелета,
00:07:16
это межклеточное общение, поэтому
00:07:18
система использует разнообразные основные
00:07:21
молекулярные, э-э-компонентные, молекулярные
00:07:23
пути,
00:07:24
чтобы компенсировать радикальное изменение его
00:07:27
составных частей, чтобы получить тот же
00:07:30
правильный результат, так что помните определение Джеймса, а
00:07:32
теперь хм, это еще один феномен, называемый
00:07:34
регенерацией, так что вы можете взять это
00:07:36
аксолотль, они регенерируют многие части
00:07:38
своего тела,
00:07:40
вы можете ампутировать ногу в разных
00:07:42
частях нога начнет расти, она
00:07:44
будет расти ровно столько, сколько необходимо, в
00:07:46
том месте, где вы ее разрезали, и остановится,
00:07:49
когда будет создана правильная нога саламандры,
00:07:51
поэтому нам нужно понять
00:07:53
этот процесс анатомического гомеостаза, который
00:07:55
вы продолжаете расти и продолжаете
00:07:57
ремоделирование до тех пор, пока вы не примете правильную
00:07:59
форму, а затем вы можете остановить какой-то
00:08:01
анализ средств и целей, что-то в этом роде,
00:08:03
поэтому в этих
00:08:05
примерах, которые я показываю вам, у нас есть возможность достичь одного и того
00:08:06
же результата, несмотря на возмущения,
00:08:09
несмотря на разные исходные позиции.
00:08:11
вот радикальный пример того, что
00:08:13
несколько лет назад мы обнаружили, что
00:08:16
при обычном путешествии от головастика к
00:08:18
лягушке, конечно, лица разные,
00:08:19
им приходится перестраивать свое лицо, чтобы
00:08:21
глаза должны были двигаться вперед, челюсти должны были
00:08:23
выйти наружу, и это было думал, что
00:08:24
поскольку все головастики выглядят одинаково и
00:08:26
все лягушки выглядят одинаково, все, что вам нужно
00:08:27
сделать, это каким-то образом запрограммировать, в каком направлении
00:08:30
и как далеко они движутся, поэтому мы сделали эти
00:08:32
так называемые снасти Пикассо, все находится не
00:08:34
в том месте, на котором смотрят глаза.
00:08:36
сторона головы, челюсти отключены, фильтр,
00:08:38
все не так, из
00:08:39
этих животных получаются в основном
00:08:41
отличные лягушки, потому что все это
00:08:42
будет продолжать двигаться по новым, э-э, путям,
00:08:46
на самом деле иногда они заходят слишком далеко, и им
00:08:47
приходится возвращаться назад, пока не наступит правильная
00:08:50
фаза лягушки производятся, а затем они прекращаются, так что
00:08:52
генетика на самом деле дает нам
00:08:54
систему, которая может компенсировать все виды
00:08:57
ошибок и отклонений, и э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э,
00:09:00
в ее э-э-э-э-
00:09:02
э-м попытках добраться до э-э-э-э правильного
00:09:05
набора указать правильную
00:09:06
морфологию цели, если бы у нас был рой роботов,
00:09:08
который мог бы это сделать, мы бы назвали это
00:09:09
удивительным примером коллективного
00:09:12
разума, так что теперь дело в
00:09:14
заданных значениях в том, что
00:09:17
чем
00:09:18
они могут, тем они могут расти с точки зрения очень-
00:09:20
очень простых гомеостатических такие петли
00:09:23
на уровне одной клетки могут расти и
00:09:25
становиться очень большими заданными точками, например,
00:09:28
расположением правильной конечности, хорошо,
00:09:31
поэтому, когда клетки объединяются в
00:09:32
сети, эти эти
00:09:34
гомеостатические петли
00:09:36
вместо отслеживания локальных скаляров и таких
00:09:38
вещей, как ph и уровень голода и так
00:09:40
далее на самом деле теперь могут отслеживать очень
00:09:42
большие вещи, например, сколько у меня пальцев,
00:09:44
какова длина конечности, но на самом
00:09:45
деле она также может уменьшаться, это, хм,
00:09:50
глиобластома, так что это рак и
00:09:52
что случается, что клетки нормального
00:09:54
организма могут
00:09:55
отделиться от сети сигналов, которая
00:09:58
удерживает их в рамках этих
00:10:00
крупномасштабных целей, и сжаться обратно к
00:10:01
этим очень древним, очень скромным
00:10:03
целям одной клетки, таким как размножение настолько, насколько я
00:10:05
могу двигаться туда, где жизнь хороша, это
00:10:07
метастазы и рак, так что граница
00:10:09
целей, ради достижения которых эти системы
00:10:11
способны работать, может расти и может
00:10:14
сокращаться сейчас, как это происходит, как
00:10:16
клетки масштабируются в более крупные сети,
00:10:19
которые могут хорошо поддерживать большие
00:10:21
заданные значения,
00:10:23
очень похоже на то, как в мозг э-э, они делают
00:10:25
