Saccharomyces Cerevisiae Study

Walidacja efektów pola hiperbolicznego na modelowym organizmie biologicznym

Kim jesteśmy?

Te badania prowadzone są w ramach patentu KZ 2025/1095.1 (Fractal Biomedical System), zgłoszonego przez ASRP LLP (Bajkonur, Kazachstan), i realizowane w logice powtarzalnej platformy interdyscyplinarnej — Fraktalnego Biomedycznego Systemu Pól Hiperbolicznych. Kluczową rolę pełni Valeria Ovsyannikova — dyrektor Działu Badań Biomedycznych, założycielka holdingu i główny inżynier biomedyczny — zapewniając strategiczne kierownictwo, opracowanie protokołów laboratoryjnych i bezpośrednie prowadzenie procedur eksperymentalnych. Inżynierska realizacja emiterów — przy udziale Aleksandra Ovseannikova. Oprogramowanie rozwijane jest na dwóch poziomach wspólnie przez Valerię Ovsyannikovą i Denisa Banchenko. Wsparcie laboratoryjne — Galina Ovsyannikova, zadania pomocnicze — Eva Ovsyannikova. Przetwarzanie danych — platforma oparta na AI (Kyryl Zmiienko, Mykhailo Kapustin). Publikacja naukowa — Ivan Savelyev.

Nasza misja

Naszą misją jest zakończenie holistycznej integracji modelu fizycznego, realizacji inżynierskiej i eksperymentu biomedycznego w jedną spójną strukturę badawczą. Wszystkie etapy prac zmierzają ku późniejszej publikacji naukowej i niezależnej weryfikacji wyników. Protokół badania jest zarejestrowany w Open Science Framework: osf.io/Jgt3h. Chcemy wykazać, że kontrolowana ekspozycja na uporządkowane pole fizyczne powoduje mierzalne, powtarzalne zmiany w kinetyce fermentacji, aktywności metabolicznej i organizacji czasowej reakcji biochemicznych.

Cel projektu

Celem jest ustalenie, czy kontrolowana ekspozycja na pole hiperboliczne powoduje mierzalne zmiany w kinetyce fermentacji, aktywności metabolicznej i morfologii Saccharomyces cerevisiae. Stosujemy plan randomizowany z podwójnie ślepą próbą, wieloetapowy potok widzenia komputerowego (Cellpose3, YeastSAM, AMiGA) oraz analizę statystyczną opartą na modelach mieszanych liniowych (LME). Kryteria sukcesu — statystycznie istotne różnice (p < 0,05) w fermentacji i żywotności drożdży między kanałami ekspozycji przy umiarkowanej wielkości efektu (d ≥ 0,4).

Przegląd Biomedycznego Systemu Fraktalnego

Opatentowana technologia informacyjnego zarządzania procesami biologicznymi oparta na inżynierii wstecznej komórek i generatorów pola hiperbolicznego. Dowiedz się, jak HFS tworzy struktury czasoprzestrzenne w nośnikach biologicznych, regulując podział komórek, metabolizm, regenerację i inne procesy.

00:00:0000:00:00

Komponenty badania

Protokoły pomiarów:

Główne miary: tempo fermentacji, produkcja gazu, zmiany mętności, czas do pojawienia się widocznej aktywności, jakościowa morfologia (tekstura, wzorce wzrostu). Wskaźniki pochodne: FAI (stosunek AUC), FDI (różnica fazy opóźnienia), FPI (stosunek maksymalnego tempa wzrostu).

Barwienie błękitem metylenowym: 100 μl zawiesiny + 100 μl roztworu (0,1 mg/ml). Inkubacja 5 min. Komórki martwe — niebieskie, żywe — bezbarwne. Pączkujące komórki z słabym barwieniem liczone jako żywe.

Harmonogram obserwacji: przed napromieniowaniem, bezpośrednio po, po 3 h, 6 h, 12 h, 24 h, 48 h. Na każdym etapie — fotografia i mikroskopia. Barwienie — po 24 h i 48 h.

Projekt eksperymentu:

Randomizowany eksperyment kontrolowany z metodologią podwójnie ślepej próby. Próbki są rozdzielane przez RNG, a badacze nie znają warunków w trakcie analizy. Ekspozycja — 80 minut na sesję w kontrolowanym środowisku: piwnica (poziom -1), całkowita ciemność, 10°C.

