알츠하이머 병과 관련된 2 개의 드문 유전자를 발견

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나훈아 - 첫눈

 

 

.연구원은 알츠하이머 병과 관련된 2 개의 드문 유전자를 발견했습니다

에 의해 보스톤 대학 의과 대학 알츠하이머 병 환자의 PET 스캔. 크레딧 : 공개 도메인

연구진은 처음으로 알츠하이머 병 (AD)에 연결된 극히 드문 유전 변이 두 가지를 밝혀냈다. NOTCH3 유전자와 TREM2 유전자에있는이 변이체는 AD 환자에서 관찰되었지만 대조군에서는 관찰되지 않았다. 연구원에 따르면, NOTCH3 변이 형은 이전의 대규모 유전 연구에서 AD에 연루되지 않았다 , 그러나이 유전자의 다른 돌연변이는 매우 드문 형태의 치매를 일으킨다. 젊은 성인기 에 심한 두통과 뇌졸중으로 시작하여 중년기 (치매가 발생하는 전형적인 연령보다 수십 년 전)에 의한 치매로 시작되는 CADASIL . TREM2 유전자의 다른 돌연변이가 AD와 연관되어 있으며,이 특정 돌연변이 (Q33X라고도 함)의 사본 2 부를 가지고있는 사람은 치매의 발병을 특징으로하는 나스 - 하콜라 병이라고 불리는 매우 드문 질환이 있음이 이전에 밝혀졌습니다 중년생과 골절이있는 다낭성 뼈 병변에서 AD를 일으키는 NOTCH3 돌연변이가 사실상 모든 인종과 민족 집단 에서 매우 드물지 만 , 그것은 Ashkenazi 유대인에서 훨씬 더 빈번하며, 연구자들은 NOTCH3 돌연변이가있는 AD 사례의 거의 모든 것이 그 혈통이라는 결론을 내렸다. "우리 연구 결과에 따르면 같은 유전자의 다른 돌연변이 또는 특정 돌연변이의 다른 수의 돌연변이가 매우 다른 형태의 치매로 이어질 수있다"고 보스턴 대 (University of Boston)의 의과학 교수 인 Lindsay Farrer 박사는 설명했다. 의학 학교. " 희귀 유전 변이 와 알츠하이머 병의 연관성 발견은 AD에 관련된 생물학적 경로와 새로운 치료제 및 바이오 마커 개발 전략에 대한 새로운 통찰력을 이끌어 낼 수있다." 이러한 발견은 5,600 명 이상의 AD 환자와 약 4,600 명의인지 기능이있는 건강한 노인 대조군의 유전자 (exons라고 불리는) 를 암호화하는 게놈 부분에 대한 전체 DNA 서열 분석으로부터 나타났습니다 . DNA 서열 데이터는 2012 년 국립 알츠하이머 법 (National Alzheimer 's Act of 2012)에서 나온 대규모의 NIH가 지원하는 사업 인 알츠하이머 병 시퀀싱 프로젝트 (Alzheimer Disease Sequencing Project)에 의해 생성되었으며, AD 환자는 있지만 통제 대상이 아닌 변종을 스크리닝했다. 연구팀은 또한 대조군에 비해 AD 환자는 AD에 중요한 역할을하는 것으로 알려진 유전자 의 돌연변이 에 훨씬 더 큰 부담이 있음을 보여 주었다 . Farrer는 NOTCH3 돌연변이에 대한 발견이 Ashkenazi 유대인의 대규모 독립적 인 표본에서 확인되면 AD에 대한 진단 및 예측 검사가 특정 집단에 대해 개발 될 수 있다고 믿습니다. 이 결과는 JAMA Network Open에 온라인으로 표시됩니다 .

추가 탐색 아이슬란드 사람들에게서 흔히 발견되는 드문 알츠하이머 병 유전자 변이 저널 정보 : JAMA Network Open 에 의해 제공 보스톤 대학 의과 대학

https://medicalxpress.com/news/2019-03-rare-genes-alzheimer-disease.html

 

 

.연구 하이라이트는 유전자 데이터 세트 내 다양성을 증가시켜야합니다

Namatata Sengupta, MIT와 하버드의 Broad Institute 현재의 polygenic 점수는 아프리카 가계의 사람들보다 유럽 가계의 사람들에게 흔한 질병의 위험을 예측하는데있어서 훨씬 더 뛰어납니다. 크레딧 : Susanna M. Hamilton, Broad Communications Polygenic