это с помощью биоэлектричества задолго до того, как
00:10:27
мозг и нервная система развились,
00:10:29
эволюция обнаружила, что электрические
00:10:32
сети отлично подходят для обработки
00:10:33
информации, хранения воспоминаний и так далее. э-
00:10:36
э, каждая клетка в вашем теле имеет то же, что есть у
00:10:38
нейронов, а именно ионные каналы
00:10:40
в их мембране, которые позволяют им хранить
00:10:43
заданные
00:10:45
потенциалы напряжения на мембране и в этих
00:10:46
электрических синапсах, которые позволяют им
00:10:48
передавать эти состояния своим
00:10:50
соседям с помощью очень
00:10:52
сложной системы, обе эти вещи на
00:10:53
самом деле являются транзисторами, они
00:10:55
сами по себе являются управляемыми по напряжению, создавая
00:10:57
множество интересных вещей. петли обратной связи и
00:10:58
так далее, так что происходит то, что
00:11:02
эта гораздо более новая система
00:11:05
способна использовать эти электрические
00:11:08
цепи для управления движениями мышц, чтобы
00:11:10
перемещать вас в
00:11:11
трехмерном пространстве, и
00:11:13
нейробиологи пытаются расшифровать эту
00:11:16
электрическую активность, чтобы попытаться Чтобы сделать вывод
00:11:18
о ментальном содержании того, что
00:11:20
здесь происходит
00:11:21
задолго до того, что эта
00:11:22
же самая система
00:11:24
использовалась для управления всеми клетками
00:11:27
эмбриона для перемещения конфигурации
00:11:29
тела в анатомическом морфопространстве, и мы
00:11:32
делаем то же самое, что и эта
00:11:34
программа нейронного декодирования, которую нужно попытаться
00:11:36
извлечь, и вот то, что вы видите,
00:11:37
это
00:11:39
видео с чувствительным к напряжению
00:11:40
флуоресцентным красителем,
00:11:42
это эмбрион лягушки, это не
00:11:43
симуляция, это настоящий настоящий
00:11:45
эмбрион, который вы можете увидеть все клетки,
00:11:47
обрабатывающие эти электрические сигналы, которые
00:11:49
общаются друг с
00:11:51
другом, кто будет головой, хвостом, влево,
00:11:53
вправо, и все такое, и все такое, так
00:11:55
что мы разработали, мм, были некоторые инструменты,
00:11:57
чтобы не только отслеживать это, но и фактически
00:11:59
манипулировать это сейчас это, э-э, нет, мы
00:12:02
не используем никаких электромагнитных полей,
00:12:05
нет никаких электродов, мы не применяем
00:12:06
токи, ничего подобного, что мы делаем, так это то, что мы делаем,
00:12:09
по сути, то, что делают нейробиологи, а
00:12:11
именно:
00:12:12
манипулируем щелевыми переходами или
00:12:14
топологией сеть, чтобы мы могли
00:12:16
контролировать, какая клетка контролирует
00:12:19
связь с какой другой клеткой,
00:12:21
и мы можем контролировать отдельные ионные
00:12:23
каналы, используя оптогенетику с помощью света,
00:12:25
с людьми с лекарствами с мутациями, э-э,
00:12:28
чтобы установить напряжения и, по сути, э-э шаблоны
00:12:30
распределения напряжения,
00:12:32
так что в одной клетке Уровень
00:12:34
важности этого выглядит примерно так,
00:12:36
когда мы вводим онкоген,
00:12:39
мощный онкоген, скажем, мутацию k-ras
00:12:41
из человеческой опухоли в
00:12:43
эти виски, у них в конечном итоге
00:12:45
разовьется опухоль, но задолго до этого вы
00:12:48
действительно можете наблюдать с эти
00:12:50
неинвазивные игральные кости с напряжением вы
00:12:51
действительно можете наблюдать, как клетки
00:12:54
электрически отключаются от своих соседей, они
00:12:55
приобретают уникальный другой
00:12:57
потенциал покоя, и теперь они откатываются обратно
00:12:59
в состояние, подобное амебе, где они
00:13:00
просто собираются лечить остальную часть
00:13:01
животного в качестве внешней среды они идут туда,
00:13:03
куда хотят, они делают то, что
00:13:05
хотят, и так далее, поэтому мы
00:13:06
на самом деле наблюдаем за этим, что более важно, мы
00:13:08
можем предотвратить этот процесс путем совместной инъекции
00:13:11
с этой РНК, мы совместно вводим РНК, кодирующую
00:13:13
определенный ионный канал, который мы
00:13:15
выбрали установить состояние напряжения, которое
00:13:17
заставит их оставаться в электрическом
00:13:19
соединении со своими соседями,
00:13:20
независимо от того, что говорит онкоген, поэтому, если вы
00:13:22
сделаете это, то, даже несмотря на то, что этот
00:13:24
онкопротеин действительно сильно выражен,
00:13:26
вы увидите, что он пылает, это просто
00:13:28
флуоресцентный гм маркер, который прикреплен к
00:13:30
нему, он повсюду, на самом деле
00:13:32
не должно быть никакой опухоли, потому что
