惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V
Vulnerabilities – Threatpost
P
Proofpoint News Feed
The Hacker News
The Hacker News
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
T
Tenable Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
S
Securelist
T
Threatpost
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
IT之家
IT之家
腾讯CDC
WordPress大学
WordPress大学
Spread Privacy
Spread Privacy
C
Check Point Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Latest news
Latest news
A
About on SuperTechFans
The Register - Security
The Register - Security
L
LINUX DO - 热门话题
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
C
Cisco Blogs
T
Tailwind CSS Blog
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
MyScale Blog
MyScale Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
T
Tor Project blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
G
GRAHAM CLULEY
B
Blog RSS Feed
Scott Helme
Scott Helme
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
NISL@THU
NISL@THU
P
Privacy International News Feed
Security Latest
Security Latest
Recorded Future
Recorded Future
L
LangChain Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
博客园 - 聂微东
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Last Week in AI
Last Week in AI
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
F
Fortinet All Blogs
O
OpenAI News
T
Threat Research - Cisco Blogs
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Без скорлупы и наседок: новая технология может вернуть на Землю дронтов и моа
BiktorSergeev · 2026-06-06 · via Все публикации подряд на Хабре

Без скорлупы и наседок: новая технология может вернуть на Землю дронтов и моа

5 мин

89

Ученые уже давно ищут способы вернуть в природу животных, исчезнувших по вине человека. Самое интересное, что, помимо теоретических статей, в последнее время появились реальные практические проекты. Один из самых интересных — у компании Colossal Biosciences. Ее основатели вкладывают миллиарды долларов в генетику и биотехнологии, чтобы однажды по лесам Новой Зеландии снова начали бродить гигантские моа, а на островах Индийского океана возродились дронты.

До этого еще далеко, но прогресс постепенно приближает такую возможность. Сейчас компания представила технологию, которая может радикально изменить правила игры в генетике птиц и птицеводстве. В Colossal Biosciences разработали систему, которая позволяет эмбриону полностью развиваться вне скорлупы. Решение снимает целый ряд проблем, сдерживавших развитие генной инженерии у пернатых. Давайте посмотрим, что тут у нас наклевывается. 

Почему воссоздание птиц остается одной из самых сложных задач для современной биоинженерии

Работа с геномом птиц всегда была непростой, поскольку их способ размножения принципиально отличается от млекопитающих. У мышей или коров эмбрион развивается внутри организма матери, что позволяет ученым относительно легко вмешиваться в процесс на самых ранних стадиях, пока клетки еще пластичны и хорошо поддаются генетическому редактированию.

У птиц же все иначе: хотя оплодотворение происходит внутри самки, уже через сутки-двое зародыш оказывается надежно запечатан внутри яйца с плотной скорлупой, огромным желтком и сложной системой мембран. Добраться до нужных клеток для точечного редактирования генома — крайне сложная задача.

Раньше все попытки культивировать птичьи эмбрионы вне яйца заканчивались неудачей. Мембраны, окружающие желток, быстро теряли необходимое натяжение, кровь начинала просачиваться в окружающую среду, а кровеносная система формировалась неправильно, что приводило к массовой гибели зародышей. Даже газообмен приходилось настраивать вручную, подавая чистый кислород. Однако это вызывало накопление активных форм кислорода, повреждение ДНК и остановку развития на средних стадиях. В результате даже простое наблюдение за формированием нервной трубки или за ростом сосудов превращалось в лотерею. О серьезном генетическом редактировании не могло быть и речи.

Вымершие моа — огромные птицы. Источник

Вымершие моа — огромные птицы. Источник

К тому же потребности эмбриона меняются буквально каждые несколько дней инкубации. На ранних стадиях требуются одни показатели влажности и газового состава, а ближе к вылуплению — совершенно другие. При этом кальций для формирования скелета птичий зародыш традиционно получает напрямую из скорлупы. В лабораторных условиях его приходилось добавлять искусственно, что нарушало естественный ход развития и часто приводило к разным дефектам тканей.

Именно поэтому генетические манипуляции с птицами долгое время проводились обходными путями: через примитивные зародышевые клетки (PGC), которые затем вводили в обычные яйца суррогатных птиц.

