Гриша Тагильцев

​​Бабки, бабки, сука, бабки

В последнее время наблюдаю один возрастающий тренд: все больше профессоров жалуются на то, что не могут нанять себе в лабу постдока. Рынок труда в академии лихорадит, и недостаток постдоков — лишь одна из составляющих большей проблемы. Давайте разбираться.

Для начала расскажу, кто такие постдоки, и откуда они взялись. Раньше многие аспиранты после защиты диссертации сразу становились профессорами. Все изменилось во второй половине ХХ века. С тех пор по данным NSF количество выпускающихся PhD в год выросло в 5 раз. Количество/качество профессорских позиций мягко говоря не поспевало за растущей конкуренцией.

Вместо решения проблемы компетентный академический менеджмент придумал временную заплатку — post-doctoral researcher или постдок. Это промежуточная позиция ученого для выпускников аспирантуры — чтобы не все сразу ломились в профессора.

Поначалу постдок занимал около двух лет. Но как обычно бывает, если не решать проблему в корне, то приходится увеличивать заплатку. Сегодня многие ходят в постдоках 5-7 лет.

Во многих странах статус постдока близок к стажеру и не рассматривается, как полноценная работа. А раз так, то постдоку можно платить маленькую стипендию вместо нормальной зарплаты, иногда урезать бонусы с пенсионных накоплений и тп.

В 2017 году постдокам в Нью-Йорке платили примерно $35К. После повышения минимальной зарплаты до $15 в час уборщикам и кассирам резко стали платить больше, чем постдокам: ведь последние — всего лишь стажеры. После небольшого бунта зарплату повысили до $55К, что тоже неприлично мало. Для сравнения зарплата в private equity в биотехе после аспирантуры в Нью-Йорке $150-170К.

Для многих американцев работа постдоком — это роскошь: ведь им надо выплачивать кредит за учебу. Часто банки дают отсрочку на возвращение кредита, пока вы студент. Но банки рассматривают постдока как полноценную работу, а значит надо возвращать кредит.

Если все так плохо, зачем люди с научной степенью вообще идут в постдоки? Во-первых, заветный tenure — постоянная профессорская позиция. Но в последние годы эта позиция становится все менее заветной и все менее постоянной. Во-вторых, гнетущее взывание к воображаемому чувству долга со стороны академического общества: если ты посмеешь уйти на нормальную работу с комфортными условиями, то ты “предашь науку” — удерживает людей внутри системы за их комплексы (а у кого их нет).

Так было раньше. Но вот в системе что-то сломалось. Рынок интеллектуального труда разнообразен и привлекателен как никогда — можно изобретать крутые штуки и работать с умными людьми за хорошую компенсацию вне университета. При этом позиция постдока не то что не поспевает за рынком, но становится только хуже. Отсюда и имеем отток мозгов из науки.

У кого-то может возникнуть вопрос: Гриша, если ты такой умный, почему сам пошел на постдока? Отвечаю: я действительно рассматривал постдока как позицию, где меня чему-то учат. Для воплощения моих дальнейших планов мне надо еще кое-чему научиться. При этом при выборе постдока я рассматривал только те институты, которые платят зарплату минимум соответствующую местному среднему классу и позволяющую делать сбережения. Также у института должно быть достаточно средств, чтобы я не думал о стоимости экспериментов.

Большинство позиций постдоков этим требованиям не соответствует. Поэтому хочу обратиться к действующим аспирантам: вы никому ничего не должны. Не жертвуйте себя ради эфемерной науки. Крутые вещи можно строить и в индустрии, и в стартапах. Оглянитесь вокруг, и вы увидите много возможностей вне академии. Делайте постдока, если только вы понимаете, зачем конкретно вам это надо.

ЗЫ. Аспирантка из MIT и одна из крупных фигур на стыке CS и биологии Ellen Zhong только что выпустилась и открывает свою лабу в Принстоне. Ellen могла бы получить работу в любой компании за любые деньги, но пока остается в академии. Если вы в Принстоне на CS и хотите быть на грани CS и био, присмотритесь — скоро там будут жарко.

Старый пост в тему: академия vs индустрия.

Всем добра,
Тг

#научпоп
#карьера

​​Двухсотый

Вчера у моего блога был день рожденья — ровно 4 года назад я создал этот канал и опубликовал первый пост (тык). Также, если верить счетчикам телеграма, это двухсотый пост на канале (но это только формально, перезалитые посты посчитаны дважды).

Так как этот блог нужен еще и для того, чтобы автору было где рефлексировать, сегодня я расскажу вам историю о том, как я с детства ненавидел геев.

Что они мне сделали? Давайте разбираться.

Как мне кажется, про однополые отношения я узнал в детстве, когда во дворе выучил значение соответствующих матерных оскорблений. С самого начала это имело негативную коннотацию, порой с тюремным контекстом.

Объясню контекст на примере из жизни. Как-то парень из нашего района попался по малолетке, в колонии его изнасиловали. А после отсидки отец не пустил его домой, потому что “петухам в его доме не место”. Да, петух был не кто, а кого.

Впитав весь этот бэкграунд, к первому курсу универа я уже был образцовым гомофобом. Примерно в это время я впервые увидел, как два парня могут держаться за руки. Мнительно отворачивая нос, я проходил мимо, полный осуждения, подогреваемого гомофобным юмором. Обнимающиеся девушки почему-то вызывали меньшую реакцию.

Нестыковки начались на том же курсе. Некоторые знакомые, о которых у меня уже сформировалось хорошее мнение, оказывались геями. Каждый такой случай ощутимо бил по моим стереотипам. Накопив критическую массу ударов, я начал задавать себе вопросы: а с чего вообще геи плохие? обычные же ребята, не?

Но внутренний гомофоб выстоял, ему на подмогу пришел внутренний невежда: наверно, это просто отклонение (нет); это неестественно, ведь среди животных геев нет (тоже неправда); при критической массе геев человечество вымрет (лол). Всплывшие непонятно откуда эти предрассудки идеально легли на гомофобный склад ума, заместив иссякающую агрессию.

Но и их хватило ненадолго. Агрессия иссякала, предрассудки распадались и через какое-то время мой внутренний конфликт с людьми другой сексуальной идентичности сошел на нет. Ну почти. Оставался решающий вопрос: расстроюсь ли я, если мой ребенок однажды скажет что он гей?