00:13:34
фактический результат не зависит от генетики
00:13:36
того, что происходит, э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-э-го
00:13:38
генома клетки, а на самом деле он находится
00:13:41
в физиология того, с чем эта клетка
00:13:43
будет связана, и
00:13:45
что эта сеть пытается сделать в
00:13:46
этом случае, чтобы поддерживать правильный
00:13:48
гистогенез и так далее, так что на
00:13:51
уровне отдельной клетки, на многоклеточном
00:13:53
уровне у вас есть предварительные паттерны, которые типа
00:13:55
электрическое лицо, мы называем это
00:13:57
электрическое лицо,
00:13:58
вот эмбрион лягушки собирает свое э-э-лицо,
00:14:00
на самом деле вот один кадр из
00:14:03
этого видео, и здесь вы можете видеть, что
00:14:04
задолго до того, как гены начнут
00:14:07
формировать лицо, которое у вас есть все, что у вас есть
00:14:09
уже могу извлечь из этого, и я
00:14:10
показываю вам этот пример, потому что он
00:14:12
наиболее очевиден, другие действительно
00:14:13
сложны для расшифровки, этот
00:14:15
наиболее очевиден, вы можете в принципе увидеть,
00:14:17
что произойдет, вот
00:14:18
где произойдет правый глаз
00:14:20
левый глаз появится позже,
00:14:21
здесь будет формироваться рот
00:14:24
с плакатами, которые уже есть у
00:14:26
этой сети есть своего рода внутренняя
00:14:28
память о том, как
00:14:31
должна выглядеть правильная фаза головастика,
00:14:32
и это то, что управляет экспрессией генов
00:14:34
и анатомией, если вы связывайтесь с этим с
00:14:36
оптогенетикой с различными препаратами,
00:14:39
которые открывают и закрывают эти каналы,
00:14:41
вы можете вызвать серьезное неправильное
00:14:44
паттерн
00:14:45
экспрессии генов и анатомии,
00:14:47
и на самом деле у многих человеческих
00:14:50
каналопатий есть такое объяснение,
00:14:52
они в основном мутации
00:14:53
и ионные каналы, которые портят
00:14:55
способность этих сетей запоминать то,
00:14:56
что они должны формировать. Теперь,
00:14:58
как только вы начнете это контролировать, вы
00:15:00
увидите, что возможны некоторые очень интересные
00:15:01
вещи, поэтому, например, здесь
00:15:04
мы взяли несколько ионных каналов, которые теперь
00:15:05
мы знаем, как выглядит шаблон, специфичный для глаза,
00:15:07
как шаблон, который говорит: постройте
00:15:09
глаз здесь, мы можем, теперь мы можем записать этот
00:15:11
шаблон в электрическую сеть
00:15:13
других клеток, чтобы мы могли войти и взять
00:15:14
этот ионный канал, РНК и ввести его в некоторые
00:15:17
клетки, которые в противном случае они образуют
00:15:18
кишечник и клетки, конечно, они
00:15:20
следуют, они следуют образцу и
00:15:22
создают красивый глаз, эти
00:15:24
глаза прямо сейчас будут иметь все те же слои,
00:15:26
зрительный нерв, все то же самое, что и
00:15:28
глаза,
00:15:29
и пара интересных вещей, которые мы можем
00:15:30
сделать глаза, мы можем сделать внематочные ноги, как
00:15:32
вы видите здесь, две интересные вещи, на которые стоит
00:15:34
обратить внимание: во-первых, это очень
00:15:37
модульное явление, это, по сути,
00:15:39
вызов подпрограммы, мы никоим образом не предоставили
00:15:41
достаточно информации, чтобы знать, как сделать
00:15:43
глаз все, что мы предоставили, это довольно
00:15:45
простой сигнал, в котором говорилось, что вы уже знаете,
00:15:47
как построить глаз,
00:15:48
сделайте это здесь, правильно, это триггер,
00:15:50
это не микроуправление ячейками, мы,
00:15:52
конечно, не указали все
00:15:53
идентификаторы ячеек и так далее, так что все
00:15:55
дело в следующем. довольно модульные, мы находим
00:15:57
эти хм эти крючки в
00:15:59
морфогенетических модулях, которые он знает, как
00:16:01
делать, и затем то, что вы можете видеть здесь,
00:16:03
есть два уровня инструкций,
00:16:04
синий - это линза, сидящая
00:16:06
где-то в хвосте головастика что
00:16:08
мы индуцировали
00:16:10
синие клетки — это те, в которые мы
00:16:11
на самом деле ввели ионный канал,
00:16:13
давайте просто построим глаз здесь, эти клетки
00:16:15
сзади, мы их вообще не трогали,
00:16:17
они были рекрутированы этими клетками, которые
00:16:20
каким-то образом организуют нужное
00:16:22
количество клеток, чтобы построить правильную линзу,
00:16:24
потому что мы не ввели достаточно, поэтому мы
00:16:26
инструктируем эти клетки, что они собираются
00:16:27
построить глаз, эти клетки инструктируют некоторых из
00:16:29
своих соседей, что эй, вам нужно
00:16:30
принять участие в этом, мы собираемся сделать
00:16:32