Такие обходные методы существенно снижали точность экспериментов и заметно повышали вероятность ошибок на каждом этапе. В то время как технологии создания химер и точечного редактирования генома прямо на стадии зиготы были давно отработаны для млекопитающих, птицы оставались в стороне от основных прорывов биоинженерии.

Как устроена система выращивания эмбрионов вне организма

Colossal Biosciences создала контейнер, полностью имитирующий «живое» яйцо, но без скорлупы. Основа — жесткий каркас в форме шестиугольной решетки, напечатанный на 3D-принтере. Внутри него размещается специальная прозрачная силиконовая мембрана с точно рассчитанной проницаемостью. Она пропускает ровно столько кислорода, сколько нужно эмбриону. И все это происходит при обычном атмосферном давлении, без всяких баллонов с повышенной концентрацией газа. Благодаря такому подходу исчезает главная головная боль прошлых экспериментов — риск повреждения ДНК от избытка активных форм кислорода.

Вот так выглядит контейнер с эмбрионом внутри. Источник

Вот так выглядит контейнер с эмбрионом внутри. Источник

Содержимое яйца переносят очень рано, обычно на первый-второй день после снесения, когда зародыш представляет собой всего лишь небольшое пятно клеток на поверхности желтка. Желток с находящимся в нем эмбрионом аккуратно перемещают в подготовленный контейнер, оставляя минимальное количество белка. Конструкция хитро учитывает разницу плотностей: желток сам всплывает, а эмбрион сохраняет правильную ориентацию благодаря точно подобранной кривизне стенок и натяжению мембраны. Все устройство просто ставят в стандартный инкубатор с контролем влажности, и дальше развитие идет своим чередом, без постоянного вмешательства.

Прозрачность мембраны открывает совершенно новые возможности, которых не было при работе с обычными яйцами. Теперь исследователи могут вести непрерывную съемку под микроскопом, фиксируя каждое движение клеток, формирование органов и рост кровеносных сосудов в реальном времени. При необходимости легко ввести сигнальные молекулы, провести микрохирургические манипуляции или просто наблюдать за динамикой процессов, которые раньше оставались скрытыми за скорлупой. Кальций эмбрион забирает из специальных добавок в системе, точно воспроизводя природный механизм.

Разработчики уже испытали систему на куриных эмбрионах и получили 26 полностью здоровых цыплят, которые нормально вылупились и дальше развивались без каких-либо отклонений. Каркас легко масштабировать под разные размеры, так что в будущем получится работать и с более крупными видами.

В целом получилась полноценная экспериментальная платформа, которая дает ученым абсолютный контроль над развитием эмбриона и при этом остается удивительно простой в работе. Компания даже собирается бесплатно предоставлять эти устройства лабораториям по всему миру, чтобы максимально ускорить исследования и снять последние барьеры в генетике птиц.

Как эта технология поможет вернуть вымерших птиц

Для проектов по возрождению вымерших птиц новая система становится почти незаменимым инструментом, особенно при работе с видами, которые откладывали крупные яйца. Например, у южноостровного гигантского моа они были где-то в 80 раз больше куриных. Ни одна современная птица физически не сможет их высидеть. Теперь отредактированный генетический материал можно помещать в искусственный контейнер и добавлять питательные вещества по мере роста эмбриона. Это исключает риск разрыва оболочки и серьезных нарушений развития.

А эта птица — дронт. Источник

А эта птица — дронт. Источник

Похожая ситуация — с дронтом, чьи ближайшие родственники, никобарские голуби, уже служат основой для генетических правок. Финальный этап вынашивания требует среды, где все видно насквозь и можно вносить корректировки в любой момент. Искусственный контейнер позволяет отслеживать каждый шаг формирования тела, от размера до формы клюва, и добиваться именно тех признаков, которые были у вымершего вида.

Бен Ламм, один из основателей Colossal Biosciences, подчеркнул, что эта система — не коммерческий продукт для внутренних целей компании, а открытый инструмент для всего научного сообщества. Такой подход значительно расширяет возможности не только в восстановлении вымерших видов, но и в спасении птиц, что еще существуют, но испытывают серьезные проблемы с размножением в неволе.

В итоге технология устраняет одно из ключевых препятствий, которое долгие годы мешало развитию генной инженерии птиц. До возрождения моа и дронтов еще далеко, поскольку ученым предстоит решить множество задач: от восстановления геномов до этических вопросов. Однако теперь эти проекты получили реальную технологическую основу для развития.