Помню первую реакцию — я подумал, что расстроюсь. Все детство меня учили, как правильно быть счастливыми. И в привитую мне картину счастья ребенок-гей не вписывался. Но оглянувшись назад, я обнаружил, что многие, прививавшие мне эту самую счастливую картину, живут именно в ней, но при этом сами несчастливы. Человек живет не так долго, и пусть лучше мои дети успеют побыть счастливыми по-своему, чем останутся несчастными по-моему.

Всего на переосмысление своей гомофобии у меня ушло лет 5. Почему так долго думал? Очень сложно поменять картину мира — для меня это был болезненный и неравномерный процесс. В многом он облегчился засчет критических, но конструктивных дискуссий с людьми с другой точкой зрения. Необоснованно негативные реакции на мой консерватизм наоборот укрепляли внутреннего гомофоба.

Сеанс рефлексии окончен. Дальше опять про науку и образование. Хотя какое образование без рефлексии?

На сладкое зацените как т-лимфоциты (фиолетовые) убивают раковую клетку (синяя) — недавняя статья в Science.

Всем любви,
Тг

#образование

​​Пост о пространстве комплексных структур на вещественной поверхности с точностью до изотопии тождественному отображению

Сегодня расскажу историю, которую давно подслушал в одном из выпусков Kuji-подкаста.

Жил-был парень по имени Освальд. Освальд любил две вещи: математику и нацизм. Будучи вундеркиндом еще в раннем возрасте он сделал много важных математических открытий. Публиковал он их в “расово чистом” журнале Deutsche Matematik.

Освальд любил нацизм больше, чем математику. Еще будучи студентом он протестовал против своих профессоров еврейского происхождения Эдмунда Ландау и Рихарда Куранта (да, это тот самый Курант, который основал знаменитый Курантовский институт математики в Нью-Йорке).

В 1939 году Освальд отправился добровольцем на фронт с личного разрешения Гитлера. Он был убит где-то под Днепром в 1943 в возрасте 30 лет.

Вклад Освальда в математику оценят только через 20 лет после его смерти, когда откопают в расово чистых журналах его работы. На их основе в его честь назовут целое пространство — пространство Тейхмюллера…

Жила-была девушка по имени Мариам. Она, как и Освальд, любила математику. Будучи вундеркиндом еще в раннем возрасте она сделала много важных математических открытий.

Родом из Ирана, Мариам переехала в США, где она окончила аспирантуру и продолжила заниматься математикой. В США она отказалась от хиджаба и стала носить короткую стрижку. Там она вышла замуж за одного чешского математика. У них родилась дочь.

Большую часть своей работы Мариам посвятила пространствам Тейхмюллера. За свои открытия в 2014 году Мариам Мирзахани получила медаль Филдса — самую престижную награду в математике. Таким образом она стала первой женщиной и первым математиком из Ирана, получившей медаль Филдса.

Мариам умерла в 2017 от рака груди в возрасте 40 лет. После ее смерти иранские газеты нарушили табу и опубликовали на первых страницах ее фото с непокрытой головой, без хиджаба (источник фото: AFP).

Короткостриженная женщина из мусульманской страны получила медаль Филдса, продолжив работу заядлого нациста. Она стала иконой современной математики, он, наверно, еще догорает в аду. Они работали над одной темой, но трудно себе представить, что бы было, встреться они в реальной жизни.

Всем добра,
Тг

ЗЫ. Волею судеб недавно был в Тбилиси, где @forestsasha набила мне на руке невероятную красоту. 1 мая в их тату-студии My Forest Ink в Москве будет благотворительный walk-in. Доход от мероприятия отправят в Такие дела и в Международный Красный Крест. Если давно хотели тату — вот отличный повод.

#научпоп

​​Неученье — тьма

В агонии происходящего ужаса хочется прикрыться скорлупой собственного бессилия. Но, если вы читаете этот пост, сидя в тепле, значит есть те, кому сейчас гораздо хуже вас. Я призываю помогать тем, кому еще можно помочь. Кто может — финансово: в гробу карманов нет; кто может — волонтерством.

Из-за войны в Украине многим школьниками и студентам пришлось переехать в другие страны и приостановить/перенести онлайн свое обучение. Кто-то вынужденно оказался в новом универе, в незнакомой системе образования.

В связи с этим напомню, что у нас есть программа the Science Mentors. Вы можете описать свою проблему/вопрос про образование и научную карьеру, можете написать на сайт, а мы постараемся подобрать вам насколько возможно подходящего ментора. И, конечно же, можно писать мне напрямую (@TagiltsevSupportBot). Постараюсь помочь из своего опыта.

За последние месяцы несколько моих знакомых открыли свои лаборатории. Зная этих ребят, и чего они достигли будучи постдоками, у этих лаб большой потенциал. Мой следующий пост как раз будет про аспирантуру. Но когда я его допишу, вакансии уже закроют, поэтому публикую сейчас.

Cryo-electron tomography (чем я занимаюсь сейчас):
Oleksiy Kovtun, Max Planck Institute for Multidisciplinary Science в Геттингене нанимает PhD студента. Если хотите разрешать структуры, как на видео, вам к нему. Сразу несколько известных работ последних лет в структурной биологии — его рук дело (google scholar).

Atomic force microscopy of membrane proteins (чем я занимался во аспе):
George Heath, University of Leeds нанимает PhD студента.
Yi-Chih Lin, University of Texas at Austin нанимает постдока.
Оба занимаются мембранными белками и развитием AFM. Yi-Chih сделал в нашей лабе классное исследование о пьезо-каналах (за их открытие дали Нобеля в прошлом году) совместно с группой другого нобелевского лауреата Roderick MacKinnon. George прославился разработкой LAFM, про которую я писал ранее.

Если вам хочется поработать в молодой лабе (у этого есть свои плюсы и минусы), то это целых три на редкость хороших шанса.

Всем добра,
Тг

#образование

Принстон — молодец (но это не точно)

Поговорим о бесполезном. Как-то в 2017 году в первый же год моей аспирантуры Конгресс США додумался за счет аспирантов поднимать американскую экономику. Они выдвинули новый налоговый законопроект, в котором предложили рассматривать плату за обучение в аспирантуре (tuition fee) как доход и облагать ее налогом. Чтобы понять всю абсурдность, давайте разберемся, что это за плата такая.

На самом деле аспирантура в большинстве американских вузов бесплатная для самих аспирантов (по крайней мере в STEM). Но так как рука капиталиста не может просто написать $0 в чеке, номинально существует пресловутый tuition fee. Эти деньги университет либо платит сам себе за то, что аспирант помогает вести лабы и семинары. Либо эту сумму покрывает научрук с грантов лаборатории (тогда в документах его называют спонсором).