это мы собираемся сделать этот глаз, так что
00:16:35
здесь есть несколько уровней инструкций, когда мы индуцируем эти органы, теперь
00:16:37
одна из самых гм видов
00:16:39
работы с высоким разрешением, которую мы смогли
00:16:41
выполнить, - это исправление дефектов мозга,
00:16:45
так что это биоэлектрический паттерн, который
00:16:47
отвечает за формирование формы и
00:16:49
размера раннего мозга, и он имеет
00:16:53
очень специфический
00:16:55
биоэлектрический профиль, если измерять его в
00:16:56
определенном месте
00:16:58
и что мы и это было сделано в
00:17:00
сотрудничестве с Алексис Питак в нашем
00:17:02
центре. Мы создали
00:17:04
вычислительную модель с использованием
00:17:06
созданного ею биоэлектрического симулятора,
00:17:08
которая учитывала ситуацию
00:17:12
воздействия тератогенов, например,
00:17:14
никотинового алкоголя, множества различных
00:17:16
тиранногенов,
00:17:17
и мы построили модель, и мы спросили: «Хорошо,
00:17:19
если биоэлектрический предварительный паттерн
00:17:22
испорчен этими
00:17:24
стратегогенами, что нам нужно сделать, чтобы
00:17:26
вернуть его обратно?» Какие каналы вы могли бы
00:17:28
открыть и закрыть, чтобы
00:17:30
вернуть правильный биоэлектрический паттерн? из
00:17:32
того, что модель позволила нам сделать, это
00:17:34
сосредоточиться на необходимости
00:17:36
усилителя контраста. По сути, при этих
00:17:38
расстройствах происходит то, что эта очень красивая
00:17:40
колоколообразная кривая
00:17:41
сглаживается либо здесь, вверху, либо
00:17:43
здесь, не имеет значения, в каком
00:17:44
направлении. как только он становится таким плоским,
00:17:47
тогда мозг и
00:17:49
клетки понятия не имеют, где
00:17:50
должны быть края мозга, и все это
00:17:52
превращается в беспорядок, поэтому нам нужен
00:17:53
усилитель контраста, нам нужно что-то
00:17:55
контекстно-зависимое, как почти
00:17:58
как заостренный фильтр, который будет
00:17:59
сдерживать эту часть, но поднимать эту
00:18:01
часть, и наша вычислительная модель
00:18:04
в основном сказала нам, что есть такая вещь,
00:18:05
которая называется
00:18:08
ионным каналом hcn2, и, что примечательно, когда мы
00:18:10
попробуем это, и вы можете попробовать две разные
00:18:12
вещи, вы можете либо введите
00:18:15
животному новые каналы hcn2, либо вы можете использовать
00:18:17
лекарства, чтобы открыть нативные каналы hcn2,
00:18:20
тогда вы увидите что-то вроде этого: это
00:18:21
нормальный мозг лягушки, вы можете видеть
00:18:23
передний мозг, средний мозг, задний мозг, это
00:18:25
животное, которое
00:18:27
экспрессирует мутант
00:18:29
очень важный ген нейрогенеза, называемый
00:18:31
notch, так что вы можете видеть, что передний мозг
00:18:32
практически исчез, средний и
00:18:34
задний мозг представляют собой пузырь, это серьезный
00:18:36
дефект мозга, у них нет поведения, они
00:18:38
ничему не учатся,
00:18:39
что вы можете сделать поверх этой мутации,
00:18:41
вы можете
00:18:42
ввести эти, э-э эти ионные каналы,
00:18:44
эти каналы hcn2 или, на самом деле, лекарства,
00:18:46
которые открывают эти каналы,
00:18:48
и вы можете в принципе спасти это, э-э,
00:18:51
спасти этот фенотип, у них
00:18:52
нормальный мозг, у них нормальная
00:18:54
экспрессия генов, и их iq
00:18:56
неотличимы от контрольной группы, что означает,
00:18:58
что их скорость обучения
00:19:00
абсолютно вернулись к норме, поэтому мы
00:19:01
видим здесь способность использовать
00:19:05
наше предсказательное понимание того, что
00:19:07
делают биоэлектрические цепи,
00:19:10
чтобы вызвать крупномасштабные изменения
00:19:12
в росте и форме на фоне
00:19:15
генетики, которая могла бы иметь канцерогенные
00:19:17
мутации, у него могут быть мутации,
00:19:19
которые обычно вызывают врожденные дефекты, вызывают
00:19:21
врожденные дефекты, биоэлектрическое
00:19:24
программное обеспечение, динамика этих
00:19:25
цепей - это то, что на самом деле определяет
00:19:27
выстрелы в конце, и я хочу показать вам
00:19:29
один из самых удивительных
00:19:31
примеры, которые связаны с этими
00:19:32
планариями, это плоские черви, они
00:19:35
регенерируют каждую часть своего тела, если
00:19:37
разрезать их на куски, запись
00:19:38
примерно 275 штук, что вы можете
00:19:41
сделать, так это ампутировать голову и
00:19:43
хвост и убедить себя в том, что
00:19:45
передняя часть всегда имеет этот
00:19:47
маркер головы, выраженный, задняя часть не
00:19:49
в порядке,
00:19:50
и
00:19:51
что они будут делать с
00:19:52
