Молекулярная биология

Предыдущая часть

Оглавление

1. Они не станут обманывать невинную молодежь

2. Аквапорины, давно искомые водные каналы

3. Пращи и стрелы

4. Вход в новый класс белков: механочувствительные каналы

5. Очарование воздушного шара

6. Методологическая разработка для Энигмы

Они не станут обманывать невинную молодежь

В 1992 году Клаус Шультен столкнулся с большой дилеммой, за которую был бы благодарен любой ученый. Как лучше потратить полмиллиона долларов на оборудование? Дело в том, что профессор только что узнал, что ему уготовано финансирование от Национального Института Здравоохранения (NIH) для создания центра вычислительной биологии. Сначала он выдержал двухлетний испытательный срок, и когда все прошло хорошо, в 1992 году ему дали стартовые средства на пятилетний период. Шультен считает, что по большей части успех был связан с самодельным суперкомпьютером, созданным его группой, который ясно продемонстрировал роль вычислений в биологии.

В 1985 году Национальный научный фонд санкционировал запуск четырех центров с суперкомпьютерами по всей территории Соединенных Штатов, что должно было дать рядовым исследователям доступ к этим мощным машинам. Один из них оказался в Иллинойском университете, где работал Шультен, когда в 1992 году получил зеленый свет на создание своего центра финансируемого NIH. На самом деле, наличие суперкомпьютерного центра Урбана-Шампейн является одной из причин, по которой Шультен устроился на новую работу в США. Ему нравился акцент на вычислениях в Иллинойсе.

Когда он рассказал о своей проблеме тамошним суперкомпьютерщикам, то сразу получил от них предложение. Используйте свои деньги, чтобы помочь нам купить суперсовременный суперкомпьютер под названием Connection Machine; у вас будет доступ к нему, но нам также понадобятся две из ваших пяти позиций в центре NIH, чтобы облегчить сделку. Шультен никогда не смог бы позволить себе купить собственную Connection Machine, поскольку она стоила более пяти миллионов долларов.

Шультен рассматривал это как вариант. Его группа уже имела опыт использования Connection Machine, чтобы провести кое-какие исследования нейронных сетей. Но ему нужно было потратить свои деньги на машину для моделирования молекулярной динамики совершенно отличной от исследований нейронных сетей. Шультен осмыслял все, что он знал о Connection Machine из разговоров со многими людьми. Он всерьез рассматривал Connection Machine как выбор, но был настроен скептически. "У меня были большие подозрения в отношении этих компьютеров, потому что они всегда описывались с очень эзотерической точки зрения, а не с точки зрения практики, то есть особо не рассказывалось о том, что вы действительно можете вычислить с их помощью."

Оглядываясь назад, Шультен резюмирует дилемму, с которой он столкнулся в 1992 году: "Я хочу получить лучший компьютер для вычислительной биофизики, но какой для этого подойдет, должен разобраться сам." Поэтому он инициировал разведывательную миссию. Он отправил горстку студентов по всей стране в компьютерные компании и институты чтобы поспрашивать, в какой компьютер лучше инвестировать. Сам Шультен специально туда не ходил он чувствовал, что компьютерные компании увидят в его учениках "невинных молодых людей" и не станут им лгать.

Его ученики вернулись с ответом: "Для вас лучший вариант соединить несколько рабочих станций вместе и создать кластер; не надо ходить со своими большими запросами, к продавцам суперкомпьютеров". Шультен получил ответ! Ему придется собрать еще один параллельный компьютер, но это подразумевает значительно меньше работы, чем самодельный суперкомпьютер, который он построил в 1980-х годах.

Хорошо, что Шультен не был обольщен Connection Machine. Как раз в то время, когда Шультен принимал решение о том, как потратить свои деньги на оборудование, летом 1991 года The Wall Street Journal опубликовала статью о том, что некоторые суперкомпьютерные компании несправедливо субсидируются DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency). DARPA было основано в Соединенных Штатах в 1958 году как ответ на неожиданный запуск спутника Советским Союзом. Миссия DARPA состояла в том, чтобы расширить технологии страны за пределы непосредственных потребностей военных. По сути, она действовала, чтобы убедиться, что неожиданность типа "Спутника" больше никогда не повторится DARPA было чистым продуктом холодной войны.

Оказывается, DARPA играла в фавориты с суперкомпьютерными компаниями, и компания, которая выпускала Connection Machine, была крупным получателем, на сумму 55 миллионов долларов. Когда эта история разразилась, это стало большим позором для администрации Буша (старшего). Кроме того, оказывается, что компания, создавшая Connection Machine, изобиловала бесхозяйственностью, паранойей и некомпетентностью. (Полный провал Connection Machine подробно описан Гэри Таубсом в этой статье). Без подпитки от DARPA компания начала терять деньги, и стало ясно, что их детище не выдержит производительности других конкурирующих суперкомпьютеров, популярных в то время. Клаус Шультен вовремя миновал минное поле холодной войны.

Но теперь Шультен оказался в немилости у суперкомпьютерного центра университета за то, что отклонил их предложение о сделке с Connection Machine. Но он ни разу не оглянулся. У него было видение, что компьютер может быть очень полезным инструментом в биологии, и это определило его решение построить самодельный кластер в 1993 году. "Это действительно важный инструмент для биологии. Я хотел сделать его полезным, и поэтому я должен был быть уверенным, что действительно служу своей области, а не своему эго." Это в основном обобщает принцип, которым он руководствовался при принятии решений. Ему нужен был лучший компьютер для вычислительной биофизики.

Но компьютерный кластер, в который Шультен решил вложить деньги, был лишь частью уравнения. Его группе еще нужно было запустить молекулярную динамику на этом параллельном кластере. В 1994 году аспиранты Шультена работали над переносом существующих кодов молекулярной динамики, которые были разработаны предыдущими членами группы в конце 1980-х и начале 1990-х годов. Но студенты были так расстроены, глядя на эту массу неразборчивого кода. Они предложили написать новый код с нуля. Результатом стал NAMD, молекулярно-динамический софт, параллельный и написанный на современных C и C++. (Но можно долго рассказывать о презрении, которое они встретили за использование языков C и C++, а не почтенного ФОРТРАНА, которым пользовался в то время каждый уважающий себя ученый-вычислитель.) Имея собственные параллельные машины и новое программное обеспечение, специально разработанное для параллельных вычислений, группа была готова к началу нового тысячелетия.