  • 5 grup: kontrolna, CH19, CH21, CH17, CH17+CH19 (po 5–10 niezależnych próbek w grupie, N=25–50)
  • Podwójnie ślepa próba: zakodowane identyfikatory próbek, analitycy nieświadomi warunków do zakończenia przetwarzania
  • Automatyczne rejestrowanie: 1 pomiar na minutę, ok. 80 rekordów na sesję, system Linux z pamięcią 1 TB

Widzenie komputerowe i analiza danych:

Wieloetapowy potok widzenia komputerowego do obiektywnej oceny żywotności i dynamiki komórek:

  • Cellpose3 — redukcja szumu i usuwanie artefaktów fotografii przez okular
  • YeastSAM — segmentacja komórek z dokładnością 72% dla komórek pączkujących
  • AMiGA — konstrukcja krzywych wzrostu za pomocą procesów Gaussa, niepar­ametryczne dopasowanie faz
  • Statystyka: model mieszany liniowy (LME), test post-hoc Tukeya, test Kruskala–Wallisa, p < 0,05

Patenty i rejestracja

Fractal Biomedical System

KZ 2025/1095.1

To badanie jest związane z patentem KZ 2025/1095.1 (Fractal Biomedical System), obecnie w trakcie badania merytorycznego. Wszystkie protokoły eksperymentalne i hipotezy zostały zarejestrowane przed zbieraniem danych.

OSF: osf.io/vxkum — Prerejestracja badania — 11 hipotez, licencja CC-BY-NC-ND 4.0

Dokumentacja patentowa i rejestracja w OSF

Powiązane badania

To badanie jest częścią ekosystemu ASRP, który obejmuje kilka niezależnych projektów badających efekty pól hiperbolicznych:

Powiązane badania

Galeria badań

Materiały wizualne z eksperymentów: mikroskopia, barwienie, monitorowanie fermentacji i analiza żywotności komórek Saccharomyces cerevisiae.

Zespół badawczy

To badanie jest prowadzone w ramach patentu KZ 2025/1095.1 (Fractal Biomedical System), zgłoszonego przez ASRP LLP (Bajkonur, Kazachstan).

Valeria Ovseannicova

Valeria Ovseannicova

CBE (Chief Biomedical Engineer), Founder ASRP

Fizyka pól hiperbolicznych, zarządzanie badaniami i koordynacja, główny badacz i twórca sprzętu oraz oprogramowania.

Mykhailo Kapustin

Mykhailo Kapustin

CTO (Chief Technology Officer), Founder ASRP

Projekt i wdrożenie infrastruktury obliczeniowej, budowa potoku danych, integracja modeli z środowiskiem analitycznym i skalowalność systemu przetwarzania danych.

Galina Ovseannicova

Galina Ovseannicova

Senior Laboratory Technician

Wsparcie laboratoryjne, przygotowanie środowiska i utrzymanie stabilności protokołów.

Ivan Savelyev

Ivan Savelyev

CSO (Chief Scientific Oficer)

Przygotowanie publikacji naukowej, strukturyzacja wyników i formatowanie materiałów do prezentacji społeczności naukowej i technologicznej.

Kyryl Zmiienko

Kyryl Zmiienko

SAIE (Senior Artificial Intelligence Engineer)

Opracowanie i trenowanie modeli uczenia maszynowego, w tym sieci konwolucyjnych (CNN) do analizy wzorców przestrzennych, architektur transformerowych do wykrywania złożonych zależności w szeregach czasowych oraz modeli hybrydowych dostosowanych do sygnałów biomedycznych.

Denis Banchenko

Denis Banchenko

CEO (Chief Executive Officer), Founder ASRP

Koordynacja projektu, rejestracja w OSF, zarządzanie przepływem pracy. Wspólnie z Valerią Ovsyannikovą prowadzi rozwój teoretyczny i koncepcyjny systemu, a także opracowuje logikę sterowania procesem napromieniowania na wysokim poziomie, w tym algorytmy kształtowania trybów napromieniowania i adaptacyjne scenariusze eksperymentu.

Skontaktuj się z naszym zespołem

Wyślij nam wiadomość, aby rozpocząć rozmowę