надежностью в основном 100, так это то, что они регенерируют,
00:19:56
и поэтому этот средний фрагмент туловища
00:19:58
даст начало нормальной голове, одной голове, одному
00:19:59
хвосту, теперь вы можете сделать то же самое здесь,
00:20:01
хм, одна голова, один хвост, выражение гена
00:20:04
нормальное, это дает начало
00:20:06
двуголовому животному, это не фотошоп,
00:20:08
они настоящие, почему бы это было так, если бы
00:20:10
я просто сказал вам, что это 100 мкм
00:20:13
последовательное, потому что в то
00:20:14
же время перед тем, как разрезать,
00:20:16
мы изменили биоэлектрический паттерн,
00:20:19
который стабильно сохраняется в этой
00:20:22
ткани, чтобы запомнить, сколько голов
00:20:24
должно быть у планарии, так что это
00:20:25
нормальный паттерн дикого типа, и
00:20:27
это, конечно, все равно довольно грязно.
00:20:29
мы все еще разрабатываем
00:20:30
технологию, но здесь вы можете видеть, что
00:20:32
мы
00:20:34
фактически создали шаблон, который
00:20:36
говорит, что нет, у нормальной планарий есть две головы,
00:20:38
вот это действительно важная часть,
00:20:41
эта карта, эта карта напряжения это не карта
00:20:44
этого двуглавого существа, эта
00:20:46
карта напряжений — это карта этого парня, что означает, что
00:20:48
биоэлектрика не отражает то, что
00:20:50
делает анатомия, биолекция
00:20:51
— это совершенно отдельный слой, который может иметь любой
00:20:53
одноголовый нормальный анатомически нормальный
00:20:56
червь. одно из двух возможных
00:20:59
представлений, хранящихся внутри
00:21:01
этой электрической цепи, о том, как выглядит
00:21:02
правильная планарий в случае
00:21:05
травмы, что она будет делать, окей,
00:21:07
так это, хм, это, по сути,
00:21:09
примитивная
00:21:10
эволюционная версия
00:21:12
контрфактической памяти, которую хранит это животное.
00:21:14
информация о том, что он будет
00:21:16
делать, если возникнет конкретный сценарий,
00:21:18
и мы сможем его переписать, так что это
00:21:20
нейробиология, это будет эквивалентно
00:21:22
внедрению ложных воспоминаний в
00:21:24
мозг мыши без генетики и так далее, так что,
00:21:26
без сомнения, мы не сомневаемся, что это так. более
00:21:28
двух состояний, которые можно поместить в это,
00:21:30
это всего лишь два, которые мы пока зафиксировали,
00:21:33
поэтому сейчас мы пытаемся по-
00:21:35
настоящему понять,
00:21:37
как мы можем взять пространство состояний этих
00:21:38
электрических цепей, которые создают одна голова
00:21:40
две головы нет голов и объединить их с
00:21:43
существующими формализмами, скажем, в
00:21:45
коннекционистских архитектурах другие другие
00:21:46
типы гм
00:21:48
другие типы формализмов, чтобы действительно
00:21:50
понять, как получается, что
00:21:52
электрическая цепь хранит воспоминания в этом
00:21:54
смысле, хорошо, воспоминания, которые
00:21:56
могут сделать завершение шаблона так, что когда
00:21:58
часть его исчезнет и воспоминания можно будет
00:22:00
переписать, и почему я продолжаю называть
00:22:02
это воспоминанием, я имею в виду,
00:22:04
давайте просто подумаем об этом, если бы у вас был
00:22:05
этот двухголовый червь, что бы
00:22:07
произошло, если бы мы разрежьте их снова в простой
00:22:08
воде, никаких больше лекарств, просто старая
00:22:11
добрая вода,
00:22:12
ну, стандартная парадигма гласит, что после того, как
00:22:14
вы отрезали первичную головку в этой
00:22:16
сумасшедшей внематочной вторичной головке,
00:22:18
генетика нетронута, мы не делали
00:22:19
никакого геномного редактирования геном все еще
00:22:21
дикого типа в простой старой воде, тогда все
00:22:23
должно вернуться в норму, теперь
00:22:24
освобождено от этой эктопической
00:22:27
ткани, и генетика в норме, он
00:22:29
должен просто вернуться к
00:22:30
одноголовому червю, но есть одна интересная
00:22:33
вещь: что этот тип
00:22:34
схемы, которая диктует это, на самом деле имеет
00:22:36
две стабильные точки: одна в состоянии одиночной головки,
00:22:38
другая в состоянии двойной головки,
00:22:40
и фактически, когда вы их разрезаете, и,
00:22:42
кстати, мы провели этот эксперимент за годы
00:22:44
до того, как мы что-либо поняли об этом.
00:22:46
Итак, вы знаете, мы видели это, мы
00:22:48
видели это первым, хм,
00:22:50
происходит что-то удивительное, х, они
00:22:52
навсегда двуглавые, так что вы можете продолжать
00:22:54
их резать, и без каких-либо дальнейших
00:22:56
манипуляций эти средние фрагменты
00:22:58
продолжают давать начало двуголовым
00:22:59