Аквапорины, давно искомые водные каналы

В 1985 году Клаус Шультен стал свидетелем определения первой структуры мембранного белка. В то время он поставил перед собой цель имитировать белок в мембране. Примерно пятнадцать лет спустя, на рубеже веков, его группа наконец-то была готова ответить на вызов внедрить белок в мембрану. Кандидатом был скромный мембранный белок. Его функция состояла в том, чтобы просто впускать или выпускать воду из живой клетки. Но простота функций этого белка противоречит сложной сюжетной линии, которая раскрылась перед исследователями.

Вода необходима для всех живых клеток. Например, человек на 70% состоит из воды. Но до 1992 года ученые не могли объяснить, как некоторые клеточные мембраны позволяли проникать значительному количеству воды внутрь клетки. Ученые знали, что возможна некоторая диффузия через липидный бислой, но некоторые считали, что в таких клетках, как слюнные железы, почечные канальцы и эритроциты, проникновение происходит в большем масштабе, чем можно объяснить скромной диффузией. Так начались поиски водного канала.

Питер Агре называет свое открытие такого водного канала "чистой слепой удачей". В середине 1980-х годов Агре изучал антигены системы резус-фактора и наткнулся на небольшой мембранный белок, который он рассматривал просто как загрязнитель в своих препаратах. Лишь несколько лет спустя он начал задумываться о том, какова функция этого нового мембранного белка. Проведя множество различных исследований, чтобы узнать все, что можно о белке, он решил проконсультироваться с другими учеными, биохимиками и физиологами, чтобы получить подсказки. Один из его друзей, с которым он консультировался в Северной Каролине по дороге домой с летних каникул во Флориде, сказал, что это похоже на давно искомый водный канал.

Итак, Агре задумал эксперимент экспрессировать таинственный белок в систему, которая известна своей низкой водопроницаемостью. Он выбрал лягушачьи икринки, которые довольно стабильно живут в пресной воде. Когда он положил их в дистиллированную воду, заблаговременно одарив их таинственным белком, они полопались, как попкорн! Это означало, что таинственный белок позволял воде беспрепятственно проникать в систему, которая обычно счастливо живет в воде. Он нашел давно искомый водный канал, названный впоследствии "аквапорин". Свои результаты он опубликовал в апреле 1992 года.

К 2000 году были опубликованы две структуры аквапоринов, которые привлекли внимание Шультена: аквапорины человека и кишечной палочки. Для Шультена это была идеальная система, поскольку именно этот мембранный белок выполнял простую функцию: проводил воду. С точки зрения молекулярной динамики это позволяло Шультену роскошь наблюдать за мембранным белком в процессе его функционирования, что часто не было возможно для многих экспериментальных методов, используемых для характеристики белка. Затем в течение следующих семи лет в группе Шультена большое внимание уделялось моделированию аквапорина, что привело к появлению более пятнадцати публикаций на эту тему.

Пращи и стрелы

Ох уж эти теоретики! Они играют в свои игры и потом соглашаются с экспериментом. Они не говорят вам ничего нового. НЕТ, не в этом случае, оживляется Клаус Шультен, когда речь заходит о молекулярной динамике применительно к аквапоринам. Но он повторяет общую дилемму для ученых, занимающихся вычислительной биологией. Если ваши теоретические расчеты согласуются с экспериментом, то они не новы; а если ваши теоретические результаты не имеют экспериментального подтверждения, то они должно быть недействительны. Это практически безвыигрышная ситуация. Но работа Шультена с аквапорином действительно убедила его в том, что компьютер может вести себя почти как вычислительный микроскоп. Он часто может запечатлеть динамическую картину, где эксперимент слеп. В работе по аквапорину, которую проделал Шультен, он очень гордится одним открытием, в частности, тем, как эти каналы исключают протоны из потока воды. Но это была победа на пути к которой прошло множество битв.

К началу 2001 года Шультен уже подготовил к публикации ряд работ, посвященных механизму проводимости через аквапорины. Ранее было обнаружено, что некоторые аквапориновые каналы могут проводить глицерин так же, как и воду, и некоторые работы Шультена также были сосредоточены на этих так называемых акваглицеропоринах. Но Шультен понял, что ему нужны сотрудники-экспериментаторы, чтобы подкрепить открытия в области молекулярной динамики. Профессор замечает, что у него часто больше шансов быть опубликованным, если он объединился с экспериментальной группой одна из причуд жизни в вычислительной биологии. В это время у него был приглашенный аспирант из Дании Мортен Йенсен, работавший над акваглицеропорином кишечной палочки. Йенсен вместе с другим постдоком Эмадом Таджхоршидом проводили исследования и моделирование структуры аквапорина, определенной в 2000 году группой Роберта Страуда в Сан-Франциско. В конце концов Шультен убедил Страуда, что обе группы должны объединиться.

К тому времени Йенсен и Таджхоршид проводили моделирование на новой машине в Питтсбургском суперкомпьютерном центре под названием Terascale Computing System. В этот момент они действительно нуждались в ней, поскольку изучаемая ими система белок, мембрана, вода состояла из более чем 100 000 атомов. Но благодаря NAMD вычисления прошли плодотворно. И это в то время как многие исследователи могли себе позволить систему не более чем в 10 000 атомов.

Моделирование, проведенное Йенсеном и Таджхоршидом, подтвердило гипотезу (высказанную группой Есинори Фудзиеси в 2000 году) о том, что ориентация молекул воды может иметь какое-то отношение к магической способности аквапорина предотвращать протонную проводимость. В сущности, если есть цепочка молекул воды, протоны могут легко водородно связываться с водой, а затем прыгать от молекулы к молекуле, подобно тому, как продавщицы с чебуреками и мороженным переходят от вагона к вагону в движущемся поезде. По сути, моделирование показало, что вода движется по каналу кислородом вперед, а затем на полпути молекула воды переворачивается, и атомы кислорода смотрят против направления движения, как показано на рисунке. Боб Страуд предложил провести симуляции с отключенными ключевыми компонентами, которые, как подозревалось, могут быть ответственны за "сальто". Действительно, эти симуляции подтвердили наличие остаточных зарядов, ответственных за переворот.