Теперь понимаете, в чем глупость? Конгресс хотел приравнять плату за обучение как доход аспирантов и собирать налоги с денег, которые они даже не видят.

Эта новость поставила на уши всех. Например наш ректор заверяла, что Корнелл пойдет до конца, и бравые корнеллские юристы придумают, как переименовать tuition fee, чтобы обойти потенциальные налоги. К счастью, законопроект не прошел.

Так почему же Принстон — молодец? Во-первых, они подняли стипендии аспирантам на 25%. Теперь за десятимесячный учебный год аспирант получат $40К брутто. В прошлом году я получал $43.5К брутто в Корнелле за календарный год — это считается хорошей стипендией. Учитывая дороговизну Нью-Йорка, где находился мой факультет, новое предложение Принстона выглядит не так плохо.

Во-вторых, в твиттере пошел слух, что Принстон отменяет tuition fee! Пока вы не подпрыгнули от восторга, подчеркну, что официального пресс-релиза на этот счет не было — только слухи от “неких источников” в управлении университета. Вот пост и соответсвующий твит, откуда все пошло.

Если это правда, то Принстон — большие молодцы. В таком случае аспиранты станут дешевле для профессоров на несколько десятков тысяч долларов в год. Помните, я писал про indirect cots? Эта сумма тоже станет меньше. Да и у самих аспирантов будет меньше головной боли. А главное — если Принстон возьмет инициативу, профессора в других богатых университетах начнут требовать подобных условий. Также это положительно отразится на репутации университета — богатые университеты часто осуждают за то, что те тратят недостаточно денег на студентов. Ждем официальных заявлений.

Кого американские tuition fee не интересуют, зацените наноробота, который может хватать вялых сперматозоидов и доставлять их в яйцеклетку (оригинал статьи 2016 года). Теперь мужикам вообще ничего не надо будет делать.

UPD. Видео отвалилось от поста, я перезалил в комментарии.

Всем добра,
Тг

#научпоп
#образование

Мой диссер

Первый пост из Мюнхена. Погнали.

В декабре я наконец-то защитил диссертацию. Выглядело это так:

Перед защитой надо отправить текст диссертации комиссии, которая дает добро на защиту. Сама защита — 45-минутная лекция, за которой следуют вопросы от публики. Потом идет закрытая часть — полчаса меня опрашивала комиссия, состоящая из 4х профессоров. И вот наконец я могу официально указывать “Dr.” при покупке билетов на самолет. Можете не шутить про PhD, в “Друзьях” уже все пошутили. Сегодня расскажу, на что я потратил лучше годы своей жизни: мой диссер.

Наши клетки покрыты мембраной. Эта мембрана напоминает мешок, в котором лежат внутренности клетки. Чтобы переносить вещества (еду и сигналы) через мембрану, клетка использует разные механизмы.

Один из основных механизмов — упаковка этих веществ в везикулы. Как это работает? Специальный белок, торчащий сквозь мембрану хватает вещества снаружи клетки. Как только вещество захвачено, часть белка внутри клетки начинает собирать вокруг себя плотную оболочку, которая втягивает в себя мембрану с этим белком. Получается везикула — шарик, в который упаковано нужное нам вещество. Потом этот шарик, как посылку, доставляют в нужную часть клетки. Так многие молекулы, более крупные частицы, и даже вирусы попадают в клетку — в специальных упаковках-везикулах. Этот процесс называется эндоцитоз.

Я изучаю один из видов эндоцитоза — клатриновый эндоцитоз. При таком эндоцитозе оболочку везикулы формирует белок клатрин. Этот белок с тремя лапками напоминает по форме логотип “Мерседеса”. При формировании везикулы он полимеризуется в оболочку в форме решетки из пяти- и шестиугольников. Проблема в том, что мы не знаем, как именно формируется эта оболочка. Ранее было предложено несколько моделей, но все они работают плохо.

В своей работе я изучал эти везикулы, используя атомно-силовой микроскоп (АСМ). Этот микроскоп тыкает образец очень тонкой иголкой (с несколькими атомами на конце) и получает 3D изображение поверхности.

Проблема в том, что везикулы находятся внутри клетки. Как же туда засунуть иголку микроскопа? Я взял живые клетки и приклеил их к стеклу. Дальше я взорвал их ультразвуком так, чтобы нижняя мембрана клетки осталась приклеена к поверхности. Так я получил мембраны, повернутые внутренней частью вверх. Засунув образец в АСМ, я действительно смог увидеть клатриновые оболочки.

Как и следовало ожидать, размеры и структура везикул не соответствали существующим моделям. Дальше мы попробовали записать простую термодинамику для этого процесса, и неожиданно все сошлось — термодинамическая модель объяснила и наш эксперимент, и все предыдущие.

Хорошая физическая модель должна не только объяснять существующие наблюдения, но и давать предсказания для будущих экспериментов. Наша термодинамическая модель предсказывала, что клатриновая оболочка ведет себя как эластичная резинка, которая натягивается и втягивает в себя мембрану.

Мы попробовали показать это. Мы взяли те же самые мембраны из разорванных клеток, нашли на них клатриновые оболочки, и разрезали их АСМ-иголкой. В результате клатриновые оболчки сжались (как порванные пружины), что и предсказывала термодинамика.

Если ничего непонятно, можете посмотреть краткий видео-обзор работы (тык). Результаты опубликованы в открытом доступе в журнале Science Advances.

ЗЫ. Я добавил в канал реакции. Пока не понимаю, зачем это, но пусть будут. У кого не работает, обновляйте телегу.

Всем добра,
Тг, PhD

180 секунд

Представьте, вы заходите в лифт и натыкаетесь на важного для вашей работы человека: профессор или потенциальный инвестор — не важно. Ваша цель — рассказать концепцию работы и заинтересовать собеседника, пока тот не вышел из лифта. Эта карикатурная сценка дала название данному виду презентаций — elevator pitch.

Сценка хоть и карикатурная, но вполне реальная. Даже в аспирантуре мне много раз приходилось питчить научные проекты в очередях, в коридорах, в коротких перерывах на конференциях.

Беда в том, что до аспирантуры я не умел разговаривать. Меня этому не учили ни в школе, ни в универе. Никто не объяснил, что этому надо учиться.

Речь - это целая наука: от структуры до пауз и интонации. Одноминутный питч или часовая презентация преследуют разные цели и пишутся по-разному. Причем написать хороший одноминутный монолог гораздо сложнее.

