Critical shortage of skilled labor in Lithuania

 

"According to the representatives of the Lithuanian Employment Service, the shortage of unskilled workers has become simply critical in recent years and has grown to more than double the demand for unskilled workers.  

For Freedom! - business, by not raising wages on time, deliberately forced hundreds of thousands of people to emigrate .... I remember when various governments wanted to barely raise the minimum, it was as opposed to business as it was to the end of the world."

Advice for Lithuanian businessmen: Come to your senses, communist thieves ... 

  

Šalyje – kritinis kvalifikuotos darbo jėgos trūkumas

 "Kvalifikuotų darbuotojų trūkumas, pasak Lietuvos užimtumo tarnybos atstovų, pastaraisiais metais tapo tiesiog kritiniu ir išaugo tiek, kad daugiau nei dvigubai viršijo nekvalifikuotų darbuotojų paklausą.

Už Laisvę! - verslas, laiku nekeldamas algų, TYČIA privertė emigruoti šimtus tūkstančių žmonių.... Atsimenu, kai įvairios valdžios norėdavo nors vos vos pakelti minimumą, tai verslas taip priešindavosi, lyg tai būtų pasaulio pabaiga."

Patarimas Lietuvos verslininkams: susiprotėkite galų gale, komunistų išperos...

D.I. atspėja svarbias molekulių formas

 „DeepMind“ suteikė 3-D struktūrą 350 000 baltymų, įskaitant kiekvieną žmogaus kūne pagamintą baltymą, žadėdamas naudą medicinai ir vaistų dizainui. 

Bakterijos priešinasi antibiotikams, gamindamos tam tikrus baltymus; jei mokslininkams pavyktų nustatyti šių baltymų formas, jie galėtų sukurti naujus antibiotikus arba bakterijas slopinančius vaistus. 

Anksčiau, norint tiksliai nustatyti baltymo formą, laboratorijoje prireikė mėnesių, metų ar net dešimtmečių bandymų ir klaidų, kuriuose dalyvavo rentgeno spinduliai, mikroskopai ir kiti įrankiai. Tačiau „DeepMind“ gali gerokai sutrumpinti laiko juostą su savo D.I. technologija, žinoma kaip „AlphaFold“. 

Kai daktaras McGeehanas išsiuntė „DeepMind“ savo septynių fermentų sąrašą, jis laboratorijai pasakė, kad jau nustatė dviejų iš jų formas, tačiau nepasakė, kurias dvi. Tai buvo būdas patikrinti, kaip gerai sistema veikia; „AlphaFold“ išlaikė testą, teisingai numatydama abi formas. Dar nuostabiau, sakė dr. McGeehanas, kad prognozės pasirodė per kelias dienas. Vėliau jis sužinojo, kad „AlphaFold“ iš tikrųjų atliko užduotį vos per kelias valandas. 

„AlphaFold“ prognozuoja baltymų struktūras, naudodama vadinamąjį neuroninį tinklą - matematinę sistemą, kuri gali išmokti užduotis analizuodama didžiulius duomenų kiekius - šiuo atveju tūkstančius žinomų baltymų ir jų fizinių formų - ir ekstrapoliuodama į nežinomybę. 

Kaip atrado daktaras McGeehanas, rezultatas gali būti nepaprastai tikslus. Remiantis nepriklausomais etaloniniais bandymais, kurie palygina jos prognozes su žinomomis baltymų struktūromis, „AlphaFold“ gali nuspėti baltymų formą tiksliai, palyginti su fiziniais eksperimentais maždaug 63 proc. laiko. 

Dauguma ekspertų manė, kad iki šios galingos technologijos dar toli. Tačiau sistemos tikslumas skiriasi, todėl kai kurios „DeepMind“ duomenų bazės prognozės bus mažiau naudingos, nei kitos. Kiekvienoje duomenų bazės prognozėje pateikiamas „pasitikėjimo balas“, nurodantis, ar jis gali būti tikslus. „DeepMind“ tyrėjų skaičiavimais, sistema teikia „gerą“ prognozę apie 95 procentus laiko. 