Но какой именно механизм отвечает за переворот и как это удерживает протоны от движения вместе с молекулами воды по каналу? По этому поводу велись длительные дискуссии. В конце концов ученые выяснили, что переворачиванию воды и удержанию протонов способствует симметрия белкового канала. В подразделе физики, электростатике, объект с противоположными зарядами на концах называется диполем. Два диполя вместе образуют квадруполь. Внутренняя часть аквапорина имела именно такое квадрупольное поле из-за своей симметрии. Наличие двух противоположных диполей эффективно мешает протонам прыгать вниз по цепочке воды, и поэтому протоны никогда не проходят через нее. Поскольку внутри клетки поддерживается почти постоянное напряжение, потеря протонов разрушит эту "клеточную батарею" и сделает клетку дисфункциональной. Кстати, позже Шультен обнаружил, что квадрупольное поле также участвует в проводимости глицерина. Глицерин длинная линейная молекула, и перевернуть молекулу, пока она находится в канале, было бы примерно так же легко, как развернуть на 180 градусов большой грузовой корабль, на самых узких участках Панамского канала (или Суэцого ха-ха). Молекула глицерина имеет три O-H группы, каждая из которых имеет свой собственный дипольный момент. И она, проходя через аквапорин, на самом деле просто вращает своими ответвлениями (которые содержат О-Н-группы) сверху вниз в квадрупольном поле. Таким образом глицерин, подстраивая свой дипольный момент к внутреннему квадруполярному полю движется по каналу.

С такими проработанными деталями на руках, полученными объединенными усилиями экспериментальной и теоретической команд, Шультен был поражен, когда редактор Science позвонил ему, чтобы объяснить, почему журнал отклоняет его статью. Судя по всему, рецензент раскатал ее в труху. И, чтобы подсыпать соль на рану, редактор сообщил, что вот-вот выйдет еще одна статья, тоже посвященная молекулярно-динамическому исследованию аквапорина. Команда Шультена была захвачена врасплох!

К счастью, Шультен смог договориться с редактором, и Science дала ему шанс на публикацию, но только в том случае, если команды проведут еще один тест, добавив указатели для определения положения воды. Итак, экспериментальная группа добавила меченные молекулы, а затем теоретики провели расчеты и получили очень хорошее согласие. Но это задержало публикацию на четыре месяца. В конце концов команды опубликовали свои результаты в апреле 2002 года.

Но на этом трудности Шультена не закончились. Более года спустя старый друг Шультена опубликовал статью, в которой утверждал, что теоретические результаты об исключении протонов, которые объяснил Шультен, были абсолютно неверны. "Работы теоретиков у людей всегда вызывают сомнения, рассказывает Шультен об одной из опасностей быть биологом-теоретиком. И как только другой теоретик утверждает, что работа ошибочна, то уже легко с этим согласиться. Наш прекрасный пример так и запоролся". Профессор решил ничего не делать и надеялся, что время покажет. Выжидательный подход в конце концов окупился сегодня его научная статья по аквапорину является довольно высоко цитируемой публикацией.

Для Мортена Йенсена, приглашенного датского студента в лаборатории Клауса Шультена, который провел так много исследований аквапоринов, работа, которую он сделал, имела глубокие последствия. Он рассказывает, что в лаборатории Шультена они обсуждали технологическую целесообразность использования аквапоринов для фильтрации воды. Когда Йенсен вернулся в Данию, он двинулся дальше, став соучредителем компании по разработке аквапоринов! Он набрал много ученых, сформировав консультативный совет, и не остановился на этом. "Мы уже получили стартовой финансирование, которое нужно только для того, чтобы сделать самые первые детские шаги, чтобы получить доказательство концепции" вспоминает Йенсен. С тех пор компания "Аквапорин" набирает обороты и сейчас работает над тем, чтобы расширить этот процесс для промышленных целей, таких как очистка сточных вод и, возможно, даже опреснение. В то время как опреснение в настоящее время требует больших затрат энергии для производства питьевой воды, датская компания разработала мембрану, полную белков, которая не требует высокого давления, чтобы протолкнуть воду через мембрану вместо этого ключом является осмос. Поскольку доступ к чистой питьевой воде является глобальной проблемой и по меньшей мере семь штатов в США страдают от сильной засухи, подобная технология имеет широкие последствия.

Для Клауса Шультена работа с аквапоринами стала настоящим открытием. Он всегда подозревал, что компьютер будет хорошим инструментом для мембранных белковых процессов, и в конце концов получил свое доказательство. Он увидел три ключевые области, где компьютер был полезен. Во-первых, теперь можно было достичь больших масштабов. Во-вторых, достаточно хорошо описана неупорядоченная мембранная среда. И, наконец, динамические процессы, происходящие в мембранных белках, такие как транспорт, могут быть воспроизведены, что особенно полезно, когда эксперимент не может дать динамических данных. Несмотря на многочисленные неудачи, у Шультена теперь был зеленый свет, чтобы двигаться вперед и описывать очередные мембранные белки.

Вход в новый класс белков: механочувствительные каналы

На заре тысячелетия были открыты новые структуры мембранных белков, что привлекло внимание Шультена. В то время как его группа активно участвовала в исследованиях аквапорина, он решил заняться другим классом мембранных белков: механочувствительными каналами. Этот объект исследования до сих пор ошеломляет Шультена своей загадочностью. Однако эта же загадка дает Шультену шанс на открытие, и он бросает на нее все, что имеет. Его любовь к открытиям, по общему признанию, является главным импульсом, который движет им как ученым.

Клетки прокариот и эукариот выработали способы реагирования на механический стресс. Например, бактериальная клетка любит, чтобы окружающая ее среда точно имитировала среду внутри нее. То есть концентрация ионов должна быть примерно одинаковой внутри и снаружи. Но что, если будет ливень, и вдруг снаружи бактериальной клетки окажется в основном вода, а внутри вода и растворенные вещества? Вода устремится в клетку, этот процесс называется осмосом. Но тогда клетка разбухнет и через некоторое время рискует взорваться из-за большого внутреннего давления. Это называется осмотическим шоком. Для избежания такого исхода и существуют механочувствительные каналы. Их три типа, и каждый из них срабатывает как своего рода предохранительный клапан, когда уровень тревоги достигает определенного значения, подобно тому, как аэропорты используют цветовой код для различных уровней тревоги в годы после 11 сентября. (К слову, в кишечной палочке был обнаружен четвертый канал, называемый MscK, но здесь будут обсуждаться только канонические три канала.)