животным, теперь мы тоже знаю, как вернуть его
00:23:01
обратно, так что есть другой модулятор ионных каналов,
00:23:03
который, как мы теперь знаем,
00:23:05
может вернуть их в одно положение. Вот
00:23:07
здесь видео, когда я впервые показал
00:23:09
это на встрече, и кто-то
00:23:11
встал и сказал, что это невозможно эти
00:23:12
животные не могут существовать, поэтому я привожу этот
00:23:15
фильм, чтобы вы, ребята, могли увидеть, чем
00:23:16
двуглавые черви занимаются в
00:23:19
свободное время, хм,
00:23:21
но вот в этой памяти есть все основные
00:23:23
свойства памяти, она
00:23:24
долговременна и стабильна, ее можно перезаписывать. у него есть
00:23:27
условное вспоминание, как я показал вам
00:23:28
минуту назад, если вы не разрежете его, оно в
00:23:30
основном игнорируется, это похоже на то, что скрытая
00:23:32
память имеет дискретные возможные варианты поведения,
00:23:34
и ответ на вопрос,
00:23:37
сколько голов должно быть у планарии, что
00:23:39
очень важно потому что, когда клетки
00:23:40
строятся, это ответ на вопрос, когда
00:23:42
они остановятся и что они
00:23:44
собираются делать, не полностью определяется
00:23:46
генетикой, это информация, которая является
00:23:48
генетикой, безусловно, дает вам
00:23:49
машину, которая имеет
00:23:51
электрическую схему по умолчанию, э-э, но это можно
00:23:53
перезаписать, хорошо, и это, и тогда, и мы
00:23:55
можем, мы можем изменить это на лету, теперь в
00:23:57
чем задача, конечно,
00:23:59
сейчас состоит в том, чтобы построить модели этих
00:24:02
вещей, и это то, что мы делаем, это
00:24:03
показывает масштабирование, так что мы
00:24:06
начинаем с
00:24:08
сети регуляции генов, которая сообщает нам,
00:24:09
какие каналы экспрессируются в каждой
00:24:11
клетке, затем вы строите из этого
00:24:13
модель ткани в симуляторе,
00:24:15
где каждая клетка запускает эту электрическую
00:24:17
цепь, а затем вы говорите: ну, почему у нее есть
00:24:18
определенные свойства в
00:24:20
масштабе ткани, а затем, в конечном итоге, вы
00:24:22
захотите перейти к крупномасштабным моделям,
00:24:25
которые являются алгоритмическими по
00:24:27
своей природе, что означает, что в
00:24:29
основном вы строите их на основе
00:24:31
физики и поведения
00:24:33
этих электрических цепей, которые вы можете
00:24:35
построить. в основном счетные и логические
00:24:37
схемы, где вы можете видеть, что это
00:24:39
понятный человеку способ сказать, вот почему
00:24:41
они принимают решения, которые они принимают, что более
00:24:43
важно, что бы мы сделали, если бы мы
00:24:44
хотели, чтобы они принимали разные решения,
00:24:46
поэтому мы только начали, у меня нет пора
00:24:48
вдаваться во все это, но мы только начали
00:24:50
использовать инструменты машинного обучения, и вот
00:24:52
некоторые программы,
00:24:54
доступные каждому, мы
00:24:56
начали создавать эти инструменты машинного обучения,
00:24:58
чтобы определить схемы, которые
00:25:00
отвечают за поведение, которое мы видим
00:25:02
и затем, как только вы это сделаете, сделайте вывод о
00:25:04
вмешательствах, о редких
00:25:06
вмешательствах, которые можно использовать, чтобы
00:25:08
подтолкнуть эти схемы к сложным результатам.
00:25:10
Теперь я показал вам минуту назад,
00:25:12
что мы можем, например, убедить этих
00:25:14
планарий создать
00:25:16
несколько голов, но это на самом деле, даже
00:25:18
лучше того, что вы можете сделать,
00:25:19
это заставить их делать наушники,
00:25:21
принадлежащие другим видам, обитающим на
00:25:23
расстоянии в сто и 100 миллионов лет, поэтому,
00:25:25
если вы ампутируете голову этому
00:25:27
треугольному животному,
00:25:28
вы можете, хм, так и будет, и вы и вы
00:25:31
предотвратите клетки, не разговаривая
00:25:32
друг с другом электрически в течение примерно 48
00:25:34
часов, образуют плоские головы, как эта
00:25:36
П Фелина, или круглые головы, как эта
00:25:39
средиземноморская, и они не только создают
00:25:41
форму головы, но и форму мозга точно так же,
00:25:44
как эти другие виды и
00:25:45
распределения стволовых клеток. Итак,
00:25:47
в этом аморфном пространстве есть и другие
00:25:49
аттракторы, которые обычно заняты
00:25:51
другими видами, но,
00:25:53
но такие люди с
00:25:56
геномом дикого типа могут быть вытеснены в эту область
00:26:00
аморфного пространства,
00:26:02
ну, на самом деле, так что они приземлиться там, когда
00:26:04
они не смогут туда добраться, заставить их сеть
00:26:05
функционировать должным образом, на самом деле вы можете сделать