Споткнувшись пару раз о свое косноязычие, я начал тренироваться. Сейчас я берусь за любую возможность дать устную презентацию, по возможности записываю на видео и отсматриваю с карандашом. Всегда репетирую заранее. Отдельно учусь составлять складные истории, тренирую речь с диктофоном — наверное, мои соседи думают, что за стенкой живет плохой актер.

К счастью, и во французской, и в американской аспирантурах нам помогали в этом. Французская аспа однажды наняла редактора научного журнала, который учил нас питчить ему наши статьи на конференциях. В Корнелле был обязательный курс по научным презентациям — очень толковый и с большим количеством практики.

Также Корнелл помогает молодым стартапам без денег найти студентов для мелкой помощи от анализа рынка до подготовки питча. Так мне помогли найти стартап, где в итоге два фаундера и четыре студента (два ученых, два МБА) собирали пятиминутный питч. Универ свел нас с венчурным инвестором, который консультировал нас два раза в месяц. Также 2-3 раза мы тренировались перед другими инвесторами.

Сейчас я всегда советую магистрам/аспирантам прибиться к какому-нибудь университетскому стартапу на семестр, чтобы потрогать их кухню изнутри, хотя бы за бесплатно. Вы увидите, как сильно отличаются бизнес-презентации от научных.

Еще одна отличная инициатива, которая есть во всех хороших аспирантурах — соревнование 3-minute thesis (3МТ). У вас есть всего 3 минуты (ровно 180 секунд), чтобы доходчиво рассказать вашу диссертацию. Вылезли на 181-ю секунду? - дисквалификация. Настоятельно рекомендую участвовать всем аспирантам.

На видео отличный пример 3МТ. В этом монологе хорошо буквально все (если интересно, предлагаю обсудить в комментах, чтобы не раздувать пост). Вообщем садитесь с карандашом, разбирайте, тренируйтесь — учитесь разговаривать.

ЗЫ. Старый пост в тему про письмо: тык.

Всех с наступающим,
Тг

#образование
#советдня

Окно в мозг

Продолжаем серию постов #науказбс. Сегодня о своей работе расскажет Аня Груздева. Аня изучает нейронауки в аспирантуре Корнеллского университета. Слово Ане:

Привет! Меня зовут Аня. Я занимаюсь исследованиями механизмов памяти. Мне интересно, как мозг хранит воспоминания, как происходит обучение, и почему некоторые вещи мы помним хорошо, а некоторые не очень.

Обучение и память — это динамические процессы. Чтобы их изучать, надо выбрать подходящую обучающуюся систему (например, мышку). Дальше можно сравнить эту систему до и после обучения, или наблюдать изменения в динамике.

Один из подходов — дать задание мыши (например, пройти лабиринт) и параллельно следить за активностью нейронов в мозгу. За активностью нейронов можно следить по-разному. Например, можно создать мышь со специальной мутацией: у нее в активных нейронах светится специальный белок. Или можно заразить обычную мышь специальным вирусом, который заставит активные нейроны светиться. Так можно увидеть какие нейроны и в какой последовательности активируются в мозгу.

Проблема в том, что голова у мышей непрозрачная. Поэтому, чтобы увидеть свечение нейронов внутри головы, часть черепа мыши заменяют на стеклышко — получается настоящее окно в мозг. Дальше через стеклышко можно фотографировать светящиеся (активные) нейроны, прикрепив к голове мыши специальный маленький микроскоп (называется миниэндоскоп). Но для более высокого пространственного разрешения лучше использовать полноразмерный микроскоп. Так как микроскоп не может бегать за мышью, обычно голову фиксируют. Как в таких условиях мышь может чувствовать себя нормально и вообще чему-то обучаться?

При помощи субъективной реальности! Хоть голова и зафиксирована, сама мышь стоит/бежит на подвижной платформе, а вокруг нее расположены экраны, на которых отображается лабиринт. Компьютер следит за передвижением платформы и обновляет картинку лабиринта на экране (см видео). Как в компьютерной игре!

В подобной установке уже было показано что мыши могут обучаться, ориентироваться и запоминать пространство. А микроскоп регистрирует, какие нейроны и в каком порядке активируются в процессе обучения.

Конкретно в своих исследованиях я изучаю связь голода и памяти. Для этого можно использовать похожую установку. Только вместо экранов мышь ориентируется по тактильным стимулам на поверхности беговой дорожки. Когда мышь находит на ощупь правильный стимул, ей через трубочку подается вода с сахаром. Параллельно я могу вживую следить какие именно нейроны при этом работают. Сейчас я только провожу подготовительные эксперименты. Но надеюсь, в скором времени мы будем лучше понимать, как голод связан с памятью.

Если есть вопросы, можете задать на моем канале @vkusniahi_from_Ann.

Всем добра,
Аня

#науказбс

​​Я переезжаю

Все бумажки подписаны, все документы оформлены — уже в декабре у меня будет защита диссертации, а в январе я переезжаю в Мюнхен делать постдока. Сегодня вкратце расскажу про выбор лаборатории и процесс подачи.

Об этом шаге карьеры я начал активно думать года два назад. Тогда я создал заметку со списком интересующих меня научных тем. Через полгода вырисовался однозначный лидер — криоэлектронная томография.

Что такое криоэлектронная томография?
Как-то я рассказывал про криоэлектронный микроскоп (тык). При помощи него можно узнать структуру белка с точностью до атома. Проблема в том, что в этом методе нужен отчищенный белок “в пробирке”. Криэлектронная томография позволяет узнать атомарную структуру белка в естественной среде — внутри клетки или вируса. То есть механизмы процессов внутри клеток можно изучать с атомарной точностью. (как всегда есть нюансы)

Как только определился с темой, в заметках появилась вторая запись — список интересующих профессоров: около 30 человек, ранжированных по привлекательности лабораторий. Конечно же хотелось попасть к профессору из начала списка. В топ-5 было сразу три профессора из института MRC-LMB в Кембриджском университете в Англии. Для справки MRC-LMB — это самое крутое место в мире по структурной биологии. Многие нобелевские лауреаты по этой теме работали/работают именно там.

Проблема в том, что меня категорически не устраивала зарплата английского постдока — £31-35К в год (брутто). Работать ученым за эти деньги я вряд ли бы согласился. Поэтому параллельно рассматривал другие варианты. Относительно мест для жизни мне всегда нравился Мюнхен. Плюс в Германии условия чуть получше. Но в Мюнхене не было интересных лаб. “Было бы круто, если бы эти профессора из Кембриджа переехали в Мюнхен” — думал я, приступая к следующему шагу.