Хотя эти механочувствительные каналы важны для клеток, подвергающихся осмотическому стрессу, они также вовлечены в осязание и слух. Кроме того, считается, что растительные клетки используют эти каналы для чувства гравитации и различения разницы между верхом и низом. В 1998 году экспериментаторы определили кристаллическую структуру механочувствительного канала, а к 2000 году Клаус Шультен уже проводил на нем моделирование. Этот канал называется MscL механочувствительный канал большой проводимости. Целью моделирования в группе Шультена было выяснить механизм стробирования или то, что заставляет канал открываться и закрываться. Эти симуляции, в основном выполненные аспирантом Джастином Гуллингсрудом, были первым моделированием молекулярной динамики в присутствии приложенного поверхностного натяжения. Это было введением Шультена в класс каналов, характеристики которых созрели для раскопок с помощью компьютерного моделирования.

Очарование воздушного шара

Как только Клаус Шультен увидел кристаллическую структуру MscS, он был чрезвычайно заинтригован он не мог поверить, насколько она прекрасна. Механочувствительный канал малой проводимости, или MscS, расположен в клеточной мембране бактерии образуя потенциальный проток. При нормальных условиях канал фактически закрыт, но при осмотическом напряжении, растягивающем клеточную мембрану, канал становится открытым. Открытие начинается на среднем уровне готовности; это второй из трех типов белков, которые открываются. По иронии судьбы, MscS это гораздо более крупный белок, чем MscL, канал большой проводимости. На самом деле большой размер MscS это одна из тех вещей, которые одновременно завораживают и сбивают с толку Шультена. Большая часть этой конструкции (около 65%) находится вне клеточной мембраны, в цитоплазме. Как показано на рисунке, MscS во многом напоминает фонарь, нижний сегмент которого находится вне липидного бислоя и содержит семь отверстий-окон. Эта нижняя часть, или цитоплазматический домен, была прозвана в группе Шультена "воздушным шаром". Когда Шультен начал изучать MscS в 2003 году, он понял, поскольку все обращали внимание на часть белка, которая находилась в липидах (трансмембранный домен), что природа и функция баллона остались загадкой. И он хотел ее разгадать. Многие считают, что воздушный шар это своего рода фильтр. К сожалению, первые набеги Шультена на MscS, казалось, давали больше вопросов, чем ответов.

Поскольку Шультен уже изучал механочувствительные каналы (в форме MscL), когда новый аспирант Маркос Сотомайр присоединился к группе примерно в 2003 году, и впервые появилась кристаллическая структура MscS, казалось естественным для Шультена продолжить эту тему. Сотомайр говорит, что это было для него хорошей проблемой для введения в биофизику белков.

К счастью, Сотомайр уже был хорошо знаком с молекулярной динамикой: он написал свою собственную программу для работы над темой, связанной с физикой фазового перехода в газах. Он проводил эту работу, когда был студентом-физиком в Чили. Сотомайр рассказывает, что одной из причин, по которой он выбрал Университет Иллинойса в Урбана-Шампейне для аспирантуры, был широкий спектр областей, охватываемых более чем шестьюдесятью профессорами физического факультета. Во время поиска научрука, Сотомайр увидел лекцию Клауса Шультена о том, как птицы используют квантовую механику для ориентации в магнитном поле земли. Это настолько заинтриговало Сотомайра, что он обратился к профессору. В то время как студент был немного обеспокоен тем, что у него не было опыта в биофизике, Шультен был в восторге от того, что у него была подготовка по молекулярной динамике "мне нужны люди, которые знают, как делать симуляции, а биологию вы узнаете по пути".

Когда Сотомайр приступил к моделированию MscS, у всех, включая его самого, сложилось впечатление, что кристаллическая структура 2002 года была зафиксирована в открытом состоянии. В принципе, когда вода + ионы проходят через пору, это представляет собой открытое состояние; когда ионы не могут пройти, это представляет собой закрытое состояние. И существует третий вариант неактивное состояние. Раннее моделирование, проведенное Сотомайром и Шультеном на MscS, показало асимметричное закрытие поры. Здесь наши герои получили свою первую подсказку о том, что кристаллическая структура 2002 года не может быть одним из открытых состояний. Наряду с обнаружением асимметричного замыкания они также обнаружили, что липиды взаимодействуют с белком весьма интенсивно, поэтому отношения между мембраной и белком были сложными. На самом деле, по рассказам Сотомайра, сложное липидно-мембранное взаимодействие "фактически определило это очень динамичное движение трансмембранного домена, которое привело к асимметричному замыканию." В сущности, Сотомайр и Шультен видели большую деформацию липидной мембраны вокруг белка. Также было обнаружено, что поры в трансмембранном домене несколько гидрофобны, то есть вода будет проникать в поры, но только периодически.

На следующем этапе работы над MscS Сотомайр и Шультен решили воспроизвести некоторые экспериментальные работы. Поскольку MscS это канал, по которому протекают ионы, экспериментаторы измерили проводимость, и эти измерения можно было воспроизвести в симуляциях. Они объединились с другим ученым университета, Умберто Равайоли и его постдоком Труди ван дер Страатеном. Ученые обнаружили, что кристаллическая структура, которую они использовали, действительно не была открытой. Таким образом, теоретики попытались воспроизвести возможные открытые формы канала в своих расчетах. "И я думаю, что это было действительно важно, потому что это направляло будущие эксперименты на попытки найти более широкий открытый канал", объясняет Сотомайр.

Сотомайр согласен с тем, что эти первые два исследования, в результате которых были подготовлены две статьи, казалось, вызвали больше вопросов, чем дали ответов. "Это было правильное исследование, говорит Сотомайр о своих первых двух публикациях, и мы просто смотрели на что-то новое, а затем находили вещи, о которых мы точно не знали, что они означают." Во-первых, эти первые две работы предполагали, что кристаллическая структура 2002 года была либо неактивным состоянием, либо закрытым состоянием, но теоретики не были уверены, какое именно. В то же время было неясно, какова структура или конформация открытого канала. В группе Шультена, в работе, выполненной тогдашним постдоком Алеком Аксиментьевым, был разработан метод изучения электростатического потенциала через пору. Сотомайр рассказывает, что когда он рассчитывал электростатический потенциал для MscS, он вышел странным появилась еще одна загадка. Также без ответа остался вопрос о том, как именно функционирует механизм стробирования, каковы все переменные, способствующие переходу из открытого состояния в закрытое. А потом был воздушный шар. Какова его функция и как работают семь боковых окон? Играл ли воздушный шар большую роль в стробировании?