„DeepMind“ kūrėjai nusprendė laisvai dalytis baltymų struktūrų duomenų baze, o ne parduoti prieigą, tikėdamiesi paskatinti pažangą visuose biologijos moksluose. „Mes esame suinteresuoti maksimaliu poveikiu“, - sakė „DeepMind“, kuris priklauso tai pačiai patronuojančiai įmonei, kaip „Google“, tačiau veikia labiau kaip tyrimų laboratorija, nei komercinis verslas, vykdantysis direktorius ir įkūrėjas Demisas Hassabisas. 

Kai kurie mokslininkai palygino naują „DeepMind“ duomenų bazę su žmogaus genomo projektu. Baigtas 2003 m., žmogaus genomo projektas pateikė visų žmogaus genų žemėlapį. Dabar „DeepMind“ pateikė maždaug 20 000 baltymų, kuriuos išreiškia žmogaus genomas, žemėlapį - tai dar vienas žingsnis, siekiant suprasti, kaip veikia mūsų kūnas ir kaip galime reaguoti, kai viskas blogai. 

Taip pat tikimasi, kad technologija ir toliau vystysis. Vašingtono universiteto laboratorija sukūrė panašią sistemą, vadinamą RoseTTAFold, ir, kaip ir „DeepMind“, ji atvirai pasidalijo savo sistemą valdančiu kompiuterio kodu. Kiekvienas gali naudoti šią technologiją ir kiekvienas gali dirbti, ją tobulindamas“.

Norite sužinoti, kaip atrodo baltymas, kuris domina Jus? Eikite čia, suraskite tą baltymą, su kompiuterio pele jį pasukinėkite ir pasižiūrėkite. Liečiant pele baltymo grandinę, matome užrašą, kokia amino rūgšties liekana yra šioje vietoje. Geriausiai, patikimiausiai, atspėtos struktūros, įeinančios į alfa-spirales ir beta-struktūras baltymo centre. Baltymo periferijoje esančios atskiros polipeptidinės grandinės atspėtos prasčiau, todėl pažymėtos geltonai ir net raudonai.

A.I. Predicts the Shapes of Molecules to Come

"DeepMind has given 3-D structure to 350,000 proteins, including every one made by humans, promising a boon for medicine and drug design.

Bacteria resist antibiotics by expressing certain proteins; if scientists were able to identify the shapes of these proteins, they could develop new antibiotics or new medicines that suppress them.
In the past, pinpointing the shape of a protein required months, years or even decades of trial-and-error experiments involving X-rays, microscopes and other tools on the lab bench. But DeepMind can significantly shrink the timeline with its A.I. technology, known as AlphaFold.
When Dr. McGeehan sent DeepMind his list of seven enzymes, he told the lab that he had already identified shapes for two of them, but he did not say which two. This was a way of testing how well the system worked; AlphaFold passed the test, correctly predicting both shapes.

It was even more remarkable, Dr. McGeehan said, that the predictions arrived within days. He later learned that AlphaFold had in fact completed the task in just a few hours.

AlphaFold predicts protein structures using what is called a neural network, a mathematical system that can learn tasks by analyzing vast amounts of data — in this case, thousands of known proteins and their physical shapes — and extrapolating into the unknown.

As Dr. McGeehan discovered, it can be remarkably accurate. AlphaFold can predict the shape of a protein with an accuracy that rivals physical experiments about 63 percent of the time, according to independent benchmark tests that compare its predictions to known protein structures. Most experts had assumed that a technology this powerful was still years away.

But the system’s accuracy does vary, so some of the predictions in DeepMind’s database will be less useful than others. Each prediction in the database comes with a “confidence score” indicating how accurate it is likely to be. DeepMind researchers estimate that the system provides a “good” prediction about 95 percent of the time.