Следующий шаг: связаться с сотрудниками из топ-5 лаб, чтобы разузнать побольше про профессоров. Я писал в старом посте, зачем это надо делать (тык). В процессе один из собеседников обронил слух, что профессор из самого начала моего списка (Джон Бриггс) — получил позицию директора департамента (аналог заведующего кафедрой) в институте Макса Планка по биохимии и через полгода переезжает из Кембриджа в Мюнхен. Я сразу же написал людям из его лабы — слух подтвердился. В этот же день я написал Джону, что хотел бы работать в его лабе. Он ответил через день. Через две недели у нас было интервью по зуму. Еще через две недели я провел семинар в Кембридже, тоже по зуму. В итоге в марте этого года после обсуждения потенциальных проектов Джон предложил мне место в его новой лаборатории в Мюнхене.

Получился скомканный пост. Более основательно про плюсы и минусы (в основном плюсы) своего выбора я расскажу отдельно. Кому интересно поподробнее посмотреть, чем занимаются в лабе Джона Бриггса, можете почитать темы и статьи на сайте (тык). В Нью-Йорке я провел пять невероятных лет, встретил наикрутейших людей — об этом тоже будут посты, когда все уляжется в голове.

ЗЫ. Если хотите встретиться в Нью-Йорке до моего отъезда (до конца года) — пишите боту. Если вы в Мюнхене или где-то еще в Германии, тоже пишите — встретимся в следующем году.
ЗЫЫ. Нашел фотку семилетней давности — в раздевалке Баварии (нет, я болею за Манчестер) во время языковых курсов в Мюнхене.

Всем добра,
Тг

#карьера

​​Нобель

Каждый год я порываюсь написать пост по Нобелевской неделе и каждый год бью себя по рукам. В этот раз бил недостаточно сильно, поэтому вот.

Сначала о научных премиях в целом. По-моему, это очень спорная затея. Цель спортсмена — выиграть Олимпийское золото. Цель ученого — создать новые знания. Премии — это не цель, а стимулирующий фактор.

Стимулируют в премиях две плюшки: публичность и деньги. С первым все просто: многие ученые тщеславны. И это нормально: вы совершили революционное открытие и хотите, чтобы о нем узнали.

Теперь про деньги. Размер Нобелевской — около миллиона долларов. Обычно делят на 2-3 человек, минус налоги. Выходит двести-триста тысяч на нос. Сумма не маленькая. Но она не должна быть весомой, для человека, потратившего несколько десятков лет своей жизни, чтобы создать фундаментальное для человечества знание. Да, это я ворчу про низкие зарплаты в науке.

Вывод: я не в восторге от того, что в науке можно “выиграть премию”. Но хорошей альтернативы нет, так что лучше пока так.

Теперь про саму Нобелевскую. Лауреат премии по литературе Бернард Шоу как-то сказал: “Я готов простить Альфреду Нобелю изобретение динамита, но только дьявол в людском обличье мог выдумать Нобелевскую премию!“

Эта фраза очень точно описывает тот срач, который ежегодно вызывают решения Нобелевского комитета. Оно и понятно. В науке много престижных премий: Breakthrough Prize, Премия Шао, Медаль Копли… Но только Нобелевская премия, будучи самой престижной, обсуждается в широких кругах.

Например, в прошлом году Нобелевскую по химии дали за CRISPR (тут мой пост про CRISPR). То, что за него дадут Нобелевскую, было понятно еще лет пять назад. Тогда же было понятно, что кого-то обделят. В итоге Нобелевский комитет выбрал очень точную формулировку при вручении награды, и Эмманюэль Шарпентье и Дженифер Дудна заслуженно стали лауреатами.

В этом году все ждали, что премию по физиологии и медицине дадут Каталин Карико (и Дрю Вайсману?) за мРНКовые вакцины. Я аж поперхнулся, когда премия досталась Дэвид Джулиусу и Ардему Патапутяну за рецепторы температуры и осязания. Здесь я не могу быть объективным, так как за их работой я слежу давно, а исследования этих рецепторов отчасти мотивировали меня заниматься биофизикой.

Думаю одна из причин высокого престижа Нобелевской — умение не реагировать на тренды и отмечать открытия, проверенные временем. Это не хорошо и не плохо, но точно увеличивает престиж премии. Так что Каталин Карико еще получит свою Нобелевскую.

Отдельно хочется поздравить Дмитрия Муратова и редакцию @novaya_pishet. Невероятно смелые люди продлжают делать топовую независимую журналистику — это достойно Нобелевской.

ЗЫ. В завещании Альфреда Нобеля есть несколько интересных моментов (не нашел на русском). 94% процента своих сбережений он отдал на премию. Оставшиеся деньги поделил между родственниками и знакомыми, чему те были “несказанно рады”. В начале завещания приводится список этих бедолаг с именами, адресами и размером наследства. В абзаце про премию Нобель пишет, что ее должны получать “наиболее достойные, независимо от того, скандинавы они или нет”. В конце завещания Нобель четко прописывает, чтобы перед кремацией ему “вскрыли вены”, и чтобы компетентный доктор убедился в смерти.

ЗЫЫ. Кому Нобелевская до лампочки, зацените видео зарождения кристалла поваренной соли, снятое на электронный микроскоп (оригинальная статья). Темные точки — это отдельные ионы натрия и хлора.

Всем добра,
Тг

#научпоп

Широко шагая

В предыдущих постах я рассказывал про несколько крутых белковых машин в нашем организме: молекулярный лифт через мембрану клетки и отмычку для сенсора холода (тык), роторную турбину (тык), насос для закачивания кислоты в желудок ('https://t.me/grigorytagiltsev/175?comment=104' rel='nofollow'>тык). Сегодня расскажу про еще один офигенный вид белков — линейные моторы.

Как следует из названия, эти белки умеют ходить по прямой. Где и зачем они ходят?

Сначала небольшой ликбез:
Наши клетки чем-то напоминают походные палатки. Они покрыты мягкой оболочкой (мембраной), которой придает форму внутренний каркас (цитоскелет). Схоже палаточному каркасу цитоскелет — это сеть из разнообразных трубочек, которые пронизывают клетку. У цитоскелета есть несколько крутых фишек.

Во-первых, он может собираться и разбираться внутри клетки. Представьте, что вы разбираете каркас палатки с одной стороны, и собираете с другой. Палатка начнет смещаться в сторону, где каркас “нарастает”. Клетки перемещаются подобным образом за счет цитоскелета.

Во-вторых, по цитоскелету могут ходить те самые белки — линейные моторы. Сейчас самое крутое: у этих белков есть две ноги! И они этими ногами шагают! Как люди! На каждый шаг требуется энергия, которую они получают, переваривая АТФ. Пожрал, пошел гулять — все как у людей.