Есть много причин, почему белковые MscS так сложны как для экспериментаторов, так и для ученых-вычислителей. Это большой белок, в общей сложности более тысячи аминокислот. Он состоит из семи субъединиц. Как упоминает Сотомайр, с таким большим размером трудно точно определить, какие участки наиболее важны для функции белка. И он действует в клетке в миллисекундном масштабе времени, а современное моделирование позволяет охватить сотни наносекунд. Еще в 2003-2005 годах, когда Сотомайр проводил моделирование, он достиг предела размера в 224 000 атомов и мог моделировать только несколько наносекунд,

Когда Сотомайр и Шультен опубликовали свои первые две работы, у них было большое подозрение, что кристаллическая структура, которую они использовали, вероятно, не была открытым состоянием, но они нуждались в более глубоком анализе, чтобы исследовать эту дилемму. На самом деле это яркий пример в карьере Шультена, когда компьютер может помочь в определении различных состояний мембранных белковых каналов, поскольку некоторые из этих состояний не обязательно поддаются кристаллизации. Но чтобы получить наилучшие результаты, придется объединиться с экспериментальной группой. Так началось плодотворное сотрудничество с другом Эдуардо Перозо, специалистом в области молекулярной физиологии и биологической физики, который сосредоточил свои исследования на динамике ионных каналов. Студентка Перозо, Валерия Васкес, в то время работала над MscS, и поэтому она и Сотомайр часто кооперировались. Сотомайр должен был убедиться, что моделирование, которое он проводил, совпадает с экспериментальными условиями, которые Васкес создавала в лаборатории. Затем обе команды приступили к трудной работе по расшифровке точного значения кристаллической структуры MscS. Фактически, в своей первой совместной публикации они написали:

Поэтому вопрос о том, представляет ли кристаллическая конформация открытое, промежуточное, неактивное или закрытое состояние и как она переходит из одного состояния в другое, является трудным, однако существует отличный шанс получить ответы, объединив экспериментальный и вычислительный подходы.

Однако мир экспериментатора и мир ученого-вычислителя очень различны. Как заметил Клаус Шультен, экспериментаторы часто думают, что то, что он делает, это просто виртуальная реальность. Когда Сотомайр посетил лабораторию Перозо и поговорил с Васкес и другими студентами, он почувствовал некоторое напряжение. "Я думаю, что образ, который у них был, состоял в том, что те, кто занимаются численным моделированием просто нажимали кнопки и сразу получали статьи, подмечает Сотомайр, в то время как они выполняли тяжелые эксперименты, работая каждый день над получением своих данных." Но, к счастью, все быстро изменилось к лучшему. Сотомайр подумал, что было бы здорово, если бы Васкес и ее муж (который также работал в лаборатории Перозо и стал еще одним сотрудником) посетили семинар, на котором группа Шультена преподавала, как запускать молекулярную динамику на NAMD. "Я думаю, что в тот момент они действительно поняли, что то, что мы делаем, не просто мультики как у Уолта Диснея", вспоминает Сотомайр. Он также считает, что экспериментаторы почувствовали, что симуляция может и чего не может сделать.

Как оказалось, сотрудничество Шультена и Перозо оказалось плодотворным. Например, в то время как Васкес измеряла проводимость через канал MscS, Сотомайр был в состоянии воспроизвести измерения в моделировании. Объединенные команды также смогли объяснить стробирующее поведение MscS, что, по сути, привело к публикации в Science. Но самое главное, сотрудничество подтвердило, что первоначальная кристаллическая структура была не открытой, а скорее неактивной или закрытой. Сотомайр и Шультен смогли учесть экспериментальные данные из лаборатории Перозо и создать некоторые возможные модели открытого состояния для MscS, что является классическим использованием компьютера при разработке состояний мембранных белков. На самом деле, Сотомайр считает, что экспериментальные данные действительно были "ключом к поиску открытых состояний."

Как оказалось, как раз в то время, когда сотрудники опубликовали свою научную работу 2008 года о стробирующем механизме MscS, в Science также появилась статья, представляющая чрезвычайный интерес для команд Шультена-Перозо. Экспериментальная группа, возглавляемая Яном Бутом и Джеймсом Нейсмитом, фактически определила кристаллическую структуру MscS с порой, намного более широкой, чем исходная кристаллическая структура 2002 года. Сотомайр говорит, что теоретические предсказания открытого состояния, предложенные им и Шультеном, которые в значительной степени опирались на эксперимент, очень напоминают открытое состояние структуры 2008 года. Но, как обычно с MscS , все детали открытого состояния все еще остаются предметом споров и некоторой путаницы.

Методологическая разработка для Энигмы

До сих пор загадки воздушного шара MscS все еще бросают вызов Шультену, но, похоже, он действительно наслаждается этой дилеммой и процессом генерации теорий для проверки. Общепринято считать, что воздушный шар это своего рода сито или фильтр. Если MscS открывается, когда клетка набухает до точки разрыва, и просто пропускает что-либо, чтобы уменьшить давление, то множество жизненно важных компонентов выйдет из клетки и создаст неблагоприятную ситуацию внутри. Например, внутренняя часть клетки обычно имеет заряд отличный от оного для окружающей среды, что является способом накапливать энергию для запуска некоторых процессов. Если важные заряженные частицы беспрепятственно выходят через баллоноподобную структуру, отрицательное напряжение, которое естественным образом поддерживает клетка, может оказаться под угрозой. Поэтому Шультен чувствует, что воздушный шар это не просто пассивный фильтр, а нечто более сложное.

Прямо сейчас Шультен и его аспирант Иван Тео находятся на ранней стадии проекта по определению функции воздушного шара, и они очень взволнованы этим. "То, что он делает," говорит Шультен о работе Тео, "очень интересно не только с точки зрения MscS, но и с методологической точки зрения." Тео и Шультен объединили усилия, чтобы раскрыть секреты воздушного шара, разрабатывая общий метод для применения к MscS, но который достаточно общий, чтобы его можно было применить к другим мембранным процессам. И их работа является ярким примером того, как компьютер может захватить мириады деталей биологии.

До сих пор Шультен и Тео разработали способ описания ионов, движущихся в области вокруг баллоноподобного белка в цитоплазме. Пара должна пройти долгий путь, чтобы описать все, что происходит в окружающей среде вокруг и внутри воздушного шара, но они приближаются к оттачиванию наиболее общей и универсальной методологии. Шультен надеется, что его упорство окупится. Время покажет.

Продолжение следует...