점수는 공통된 경고 신호가없는 환자에서도 관상 동맥 질환, 유방암, 2 형 당뇨병 (T2D)과 같은 질병의 위험을 매우 정확하게 예측할 수 있습니다. 이 새로운 게놈 분석 도구는 위험에 처한 사람들을 위해 일반적인 질병을 예방하기 위해 조기에 개입 할 수있는 의사에게 약속을 지킵니다. 그러나 새로운 연구에 따르면, 유럽인을 연구하여 개발 된 polygenic 점수는 다른 조상의 사람들보다 유럽 조상의 사람들에 대한 질병 위험을 예측하는 데있어 더 나은 일을합니다. MIT와 하버드 및 매사추세츠 종합 병원 (MGH)의 광범위한 연구소의 연구원은 영국 Biobank의 대규모 유전 데이터를 사용하여 신장, 체질량 지수, T2D 및 기타 특정 형질 및 질병에 대한 예측 점수를 개발하는 팀을 이끌었다. 영국 Biobank의 데이터를 기반으로 계산 한 polygenic 점수는 아프리카 가계보다 유럽 가계의 예측 정확도가 4.5 배 높고 동아시아 조상의 정확도보다 2 배 높은 정확도를 나타냈다. "임상 적 맥락에서 이것은 현재의 다발성 점수가 아프리카 가계의 사람들보다 일반적인 조기 질병의 위험을 예측하는 데 훨씬 낫다는 것을 의미한다"고 연구의 주 저자이자 프로그램의 계열사 인 알리시아 마틴 (Alicia Martin)은 말했다. 의학 및 인구 유전학 및 광범위한 연구소의 정신 의학 연구를위한 스탠리 센터에서 현재 MGH에서 수사 강사로있는 마틴 (Martin)은 Broad Diseases의 의료 및 인구 유전학 프로그램의 연구소 회원이자 공동 책임자 인 Mark Daly의 연구실에서 박사후 연구원으로 일하면서이 작업을 시작했습니다. 이 발견은 Nature Genetics에 발표되었다 . 게놈 시퀀싱 기술의 발전에 힘 입어 지난 몇 년 동안 유럽계 조상의 연구가 급속히 성장한 반면, 2014 년 이후 이러한 게놈 연구에서 비 유럽인 비율이 정체되어 있다고 연구진은보고했다. 2016 년 현재로, 유럽인이 세계 인구 의 단지 16 %를 구성하더라도, 유전 학문 에있는 참가자의 80 %는 유럽인 강하의이다 . 영국 Biobank는 공개적으로 이용 가능한 가장 큰 유전자 데이터 세트 중 하나입니다. 50 만 명의 사람들에 관한 정보를 담고 있는데, 그 중 94 %가 유럽 조상이다. 아프리카, 동남아시아, 동아시아 및 히스패닉계 또는 라틴계 계통의 인구 비율이 10 % 미만입니다. 그러나 Martin과 그녀의 연구팀은 동아시아 데이터 세트 인 BioBank Japan Project의 데이터를 사용하여 별도의 polygenic 점수 를 개발 했으며이 데이터 세트에서 계산 된 점수가 동양인의 질병 위험을 예측할 때 점수에 비해 50 % 정도 정확하다는 것을 발견했습니다 영국 Biobank 데이터. 마틴 대변인은 " 이는 유사한 조상 으로부터 유래 된 유전 학적 데이터로부터 위험 예측 인자를 추출하는 것이 더 정확하다는 것을 확인시켜 준다 "고 말했다. "연구원들이 앞으로의 유전 연구에서 소수 집단을 더 많이 모집해야하며 그러한 연구에서 얻은 자료를 접근 가능하고 공개적으로 만들어야한다. 그렇게하지 않으면 우리의 의료 시스템에 불평등이 초래 될 것이다." 최근 Broad Institute의 심혈관 질환 발의 연구소의 회원이자 이사 인 Sekar Kathiresan과 그의 동료 들은 polygenic scoring 에 대한 연구를 진척 시켜 예측력을 대폭 향상 시켰으며 임상 적으로 의미있는 위험 예측 인자를 구현하기 위해 노력하고 있습니다. "건강 불균형은 현재 유전자 검사보다 건강의 사회적 결정 요인과 관련되어 있지만 모든 생물 종 집단이 유사한 수준의 유전 적 위험 예측에 접근 할 수 있도록 보장하는 것이 중요 할 것"이라고 Kathiresan은 말했다. MGH의 Genomic Medicine 센터와 하버드 의대 의과 대학 교수이다. "이것은 유럽이 아닌 인종 집단에서 대규모 유전체 연구를 착수하거나 확대 할 것을 요구할 것이다." 추가 탐색 연구원들은 수백만 가지 유전 변이 형에서 흔한 치명적인 질병의 위험을 예측합니다

추가 정보 : 현재 다각형 위험 점수의 임상 적 사용은 건강 불균형을 악화시킬 수 있습니다 ( Nature Genetics (2019)). DOI : 10.1038 / s41588-019-0379-x , https://www.nature.com/articles/s41588-019-0379-x 저널 정보 : Nature Genetics 에 의해 제공 MIT와 하버드 대학의 브로드 연구소

https://medicalxpress.com/news/2019-03-highlights-diversity-genetic.html

 

 