Помимо ног у них есть руки! Ну как минимум одна рука. Этой рукой они могут хватать грузы и носить их за собой. Осознайте это: в ваших клетках бегают миллионы маленьких “человечков”, которые занимаются доставкой грузов. Зацените 3D анимацию, на которой мило прихрамывает один такой белок, таща за собой огромную везикулу. Кстати, методом, которым я занимаюсь в аспе, раньше показали, что настоящий белок именно так и ходит (видео с микроскопа тут).

А сейчас самое-пресамое крутое. Ваши мышцы пронизаны параллельными волокнами из того же материала, из которого сделан цитоскелет. Когда поступает сигнал, миллионы этих белков хватаются за руки и бегут в разные стороны по параллельным волокнам. В результате мышца сокращается. Сейчас вы читаете этот пост за счет того что ваш глаз поворачивают близлежащие мышцы, которыми двигают эти самые наночеловечки. По похожему принципу клетки “разрываются” на две в видео пару постов назад.

Если после всего этого вы еще не осознали, что биофизика и структурная биология — это невероятно интересно, то я уже не знаю…)

ЗЫ. Тут полная версия 3D-анимации с кучей других занятных белков.

Всем пятницы,
Тг

#огненныебелки
#научпоп

Как американцы делают врачей?

Мой факультет находится на территории госпиталя, и я провожу много времени со студентами-медиками. Поэтому сегодня расскажу, как из них делают врачей.

В медшколы в США зачисляют после бакалавриата. Про вступительные экзамены я рассказывал ранее: тык.

Итак, вы поступили — впереди вас ждет четыре года в меде. Первые полтора года вы изучаете теорию. Этот блок может отличаться в разных универах. У нас теоркурс разбит на блоки по 1-3 месяца. Сначала повторяют общие вещи типа биохимии, потом интенсивно проходят разделы медицины. Каждый понедельник студенты сдают одночасовой тест по текущей теме (зачет/незачет, без оценки). Каждый тест надо сдать минимум со второго раза, иначе отчислят. Но завалить пересдачу нереально, так как преподы будут заниматься со студентом сколько нужно, пока тот не разберется перед пересдачей.

Цель — подготовить студентов ко второму блоку — практике (clinical clerkship). Практика длится год и охватывает семь тем: терапия, хирургия, педиатрия, психиатрия, акушерство и гинекология, семейная медицина, и неврология. Бывают дополнительные практики типа анестезиологии. По каждой теме студентов направляют в больницы на 1-2 месяца, где те “играют в докторов”. Они работают с пациентами и дают назначения, которые потом проверяют под микроскопом 3 других врача. Я снимаю квартиру со студентом-медиком. На некоторые практики он вставал в четыре утра, чтобы успеть к шести в госпиталь где-то далеко в Квинс.

Во время практики начинают ставить оценки. Каждый врач, с которым вы работали, ставит субъективные баллы. Потом их сравнивают с баллами прошлого года. Например, чтобы получить “отлично” надо набрать больше прошлогоднего среднего + стандартное отклонение. Также по каждому разделу практики проводится госэкзамен. Здесь результаты студентов со всей страны идут в общую таблицу. После практики студенты сдают самый важный экзамен за всю программу — Step 1. Он тоже государственный. Вопросы жесткие: от неочивидных клинических случаев до биохимии конкретных генов с патогенными мутациями. Результаты также собираются в таблицу по всей стране. Длится экзамен 8 часов.

Далее несколько месяцев студенты выполняют небольшой исследовательский проект. Этот раздел нет так важен. Многие просто работают с базами данных пациентов, так как для этого можно не выходить из дома.

Последний год отводится на более детальную практику по выбранной специализации. В оставшееся время студенты проходят интервью в поиске интернатуры (residency).

Кульминацией четырех лет обучения является Match day. Студенты заранее пишут список госпиталей, где они хотят проходить интернатуру, а госпитали пишут список студентов, которых они хотят взять. На основе этого госкомиссия составляет пары “студент — госпиталь”. В Match day студентам в торжественной обстановке вручают конверты с их будущим местом интернатуры.

Интернатура длится 3-7 лет в зависимости от специальности. Интернам платят мало: у нас в госпитале примерно $60К в год. Но по окончанию можно официально работать врачом. Некоторые проходят дополнительную специализацию (fellowship), которая длится еще 1-2 года. Например, если в интернатуре вы проходили пластическую хирургию, то на fellowship можно сфокусироваться на пластике ожогов кожи.

Кстати у нас недавно была церемония вручения белых халатов первокурам (на видео).
Старый пост про наш раковый центр: тык.
Пост девушки, поступившей в интернатуру: тык.

Всем добра,
Тг

#образование

Статистика

Опять сначала объявление. Помните, я рассказывал про менторскую программу для студентов (тык)? Сейчас идет набор на осень. В прошлый раз не хватало менторов-гуманитариев, так что давайте поактивнее)) Подробнее тут. Теперь пост:

Недавно писал про трудности и невзгоды математики. Сегодня хочу отдельно поговорить про статистику. Беда в том, что ее мало кто понимает. Особенно это заметно сейчас, когда многие свободно интерпретируют точные статистические измерения по смертности, вакцинации и тп.

Наш мозг вообще плохо понимает вероятности. Слышал мнение, что это эволюционная фигня (из серии “лучше лишний раз перестраховаться”). Физиологию только усугубляет система образования.

Представьте, вы освоили дроби, переварили степени, и проглотили логарифмы. Тут заходит учитель статистики и с фразой: “вы больше не в Канзасе”, начинает палить нулевыми гипотезами, p-значениями, и ошибками первого рода. А когда вы выбрались из окопов, грязные и изможденные, по вам делают финальный залп из теоремы Байеса.

Неужели нельзя объяснить основы статистики, не используя умных слов? Есть исследования, показывающие, что студенты реже ошибаются, когда используют естественные частоты (10 на 100 000 человек) вместо вероятностей (0,01% населения). А теорему Байеса можно доступно нарисовать в виде кругов Эйлера.

Конечно, полноценный курс статистики требует формального подхода. Но основы можно объяснить и в школе, избегая кучу определений и теорем. Главное — чтобы умели пользоваться, а не умные слова зубрили. Так может народ перестанет в лотереи играть и привьется наконец.

Ниже стандартная задачка про пациентов, о которую часто спотыкаются даже врачи. Задача решается в одну строчку по формуле Байеса. Но ее можно решить и без формулы, просто последовательно записав все на бумаге.