Ссылка на наш ролик

Это мой второй текст на Хабре. Он плавно вырос из первой статьи Молекулярная биология и Houdini летом двадцатого.

Мы закончили наш новый (второй) ролик 12 апреля 2021 года, в День космонавтики. Дата получилась случайной я очень хотел закончить работу в понедельник. Но это оказалось идеальное совпадение.

Поехали!

Вот приблизительный диалог, который состоялся у нас с Валерией (молекулярный биолог) на старте проекта:

А давайте сделаем английскую озвучку к нашему ролику про иммуноглобулин?

А давайте.

И заменим ротавирус на коронавирус. Они же очень похожи.

Да.

Часть сцен нам даже не нужно будет переделывать.

Да.

И перейдём с CPU-рендера на GPU. Откажемся от Blender в пользу DaVinci Resolve. Тайминг у нас останется тот же одна минута. Звук и вирус. Думаю, за пару месяцев мы всё закончим.

Ага, наверное.

Мы делали ролик 5 (пять) месяцев. Я мог работать по 2 часа в день с 12 до 2 ночи и не каждый день. Длительность ролика увеличилась в 3.5 раза. Увеличение сложности проекта (по сравнению с первым нашим роликом) моим внутренним ОщущаторомСложности оценивается, как шестикратная.

Можно сказать, что весь проект (ненаучная часть) состоит из фрагментов, которые слабо связаны и потому их можно делать параллельно. В идеале разными людьми.

За разных людей у нас был я.

Какие это фрагменты? Сториборд. Переход с Mantra (внутренний CPU-рендер Houdini) на RedShift (GPU-рендер, приобретается отдельно). Решение задачек средствами Houdini (обожаю эту часть). Рендер. Цветовое решение. Озвучка. Музыка и звуки. Монтаж в Resolve (к счастью, есть free-версия).

Я разобью повествование на разрозненные части. Хотя это, на самом деле, конечно, суп где всё влияет на всё. И мы постоянно перемещались от одного к другому, постепенно меняясь.

Закадровый голос влияет на монтаж. Внутренний ритм монтажа влияет на контекст озвучки. В одном месте цвет мембраны розовый. В другом серый. Почему? Как сделать, чтобы этот переход был понятен? И так далее...

Раскадровка (сториборд)

Мы сделали раскадровку. В неё попали ключевые сцены, которые нужно показать обязательно. Это сам коронавирус. Способ его проникновения в клетку. И крупно клетки, облепленные множеством вирусов. Всё остальное мы хотели взять из первого ролика.

Здесь нет цвета, эстетики, музыки и текста. Это больше про работу ума и логику. Не сложная задача, которую мы довольно быстро сделали, тем более что больше половины этого материала мы делали раньше.

Работа

Я за лёгкость. За юмор. За улыбку. Поэтому мне очень симпатичны Фейнман, Сапольски и Северинов. Одновременно с этим я понимаю, что я не могу с хохотом заниматься молекулярной биологией потому что я некомпетентен в этом (в молекулярной биологии). Для этого я делегирую ответственность в принятии решений молекулярному биологу. Я также не компетентен в английском. Тогда появляется переводчик. И каждый из них принимает решение в своей зоне ответственности. Я лишь собираю из этого всего пазл. Не вмешиваясь. В моей вселенной командная работа движется в сторону, где роль руководителя стремится к 0.

Мы хотим делать и научно достоверные и красивые работы. Чтобы школьнику, студентке, взрослому было интересно. Поэтому за научную достоверность у нас молекулярный биолог Валерия Архипова. И большинство частей вируса и клеток это всамделишные атомарные запчасти, полученные с сайта www.rcsb.org.

Мы пошли по пути создания релиза целого ролика и постепенного (слой за слоем) его улучшения. Всего было сделано 5 релизов и 6 финальный. Первый имел длину полторы минуты. Последний три с половиной.

Вот, как выглядит одна и та же сцена в разных релизах:

Первый релиз сделан на демоверсии RedShift. Это видно по ватермаркам. Увидев достоинства от перехода на GPU-рендер, я купил лицензию.

Но постойте! А как, почему длительность ролика увеличилась с одной минуты до трёх с половиной?! Был же сториборд. Где все ключевые сцены утверждены.

Я неслучайно написал, что в сториборде (моём) нет музыки, озвучки и эстетики. И когда я собрал модель вируса, да ещё и на атомарном уровне, то мне захотелось всё это показать поближе, порассматривать.

Или эпительная клетка, облепленная вирусами, как огромный захваченный пиратами космический корабль. Она тоже просила уделить ей внимание.

И когда мы сделали сам вирус, то поняли, что нужно его не только показать, но и раскрасить, проговорив о его частях.

RedShift

Считать картинки можно на процессоре, как это делал я в первом ролике. А можно на видеокарте. По тестам разница в скорости 5-10 раз не в пользу процессора. Какие очевидные плюсы и минусы от перехода на GPU-рендер? Ну, думал я, из очевидных плюсов, во-первых, скорость. Во-вторых, скорость. Из минусов? Память. У видеокарты её сильно меньше, чем общей памяти. Но ведь у меня очень простые сцены! Даже текстур нет.

И я попробовал.

На моей новёхонькой 3080 в демоверсии RedShift кадр в 2к с драфтовыми настройками считался секунд 5. Это было удивительно! Mantra, славящаяся своей неторопливостью, справляется секунд за 30 (на 16 ядрах, между прочим). Конечно, я тут же перешёл на этот рендер! И с самого начала проекта второй ролик делался уже в RedShift.

Почему Redshift? Выбор был между Octane, Vray и Arnold. От Vray я отказался сразу. Я работал с этим рендером в 3dsmax и мне не нравится обилие настроек и хаотичность результата. Arnold в тестах показывал результаты сравнимые с Мантрой и меня отпугнул факт, что этот рендер выкупила компания Autodesk. Octane показался мне очень сырым. RedShift самый часто используемый рендер в моушн графике. По нему много туторов и развито сообщество. Наконец, сама компания Maxon, которая приобрела RedShift, мне очень симпатична.

Я, к сожалению, не вёл дневник в процессе работы, как это делал, например, Фёдор Овчинников, когда создавал книжные магазины, а потом придумал сделать Додо-пиццу. Поэтому могу вспомнить только ретроспективно.

У RedShift свои материалы, свет. И свои алгоритмы работы с instance и частицами. Со всеми граблями и айсбергами я знакомился в процессе работы.