The developers of DeepMind have opted to freely share its database of protein structures rather than sell access, with the hope of spurring progress across the biological sciences. “We are interested in maximum impact,” said Demis Hassabis, chief executive and co-founder of DeepMind, which is owned by the same parent company as Google but operates more like a research lab than a commercial business.
Some scientists have compared DeepMind’s new database to the Human Genome Project. Completed in 2003, the Human Genome Project provided a map of all human genes. Now, DeepMind has provided a map of the roughly 20,000 proteins expressed by the human genome — another step toward understanding how our bodies work and how we can respond when things go wrong.

The hope is also that the technology will continue to evolve. A lab at the University of Washington has built a similar system called RoseTTAFold, and like DeepMind, it has openly shared the computer code that drives its system. Anyone can use the technology, and anyone can work to improve it."

Want to know how the protein looks that interests you? Go here, find that protein, rotate it with a computer mouse and take a look. Touching the protein chain with the mouse, we see an inscription what an amino acid residue is at this location. The best, most reliable, guessed structures are involved in alpha-spirals and beta-structures at the center of the protein. Individual polypeptide chains at the periphery of the protein are less well guessed, and are therefore marked in yellow and even red. 

Kodėl paskiepyti žmonės gauna „proveržio“ infekcijas

 "Neaiškumas dėl "Delta" iš dalies atsiranda dėl to, kuo jis skiriasi nuo ankstesnių koronaviruso versijų. Nors jo perdavimo būdas yra tas pats - jis įkvepiamas, paprastai patalpų erdvėse, manoma, kad "Delta" yra maždaug dvigubai užkrečiamas, nei originalus virusas. 

Pažymėtina, kad ankstyvi duomenys taip pat rodo, kad žmonės, užsikrėtę „Delta“ variantu, gali turėti maždaug tūkstantį kartų daugiau viruso nei užkrėstieji originaliu virusu. 

Nors tai nereiškia, kad jie serga, bet tikriausiai reiškia, kad jie yra labiau užkrečiami ir ilgiau. Dozė taip pat turi reikšmės: skiepytas asmuo, gaunantis mažą koronaviruso dozę, niekada negali užsikrėsti arba nepastebimai. Paskiepytam asmeniui, patiriančiam ypač didelę Delta varianto virusinę apkrovą, yra didesnė tikimybė, kad jo imuninė gynyba bus priblokšta“. 

Why Vaccinated People Are Getting ‘Breakthrough’ Infections

"The uncertainty about Delta results in part from how it differs from previous versions of the coronavirus. Although its mode of transmission is the same — it is inhaled, usually in indoor spaces — Delta is thought to be about twice as contagious as the original virus.
Significantly, early evidence also suggests that people infected with the Delta variant may carry roughly a thousandfold more virus than those infected with the original virus. While that does not seem to mean that they get sicker, it does probably mean that they are more contagious and for longer.
Dose also matters: A vaccinated person exposed to a low dose of the coronavirus may never become infected, or not noticeably so. A vaccinated person exposed to extremely high viral loads of the Delta variant is more likely to find his or her immune defenses overwhelmed."

Kaip dažnai būna ilgalaikė covid liga?

 „Nemažai žmonių išgyvena šią būklę - ir kai kurie gali niekada nepasveikti. 

Pirmaisiais kovid-19 pandemijos metais ligos nuostolis buvo matuojamas pagal žuvusiųjų skaičių. Dabar ryškėja antrasis skaičius. Tai yra „ilgosios covid“ - ištemptos ligos formos, kuri tęsiasi mėnesius ar metus, paplitimas. 

Ilgalaikis covid yra menkai suprantamas, dažnai sekina ir yra grėsminga našta sveikatos priežiūros sistemoms net tose šalyse, kur skiepijimas lėtina naujų infekcijų skaičių. Kiek žmonių, turinčių „covid-19“, gauna ilgąją versiją? Atsakymą apsunkina sunkumas diagnozuoti būklę, kuri dabar oficialiai vadinama post-covid sindromu. 