Вероятность того, что у женщины, прошедшей маммографию, есть рак груди - 0.8%. Вероятность положительной маммограммы у женщины с раком груди - 90%, у здоровой - 7%. Какова вероятность, того, что пациентка с положительной маммограммой на самом деле больна раком? (данные выдуманные, взяты из книги Строгаца)

Попробуйте решить сами, можете проверить знакомых врачей. Ответы/решения в комменты. Правильный ответ и решение напишу через неделю, если никто до этого не даст правильный ответ.

На сладкое зацените, как круто выглядит деление клеток (aka митоз) во флуоресцентном микроскопе. Зеленым отмечен цитоскелет, красным — хромосомы. Обратите внимание, как на 20й секунде получается клетка с двумя ядрами.

Всем добра,
Тг

#образование

​​Мир изменился

Сначала небольшое объявление. Нью-Йорк полностью открылся: статистика норм, и город уже хорошо привит (наш универ так вообще на 95%). Поэтому предлагаю собраться вживую. Кто в НЙ или в окрестностях: пишите боту @TagiltsevSupportBot — сорганизуемся. Теперь сам пост:

Сегодня утром я шел на работу и смотрел на прохожих, занятых своей жизнью, поглощенных ежедневной суетой. Они даже не представляют, что вчера мир изменился.
— написал один ученый в своем твиттере. За день до этого, 15 июля, два крупнейших научных журнала Nature и Science вышли с двумя громкими статьями (источник скрина). Две лаборатории независимо друг от друга опубликовали методы и выложили открытый код для предсказания трехмерной структуры белка по его аминокислотной последовательности: AlphaFold и RosettaFold. (демки с ссылками на полный код, кто хочет попробовать: AF и RF)

Про революционность AlphaFold я рассказывал еще полгода назад (тык), но недооценивал масштабы события. Судите сами. Первые структуры белков (гемоглобина и миоглобина) были получены методом кристаллографии в 1958 году. С тех пор в базу данных структур белков PDB было внесено около 180 000 структур. Это результат полувековой работы тысяч ученых и многомиллиардных инвестицией. AlphaFold уже определила 350 000 структур. Mic drop.

Меньше чем за неделю AlphaFold стало словом нарицательным. Теперь говорят to alphafold a protein - альфафолднуть белок. Ну и куда без шутеечек от структурных биологов а-ля “Окей, Альфафолд, поставь будильник на 7 утра”. RosettaFold проигрывает в публичности, но тоже на слуху. Интернет уже забит вычислениями разных структур: от сильно интригующих до очевидно неправильных — огромный материал, с которым можно работать (даже неправильные структуры - интересно-неправильные). Если сформируется критическая масса публикаций на основе этой технологии, скорее всего за это дадут Нобелевскую с задержкой в несколько лет. Думаю, лауреатами будут David Baker) из Вашингтонского университета и кто-нибудь из DeepMind (вряд ли сам Demis Hassabis, хотя хз).

Означает ли это конец структурной биологии? Конечно нет. Во-первых, цель структурной биологии не в определении структур, а в их интерпретации. Во-вторых, нейросети тренировали на структурах отчищенных белков. Особенно интересно знать структуру в нативной среде (внутри клетки или вируса) — для этого тоже нужны эксперименты. В-третьих, функция белка описывается не статичной структурой, а ее динамикой и взаимодействием с другими молекулами — для этого все еще нужны эксперименты (хотя вычислительные методы тоже пытаются).

В итоге, когда хайп спадет, AlphaFold и RosettaFold превратятся в рутинные инструменты в арсенале структурного биолога. Вообще, структурная биология радует в последнее время. Один мой знакомый сказал, что ему безумно повезло родиться и жить именно сейчас — ведь он может наблюдать революцию в биологии вживую (и участвовать). Я его прекрасно понимаю — хорошие новости выходят буквально каждую неделю, а прорывные — каждый месяц.

Всем добра,
Тг

#научпоп

Удовольствие от Х

Недавно мои коллеги провели один биологический эксперимент и получили интересные данные. Но у них никак не получалось выудить из них нужную информацию. Я предложил попробовать один метод из линейной алгебры. Попробовали — все получилось.

Воодушевившись результатом они попросили объяснить, как это работает. Я начал активно писать уравнения и плеваться терминами. Видя нарастающее непонимание, я продолжал писать новые уравнения, пытаясь пояснить предыдущие. В итоге уравнения никуда не привели, и я решил объяснить процесс графически — неожиданно все сразу встало на своим места.

В данной ситуации я выступал в роли плохого учителя. Даже в школе математика — один из самых недообъясненных предметов. Многие спотыкаются на дробях. Выживших добивают логарифмами. И вообще “это все в жизни не пригодятся”.

Думаю, основная проблема в абстрактности математики. В школе и универе меня учили математике ради математики: я мог формально доказать теорему или решить уравнение. На деле я научился пользоваться только той математикой, которая присутствовала в физике и информатике. Получалось как в обратном проектировании: я понимал абстрактную математику, когда у меня выработалась интуиция на основе осязаемых “бытовых” примеров.

Пример — ряды Фурье. В курсе матанализа его важность нам объясняли тем, что в такой ряд можно разложить любую функцию, определенную на некотором промежутке. Я сдал ряды Фурье на отлично, но их мощью как-то не впечатлился. Определена функция на отрезке, и фиг с ней. Зачем ее еще куда-то раскладывать? Осознание того, что ряд Фурье - наше все, пришло позже, когда я начал работать в лаборатории и самостоятельно обрабатывать данные. Вот пример очень изящной визуализации (тык) с канала 3Blue1Brown. Если бы мне это показали на матанализе, я бы все сразу понял. Кстати 3Blue1Brown — отличный канал по математике, советую.

Вернемся к логарифмам, которые “не пригодятся”. В курсах про инвестиции рассказывают, как работают разные финансовые инструменты: вклады, акции, облигации и тп. При подсчетах прибыли активно используют дроби, возведение в степень и логарифмы, часто не называя этих слов. Это можно было бы использовать и в школах: визуализировать математическую абстрактность и делать ее более осязаемой за счет примеров, например финансовых (заодно финансовую грамотность населения подтянем).

Подобную идею описывает математик Стивен Строгац в своей книге Удовольствие от X — The Joy of X, Steven Strogaz. Это небольшая книга (~250 страниц), разбитая на 6 частей: числа (арифметика), закономерности (алгебра), формы (геометрия), изменения (матанализ и статистика), перспективы в математике. Математику по этой книге вы не выучите, но сможете понять базовые принципы на понятных примерах из серии “как продлить жизнь вашего матраца при помощи теории групп”. Советую читать в оригинале — книга написана на бодром английском с кучей шуток.