00:26:07
это с помощью, вы можете, вы можете заставить их
00:26:10
занять области этого аморфного
00:26:12
пространства, которые они вообще не используют для планарий, так
00:26:14
что эти причудливые остроконечные формы - это
00:26:15
эти трехмерные вещи, которые, как вы знаете,
00:26:17
плоским червям даже не обязательно быть плоскими, поэтому
00:26:20
мы, конечно, используем все это в
00:26:22
приложениях регенеративной медицины, поэтому вот
00:26:23
один из наших проектов, направленный на стимуляцию
00:26:26
регенерации конечностей. лягушки, в отличие от
00:26:27
саламандр, не регенерируют свои конечности,
00:26:30
поэтому вы ампутируете ногу, хм, 48 часов, 45
00:26:32
дней спустя ничего не происходит,
00:26:34
24 часа манипуляций с ионными
00:26:37
каналами, а затем вы можете получить
00:26:39
полтора года роста ног, в основном, где вы
00:26:41
можете видеть, что есть очень ранний момент времени, который
00:26:42
вы можете видеть ноготь на ноге, вы можете видеть несколько
00:26:44
пальцев, а нога чувствительна к прикосновению и
00:26:46
подвижна, поэтому мы действительно пытаемся
00:26:48
понять, какие
00:26:50
там подпрограммы, что они измеряют, как
00:26:51
они принимают решения и как нам, э-э,
00:26:54
сдвинуть эти цепи,
00:26:55
но Но идея в том, что мы
00:26:57
пытаемся понять коллективный
00:26:58
разум, а не то, как отдельные клетки
00:27:01
решают быть кожей, мышцами или чем-
00:27:03
то еще, а как коллектив решает, что
00:27:05
мы собираемся оставить шрам, ногу,
00:27:06
опухоль или глаз или или что-то в этом роде, я просто подробнее
00:27:09
расскажу здесь, ну, еще
00:27:12
с двумя слайдами, представляю
00:27:14
следующий доклад, который, как
00:27:15
вы знаете, мы говорили об этом
00:27:16
определении интеллекта, верно, но
00:27:19
на самом деле можно выйти за рамки это и сказать: «
00:27:21
ОК, одни и те же цели, но разными
00:27:23
средствами, но какие еще цели могут
00:27:25
преследовать клетки, какие еще проблемные области
00:27:28
они могут решить, и вообще, откуда
00:27:29
берутся эти заданные точки, откуда
00:27:31
на самом деле берется целевая морфология, и
00:27:34
я просто покажу Одно из направлений,
00:27:36
в котором мы пошли, - это спросить, могут ли клетки,
00:27:39
которые были взяты из их нормальной
00:27:40
инструктивной микросреды,
00:27:42
в частности, клетки кожи, перезагрузить свою
00:27:44
многоклеточную структуру, что бы они делали,
00:27:46
что является основой того, что эти
00:27:48
клетки кожи хотят делать, если вы не было
00:27:49
кучи других клеток, говорящих им, что это
00:27:51
такое, чтобы иметь эту очень скучную
00:27:52
двумерную жизнь на поверхности
00:27:54
животного, защищающую от бактерий, что
00:27:56
бы решил сделать этот новый роевой агент,
00:27:59
и поэтому для этого мы сделал э-э-
00:28:02
э эту новую платформу, которую мы называем
00:28:04
ксеноботами для Xenopus lavish, это
00:28:05
имя лягушки, хм, это своего
00:28:08
рода прото-новый прото-организм, где и
00:28:10
Джош расскажет вам все о нем, но в
00:28:12
основном с точно таким же геномом у
00:28:14
которого обычно есть эта
00:28:16
последовательность развития, а затем какое-то
00:28:18
поведение головастика, вы можете взять эти клетки кожи,
00:28:20
они создают что-то, похожее на это,
00:28:22
вот здесь, он демонстрирует некоторые
00:28:24
другие виды поведения, они бегают,
00:28:26
они делают разные вещи, у него совсем
00:28:27
другая последовательность развития он совсем
00:28:29
не похож на головастика, хм,
00:28:31
и у него не было эпох отбора, чтобы
00:28:33
стать великим ксеноботом, окей, и потом, у них
00:28:35
совершенно одинаковый фраг-геном, так что это
00:28:37
поднимает всевозможные вопросы о том, что, что,
00:28:40
что, какие
00:28:42
виды какие вещи может
00:28:44
сделать коллективный коллективный клеточный разум,
00:28:46
если его поместить в новую среду,
00:28:48
в течение 48 часов эта штука
00:28:50
организуется в новое существо, которое никогда не
00:28:52
существовало, насколько нам известно, никогда раньше не существовало
00:28:54
на Земле, так что я остановлюсь на этом, хм, я
00:28:56
хочу поблагодарить хм постдоки и
00:28:57
студенты, которые выполнили всю работу, наши
00:28:59
сотрудники,
00:29:00
хм, конечно, наши спонсоры, и две
00:29:03
компании, которые раскрыли информацию о том, что мне нужно сделать
00:29:04
одно о регенерации, то есть о
00:29:06
морфеевтиках, и одно о
00:29:07
зеноботах, и, хм, большое спасибо, я
00:29:10
отвечу на вопросы