Diagnozuoti bet kokią ligą retai būna paprasta, nes įvairių ligų simptomai sutampa ir testai, jei jie yra, ne visada yra galutiniai. Gydymas bandymų ir klaidų metodais yra įprasta praktika, pradedant vaistais, kurie atrodo labiausiai tikėtini negalavimui. 

Šie iššūkiai yra dideli ir ne tik todėl, kad tai yra nauja liga. Neseniai atliktame tyrime dešimtyje kūno organų sistemų buvo nustatyta 203 ilgosios covid ligos simptomai. Daugelis ekspertų sutinka, kad ilgoji liga yra ne viena liga, o keli simptomai, kuriuos sukelia skirtingi viruso sutrikimai. 

Didžiosios Britanijos sveikatos tarnyba ilgą covidą apibūdina, kaip požymius ar simptomus, kurie atsiranda po patvirtintos ar įtariamos covido-19 infekcijos, trunka ilgiau nei 12 savaičių ir nėra paaiškinami alternatyvia diagnoze. 

Kai kurie tyrimai nubrėžė liniją anksčiau, suskirstydami simptomus, kurie išlieka keturias ar penkias savaites. 

Didžiosios Britanijos nacionalinės statistikos biuras (ONS) nustatė, kad 21 proc. žmonių, kuriems buvo nustatyta covid-19 infekcija, ir toliau turi bent vieną simptomą, praėjus penkioms savaitėms po infekcijos, o 14 proc. kituose tyrimuose buvo pateikta daug didesnių ar mažesnių įvertinimų. 

Rezultatų variaciją tikriausiai lemia tokie dalykai kaip, pavyzdžiui, tai, kiek klausimų apie simptomus yra ir kas yra įtraukta į tyrimus (pavyzdžiui, kai kuriuose vyrauja į ligoninę patekę žmonės). Patvirtintų medicininių tyrimų, susijusių su ilgomis covid būsenomis, norint išspręsti šį klausimą, dar nėra. 

Tačiau iš žmonių, kurie dėvėjo kūno veiklos stebėjimo prietaisus, duomenų nustatyta, kad 14% žmonių, kuriems buvo nustatyta covid-19, pasireiškė nereguliarus širdies susitraukimų dažnis, kuris tęsėsi mažiausiai keturis mėnesius - tai atitinka ONS vertinimus. 

Netaisyklingas širdies susitraukimų dažnis gali sukelti dusulį ir galvos svaigimą, kurie yra du dažniausi ilgai trunkančių simptomų. 

Kaip greitai ir net ar žmonės pasveiksta, lieka neaišku. 

Keli tyrimai parodė, kad ilgų covidų tikimybė sumažėja greičiau per pirmuosius tris mėnesius po infekcijos (tai reiškia, kad daugybė žmonių pasveiksta) ir pradeda plisti maždaug šešis mėnesius po infekcijos. Didžiojoje Britanijoje, ONS skaičiavimais, birželio 6 d. apie 385 000 žmonių jau daugiau kaip metus pranešė apie ilgą covidą. Kai kuriuos liga labiau, nei kitus, sekina. Du trečdaliai britų, sergančių ilgesnėmis, ilgiau nei keturias savaites trunkančiomis kovid formomis, teigia, kad jų simptomai neigiamai veikia jų kasdienę veiklą, įskaitant 18 proc., kurie teigia, kad jų veikla yra „labai ribota“. Šalyse, kurios turėjo didelių kovid-19 epidemijų arba turės tai per ateinančius mėnesius, nes joms trūksta vakcinacijos, ilgametės kovid formos bus susijusios su sveikatos priežiūros sistemomis ilgą laiką."[1]

 

1. "How common is long covid? The Economist explains." The Economist, 21 July 2021, p. NA.