Модель вируса или мембраны это, по сути, множество атомов. Или шариков. Есть два способа эти шарики получить. Буквально нарисовать сферу нужного диаметра и порендерить её. Или работать с частицами. Тогда на экране мы видим множество точек, а вот на рендере вместо них появляются сферы. Оп!

В случае работы с частицами мы получаем массу преимуществ. Вьюпорт не тормозит. Не нужно следить за детальностью сферы ближний и дальний план отрабатываются на рендере. Объект ничего не весит. Он буквально состоит из координат точек и всё. А значит подготовка к рендеру занимает меньше времени. Жмём рендер!

Эээ но подождите! Почему они разных цветов?! И что это за чёрные швы в местах, где сферы пересекаются? Для швов я нашёл решение. Они убираются за счёт операции булеан. Оп! Через две минуты boolean посчитался и чёрные швы исчезли. Можно рендерить! Секундочку! Но ведь весь рендер занимает 5 секунд. А булеан 2 минуты. Да. Но ведь работает. Нет. Спасибо, но нет.

Я так и не смог решить задачу с разницей в отрисовке одинакового шейдера для частиц и сфер. В общей сложности я пытался решить эту задачку один месяц. В итоге я прекратил все попытки и отказался от сфер. Возможно, пост на форуме рендера помог бы, но я ограничился помощью русскоязычного сообщества до кого мог дотянуться.

Очень часто в сцене используются одинаковые части. Скажем, шипы у вируса. Это же, по сути, один шип, который рандомно развёрнут и расставлен по сферической мембране. И если мы так сделаем, то в этом случае мы получаем экономию по памяти на рендере и шустрый вьюпорт. Для этого у нас есть instance-объекты. Правильно? Логично?

Я тоже так думал. И у меня ушёл ещё один месяц на злость, смирение, слёзы и принятие другой реальности.

В RedShift (у меня) инстансные объекты из частиц/сфер рендерятся вот так:

Видите? Свет. Слева он ровный и заполняющий. А справа он у каждого объекта свой и рандомно повёрнут. Хотя условия освещения в сцене одинаковые. Я не смог решить эту проблему. Кроме как отказаться от instance-объектов и упаковки. А учитывая, что атомов в сцене миллионы, то от сфер пришлось отказаться в пользу частиц. Памяти видеокарты (10Гб) не хватало. К слову, оперативной (64Гб) при таком подходе не хватало тоже.

Уже после проекта мы обсудили эту особенность со Стасом Рыхликовым и он предположил, что дело в нежности объектов, которые мы копируем. О чём речь? Нужно убрать все ноды трансформаций и все другие ноды и тогда, возможно, всё будет хорошо.

К этому нужно добавить ещё одну особенность рендера на видеокарте. В случае с процессором я мог выделить нужные мне ядра, поставить приоритет и делать какие-то дела параллельно. Скажем, одновременно с рендером можно открыть вторую копию Houdini и решать там технические задачи.

При рендере на видеокарте так не получится. Рендер крашится. Или замедляется. Что, если подумать, логично. Но неприятно, да.

У меня не было цветового решения объектов. Я выкрашивал вирус в цвет окисленной меди (бирюзовый) и смотрел. Красиво? Красиво. А остальные объекты в какой цвет красить будем? И нужна цветовая гармония, настроение. Я остановился вот на такой палитре.

И я нашёл решение, которое мне очень нравится. В жизни объекты, которые мы видим в ролике, настолько малы. что они меньше длины световой волны. Поэтому они не окрашиваются в цвета. Они чёрно-белые. Исключение составляет клетка. Она достаточно большая и уже может окрашиваться. Фотографии микроскопии, которые мы видим, раскрашены вручную. Я люблю чёрно-белую фотографию. Она даёт пространство воображению. В том числе и поэтому почти все рендеры в ролике чёрно-белые. Раскрашивал я их на монтаже. И такой подход, конечно, даёт огромное пространство для цветового решения объектов.

Ниже финальные рендеры из проекта. В оригинале рендеры в 2к. Для уменьшения трафика размер картинок уменьшен до 1к.

Я оценил мощь 3080 и RedShift, когда нужны были тесты, драфты, финальные рендеры и потом куча перерендеров. Дело не только в скорости. Фактически, финального качества ролик считался те же 7 дней. Только это уже был ролик не в одну минуту, а в три с половиной. Такая скорость позволяет перманентно находится внутри проекта. Не выпадать из него на время рендера. И это очень и очень ускоряет работу. Я сэкономил огромное количество времени на том, что тесты считались по 5 секунд кадр, а не 30. Кажется и то и то отлично. Только в первом случае для секвенции в 200 кадров (менее 10 секунд) я получал результат через 20 минут. А во втором почти через 2 часа. И в этом важнейшее отличие между процессором и видеокартой.

И не забываем о масштабируемости. У меня одна видеокарта. Если их будет больше, то скорость рендера падает линейно. А при подключении NVLink память у видеокарт (не более двух) становится общей это очень классный бонус!

Для меня возврат к рендеру на процессоре в схожих задачах он, ну, невозможен, наверное. Процессор апгрейдить уже некуда (16 ядер AMD 3950). А вот видеокарт мало не бывает.

Houdini

Я люблю Houdini. И люблю решать задачки. И технические задачи, в отличие от задач эстетических, могут решаться участниками одинаково. Скажем решение, уравнения вида x = 5 2 будет иметь одинаковый вид для любого участника процесса решения. Школьница, студент, мама и аспирант решат его одинаково. Более того, решение будет понятно и принято всеми.

А вот с эстетической задачей дела обстоят куда сложнее. Задача. Нарисуете бублик и покрасьте его. И для всех и каждого решение этой задачи будет различным. И, что удивительно, каждое решение будет верным. И тут вопрос кто у нас заказчик.

Поэтому решение технических задач мне нравится. А пиксельхантинг нет.

И я никогда не отгадал бы, какая самая сложная задача будет на этом проекте. Наверное, на попытку её решить у меня ушло месяца два. И я вижу, что ещё можно улучшить. И предполагаю, что знаю, как её можно решить по другому.

Клеточная мембрана. Вот как она выглядит на картинке из Википедии.

Она двухслойная. Мембрана состоит из различных липидов, но в основном фосфолипидов. Таких головастиков, головы наружу (они гидрофильные), а хвостами внутрь (гидрофобные). И этих фосфолипидов очень и очень много. Плюс мембрана изгибается дышит. Это даже на рисунке видно. И есть множество всяких каналов, которыми для моего рассказа можно пренебречь.