Описание:

Recorded 17 February 2022. Michael Levin of Tufts University presents "Structural and functional plasticity without genetic change: from bioelectric embryos to synthetic proto-organisms" at IPAM's Mathematics of Collective Intelligence Workshop. Abstract: The highly robust and consistent outcomes of embryogenesis and regeneration in standard model systems obscure an important property of life: plasticity under novel circumstances. In this talk we will briefly review some examples of morphogenesis adjusting to perturbations of environment and internal composition, which highlights novel aspects of emergent morphogenetic control and the evolution thereof. We will show how AI-driven reconfiguration of embryonically liberated biological tissue can lead to new organisms that exhibit collective behaviors previously unseen in nature, such as kinematic self-replication. We will conclude by showing how these behaviors do not respect the human-created distinctions between genotype and phenotype, brain and body, and tape and machine. Learn more online at: https://www.ipam.ucla.edu/programs/long-programs/mathematics-of-intelligences/?tab=schedule

Готовим варианты загрузки

popular icon
Популярные
hd icon
HD видео
audio icon
Только звук
total icon
Все форматы
* — Если видео проигрывается в новой вкладке, перейдите в неё, а затем кликните по видео правой кнопкой мыши и выберите пункт "Сохранить видео как..."
** — Ссылка предназначенная для онлайн воспроизведения в специализированных плеерах

Вопросы о скачивании видео

mobile menu iconКак можно скачать видео "Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms"?mobile menu icon

  • Сайт http://unidownloader.com/ — лучший способ скачать видео или отдельно аудиодорожку, если хочется обойтись без установки программ и расширений. Расширение UDL Helper — удобная кнопка, которая органично встраивается на сайты YouTube, Instagram и OK.ru для быстрого скачивания контента.

  • Программа UDL Client (для Windows) — самое мощное решение, поддерживающее более 900 сайтов, социальных сетей и видеохостингов, а также любое качество видео, которое доступно в источнике.

  • UDL Lite — представляет собой удобный доступ к сайту с мобильного устройства. С его помощью вы можете легко скачивать видео прямо на смартфон.

mobile menu iconКакой формат видео "Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms" выбрать?mobile menu icon

  • Наилучшее качество имеют форматы FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) и 8K (4320p). Чем больше разрешение вашего экрана, тем выше должно быть качество видео. Однако следует учесть и другие факторы: скорость скачивания, количество свободного места, а также производительность устройства при воспроизведении.

mobile menu iconПочему компьютер зависает при загрузке видео "Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms"?mobile menu icon

  • Полностью зависать браузер/компьютер не должен! Если это произошло, просьба сообщить об этом, указав ссылку на видео. Иногда видео нельзя скачать напрямую в подходящем формате, поэтому мы добавили возможность конвертации файла в нужный формат. В отдельных случаях этот процесс может активно использовать ресурсы компьютера.

mobile menu iconКак скачать видео "Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms" на телефон?mobile menu icon

  • Вы можете скачать видео на свой смартфон с помощью сайта или pwa-приложения UDL Lite. Также есть возможность отправить ссылку на скачивание через QR-код с помощью расширения UDL Helper.

mobile menu iconКак скачать аудиодорожку (музыку) в MP3 "Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms"?mobile menu icon

  • Самый удобный способ — воспользоваться программой UDL Client, которая поддерживает конвертацию видео в формат MP3. В некоторых случаях MP3 можно скачать и через расширение UDL Helper.

mobile menu iconКак сохранить кадр из видео "Michael Levin - Plasticity w/out genetic change: bioelectric embryos & synthetic proto-organisms"?mobile menu icon

  • Эта функция доступна в расширении UDL Helper. Убедитесь, что в настройках отмечен пункт «Отображать кнопку сохранения скриншота из видео». В правом нижнем углу плеера левее иконки «Настройки» должна появиться иконка камеры, по нажатию на которую текущий кадр из видео будет сохранён на ваш компьютер в формате JPEG.

mobile menu iconСколько это всё стоит?mobile menu icon

  • Нисколько. Наши сервисы абсолютно бесплатны для всех пользователей. Здесь нет PRO подписок, нет ограничений на количество или максимальную длину скачиваемого видео.