З.Ы. Если знаете хорошие популярные ресурсы по математике, кидайте в комменты.

Всем добра,
Тг

#образование

Push me
And then just touch me…

Сегодняшний пост #науказбс написал я сам, так как мой приятель и коллега Джордж Хит (один из авторов работы) не говорит по-русски. Я расскажу про новый метод, который изобрели в нашей лабе: локализационную атомно-силовую микроскопию (Localization AFM). Звучит сложно, но на самом деле это очень крутая штука.

Наша лаба занимается атомно-силовой микроскопией (АСМ): мы разрабатываем для нее новые примочки и применяем это в изучении биологии.

Коротко, что такое АСМ:
Представьте, что вы с завязанным глазами пытаетесь нащупать дорогу при помощи трости. То, как четко вы “видите” дорогу, зависит от нескольких факторов: острота трости, чувствительность руки и твердость поверхности.

Так и устроена АСМ: острая иголка прикреплена к чувствительной руке (cantilever). Вы водите этой иголкой по поверхности образца и по отклонениям руки вычисляете 3D-изображение этой поверхности. Так достаточно острые иголки (с несколькими атомами на конце) позволяют “видеть” поверхность белков и ДНК, а иногда даже атомов.

Теперь про Localization AFM:
Попробуйте с закрытыми глазами нащупать очертания стакана пальцем или карандашом: это не так сложно. А теперь повторите то же самое теннисным мячиком: скорее всего в стакан он не влезет, и вы не сможете нащупать дно. Единственная часть стакана, которую вы можете достоверно нащупать любым предметом — это его края, потому что они находятся наверху стакана.

В АСМ вы не знаете точную форму иглы, поэтому достоверными можно считать только верхние точки на 3D-изображении. Чем ниже точка, тем меньше вероятность того, что она определена правильно. Другими словами высота каждой точки на АСМ-изображении пропорциональна вероятности того, что эта точка “правдива” (это не совсем так, есть нюансы).

Теперь представьте, что вы сканируете АСМ-иглой один и тот же образец много раз подряд и получаете много похожих 3D-изображений. Эти изображения немного разные из-за внутреннего шума микроскопа и теплового движения атомов образца. Дальше используя нехитрые вычисления можно составить карту наиболее правдивых точек на 3D-изображении и определить их правдивость. В этом и заключается метод Localization AFM.

Данным методом Джордж смог получить 3D-изображение поверхности белка аквапорин Z с разрешением 0,4нм — даже можно разглядеть отдельно торчащие аминокислоты! Помню, когда Джордж показал идею проекта у нас в лабе, я подумал: “Это же бомба! Ну почему это придумал не я…”

Эта работа — пример того, как можно добиться революционных результатов на микроскопе, который изобрели еще 2000х, используя простой вычислительный метод из другого микроскопа, который изобрели еще в 90е. Точно это одна из самых резонансных публикаций в биофизике в последние годы. И это только начало: метод все больше будет развиваться и применяться.

Результаты опубликованы в Nature (бесплатно можно прочитать тут). Визуальное объяснение работы на видео внизу поста.
Пост Джорджа про данную работу (на английском): тык.

ЗЫ. Раньше я рассказывал, как похожим на АСМ методом смогли записать память на один атом: тык.
ЗЫЫ. Про свой проект я тоже как-нибудь расскажу, но его сначала доделать надо:)

Всем добра,
Тг

#науказбс

​​Publish and perish

Штефан Гримм (на фото), немецкий биолог, был профессором токсикологии в Имперском колледже Лондона. В 2014 году в возрасте 51 года он покончил с собой. Через месяц сотрудникам колледжа было разослано письмо, написанное от лица профессора Гримма. В письме говорилось, как руководство факультета ставило Гримму ультиматумы об увольнении, из-за того, что тот не приносит достаточно денег с грантов — требовали £200 000 в год (оригинал письма). Гримм хорошо публиковался, активно писал книги и ревью. Но универ интересовали только деньги.

Возможно письмо было написано заранее и разослано с отложенным таймером. Не ясно, написал ли его сам Гримм. Но вскоре утекла рабочая переписка с его начальником Мартином Уилкинсом, где факт давления на Гримма подтвердился (оригинал переписки).

Многие университеты давят на профессоров из-за “недостатка” грантов. Академическая деятельность их волнует меньше. Например в этом году Университет Ливерпуля собирается сократить 47 профессоров. Формулировки руководства напоминают случай со Штефаном Гриммом. Такое поведение универов называют publish and perish.

Часто подобные скандалы всплывают в Великобритании, но проблема общемировая. Давайте разбираться, почему так происходит, на примере моего университета.

Представьте, что вы — профессор биохимии. У вас есть идея классного исследования. Вы хотите получить на него государственный грант. Для этого вам надо посчитать затраты на оборудование, реактивы и зарплаты сотрудникам лабы. К зарплатной части надо накинуть 30% fringe benefits (включает мед страховку, скидки на проезд и тп.).

Допустим, вы насчитали $1000. Это называется Direct Costs. Далее вам надо накинуть 69.5% (в случае моего универа). Эти деньги — Indirect Costs — заберет себе университет. Итого: чтобы получить $1000 вам придется попросить грант на $1695. Треть от Indirect Costs идет на администрирование универа, две трети на содержание кампуса и public facilities. В Гарварде и Йеле расценки похожие.

Видите подвох? Универ берет процент от гранта. То есть универу выгодно, чтобы профессор проводил дорогие исследования. Теоретики, которым для работы достаточно бумажки с ручкой, оказываются в заведомо проигрышной ситуации. Итого имеем: чтобы оставаться на плаву профессора занимаются бухгалтерией вместо науки. Вместо их академической деятельности оцениваются финансовые отчеты.

Не думаю, что рыночек здесь что-то порешает. Но конкретных идей по урегулированию проблемы у меня тоже нет. Нам еще предстоит переосмыслить систему финансирования науки. Интересно почитать ваши мысли: пишите в комменты или моему боту. На сладкое можете почитать хороший пост в другом блоге на похожую тему.

ЗЫ. Вообще, советую иногда читать финансовые документы и отчеты своего универа — узнаете много нового о своем работодателе. Так во время подготовки этого поста я заметил, что мой универ увеличивает fringe benefits для профессоров каждый год, а для постдоков понижает или оставляет прежними. К сожалению, это тоже общемировой тренд.

Всем добра,
Тг

#научпоп