Так вот изгиб мембраны, фосфолипиды, их рандомность, дрожание, бислойность всё это делается влёт и очень быстро. Проблемы и сложности возникают, когда нам нужно показать эндоцитоз способ проникновения вируса в клетку.

Давайте представим, что мы шариком тычем в тонкий лист картона. Картон, как не особо эластичная поверхность, порвётся. Но клетка не рвётся. Значит она эластичная. Хорошо. Заменим лист картона на что-то тягучее. Жвачку. Или слайм. Теперь наш шарик прекрасно входит и ничего не рвётся. Но погодите-ка. Ведь жвачка и слайм тянутся и в месте натяжения толщина вещества истончается. И, во-вторых, не происходит окутывания шарика. Эээ значит мембрана по свойству не плотное вещество, но и не тянется. И тут я словил инсайт. Мембрана жидкость! Именно этим объясняется её одинаковая плотность и не растяжимость. И теперь, если это жидкость, значит всегда и везде расстояние между фосполипидами одинаково. Жидкость не сжимаема.

И получается, что вирус растягивает мембрану, но одновременно с этим происходит её восполнение. Фосфолипиды как бы прибывают извне. Текут. И вот эту задачу растяжение, но с сохранением расстояния между фосфолипидами, мне и нужно было решить.

К этому прибавляется проблема свойственная 3d-анимаций фликинг или мерцание кадров. Это явление возникает, если у нас низкие настройки сглаживания рендера или меняется численность объектов. На статичной картинке этого эффекта, конечно, не видно.

Я решил обе эти задачи. Но появился, как я его называю, эффект лего. Ступеньки. От них можно избавиться, но тогда будет фликинг. Я выбрал ступеньки.

Возможно, что задачу можно решить динамикой, т.е. буквально симуляцией тонкой жидкостной плёнки. И да, когда я говорю, что решал эту задачу два месяца, то одновременно с этим я решал и массу других задач. Помните про суп?

Озвучка

В первом ролике мысль добавить диктора появилась, когда монтаж и чистовой рендер уже был закончен. Это очень сильно ограничивало гибкость и голос фактически писался под видео.

Поэтому в нашем втором ролике к работе со звуком я приступил задолго до финальной версии. Мы заранее приняли решение, что озвучка будет на английском. Рендеры считались в 960х540 в драфтовом качестве. И я держал в голове возможность отрезать или наращивать секвенции.

Я сделал четвертую версию ролика. Мы написали текст на английском для озвучки. Затем пригласили в команду переводчика - Александру.

Дальше молекулярный биолог и переводчик вместе работали над текстом. Я никак не участвовал и не вмешивался. Забрав конечный результат я отдал его на озвучку женщине-роботу. Параллельно я отправил запрос на озвучку живым нативным диктором. И ждал ответа по стоимости работ.

Когда женщина-робот озвучила текст я сел за монтаж. Видео и звук. О нет! Эти ребята совсем не хотели дружить. Даже мои возможности примирить их ускорением или замедлением секвенций не особо помогали. В озвученных предложениях появились многозначительные паузы или предложения наступали друг другу на ноги. Нужно всё перемонтировать. Я очень расстроился.

Пришёл ответ по стоимости участия живого диктора. 27000 рублей. Таких финансовых возможностей у меня не было. Я ещё немножко огорчился. Потом ещё. Пока увы совсем ничего не осталось.

Было решено оставить голос робота-женщины. И я приступил к новой версии монтажа.

DaVinchi Resolve

Монтаж и звук для первого ролика сделан в Blender. После этого опыта я возжелал сменить коня. А какие есть варианты? Чтобы под Windows. При этом композитинг и монтаж это разный софт.

1. After Effects + Premiere Pro.

2. Sony Vegas + ?

3. Davinci Resolve + Fusion.

4. Nuke + ?

Я выбрал Resolve. Во-первых, это бесплатно. У производителя есть фришная версия софта. В платной добавлена куча плагинов, которые мне не нужны. Fusion интегрирован с Resolve. Поэтому в одном софте можно делать и композитинг и монтаж. Необходимости перекидывать из одного софта в другой, как было бы во всех остальных вариантах нет. Fusion нодовая составляющая, что близко к концепции Houdini. Во-вторых, мне очень-очень понравился сам софт.

Resolve прекрасно работает с exr. Очень быстро рендерит секвенции на таймлайне.

Вот пример раскрашенного рендера. Помните, я в части про RedShift рассказывал, что почти все рендеры чёрно-белые?

Что дальше?

Хочу выразить благодарность всем, кто участвовал в проекте и всем, кто помогал мне в чатиках, когда я не знал, как решить задачу или сталкивался с чем-то странным. Я постарался никого не забыть и упомянуть всех в титрах и благодарностях к ролику.

Я устал. Но это приятная усталость завершения. Без разрешения себе и другим ошибаться я устал бы ещё больше. И я вижу, что столь сложные и длительные (по таймингу) проекты требует большего участия, чем пара часов в день.

Я хотел добавить в название статьи фрактальность. Причём же здесь фрактальность? Ролик же про коронавирус и иммуноглобулин. Ну да. Но сколько можно?

Когда я решаю какую-либо задачу, то создаю некую модель реальности. Скажем мембрана клетки. Достаточно ли изобразить её ровной поверхностью, которую мы гнём? Достаточно. Но давайте приблизимся. И уже нужны фосфолипиды. Хорошо. А если мы захотим сделать сечение? Тогда нужно показать бислойность мембраны. А если добавить эндоцитоз? Тогда нужно сделать жидкую мембрану.

И вот это бесконечное погружение внутрь. Фрактальность. На следующем уровне абстракции понадобится подключение динамики Houdini. Чтобы фосфолипиды учитывали положение соседей и не протыкали друг друга. Погрузившись ещё глубже нам понадобится сторонний софт, занимающийся молекулярной динамикой: GROMACS, CHARMM, NAMD и другие. Копнув еще глубже, мы увидим, что атомы это, оказывается, совсем не шарики.

Мы очень сильно выросли на этом проекте. И видим куда расти дальше. И хотим этого.

P.S.

Если у вас есть задачи, в которых мы вместе можем достичь большего - напишите мне.

Пока я работал над статьёй закончился конкурс на Биомолекула. Мы участвовали с нашим первым роликом. И выиграл приз годовую подписку на OctaneRender.