.KAIST 팀, 새로운 LTE 프로토콜 취약점 발견을 위해 퍼징 사용

낸시 코헨, 기술 Xplore에 의해 LTE 네트워크 아키텍처. 신용 : 김홍길 외

한국 과학 기술원 (KAIST)의 연구원들은 4G LTE 무선 네트워크에서 36 개의 취약성을 발견했다. 왜 이런 저런 이유 : next-wave 5G에 대해 앞으로 많은 논의가있을지라도, 모바일 네트워크와 사용자가 전 세계적으로 사용하는 것은 여전히 ​​4G입니다. LTE는 모바일 장치 용 무선 광대역 통신의 표준 인 Long Term Evolution의 약자입니다 . LTE가 " 이전 기술로 할 수 있었던 것보다 훨씬 빨리 좋아하는 음악, 웹 사이트 및 비디오 를 다운로드 할 수있게 해줍니다."라고 사이트 방문자들에게 알리는 T-Mobile이 사용자에게 친숙한 확장 기능을 제공합니다 . " 4G 무선 통신 표준은 전화, 노트북 및 태블릿과 같은 장치의 네트워크 속도를 끌어 올렸습니다. 더 큰 그림에서, KAIST 팀은 모바일 네트워크 사업자들이 적극적으로 LTE 인프라를 배치하고 있다고 언급했다. 2018 년 현재 전세계 200여 국가의 600 개 이동 통신사가 LTE 네트워크를 구축했으며 전 세계적으로 32 억 명의 가입자를 보유하고 있습니다. 북미의 경우 Caleb Chen은 개인 정보 보호 뉴스 온라인 에서 "LTE (Long Term Evolution)는 대부분의 스마트 폰이 인터넷에 연결된 방식이며 LTE를 통해 연결되는 북미 지역의 휴대 전화 중 94 % 이 새로운 보안 발견 결과 가 미치는 영향 은 훨씬 적습니다. " 모바일 네트워크 에서 발견 된 36 개의 취약성을 감안할 때, 발견 한 내용에 대해 안구를 포착 한 것은 "결함"또는 "취약점"이라는 단어조차도 아니지만 숫자는 아닙니다 . 실제로 Computing의 Nicholas Fearn은 51 건의 취약점이 있었지만 15 건은 이미 상세화되었으므로 새로운 취약점 은 36 건으로 나타났습니다 . 이 연구의 두 가지 주요 특성은 (1) 발견 된 결함의 규모와 (2) 연구원이 발견 한 방식입니다. Fearn은 퍼징 (fuzzing)이라는 기술을 사용한다고 말했습니다. 저자는 "사용자가 완전히 제어 할 수있는 오픈 소스 LTE 소프트웨어를 사용하여"LTEFuzz라고 불리는 "반자동 테스트 도구"를 구현했다고 썼다. LTEFuzz는 테스트 케이스 를 생성 하여 대상 네트워크에 보내고 장치 측 로그 만 모니터링하여 문제가되는 동작을 분류합니다. 연구 결과는 다섯 개 가지로 분류 된 취약점의 부적절한 메시지를 재생 (4) (1) 보호되지 않은 초기 프로 시저의 처리, (2) 제작 된 일반 요청, 잘못된 무결성 보호 (3) 메시지 및 (5) 보안 절차를 우회 : 유형. 따라서 취약점으로 인해 공격에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? 사실, 그 질문은 그들이 할 수없는 일이어야합니다. "LTE 서비스를 합법적 인 사용자로 부정하거나, SMS 메시지를 스푸핑하거나, 사용자 데이터 트래픽을 도청 / 조작하는 것"이라고 연구원은 말했다. 팀은 새로 발견 된 취약점을 관련 당사자에게 알 렸습니다. 맹공격자는 LTEFuzz 도구를 공개적으로 공개하지 않습니다. 잘못된 도구로 손상 될 수 있기 때문입니다. 테스트를 수행 한 후, 우리는 책임을 가지고 책임을 갖고 사업자 및 공급 업체에게 문제를 즉시보고하고 사양 결함으로 인한 취약점과 관련하여 곧 표준 기관에 연락 할 계획입니다. " 그들의 연구에서, 저자는 "우리 는 가까운 장래에 LTEFuzz 를 개인적 으로이 통신 사업자와 공급 업체에 공개 할 계획입니다."라고 썼습니다 . Pierluigi 파가니니, 보안 분석, 결함이 있다고 말했다 거주 모두 "다른 사업자 및 장치 업체 간의 설계 및 구현에." KAIST 팀의 논문 제목은 "UTouch를 만지면 : LTE 제어 평면의 동적 보안 분석"입니다. 보고서는이 논문이 5 월에 IEEE 보안 및 개인 정보 보호 심포지엄 (Symposium on Security and Privacy)에서 발표 될 것이라고 밝혔다. 그러나 그것을 꼬인하지 마십시오. 팀은 퍼지 (fuzzing)를 발명하지 않았다. 그들은 오히려 연구 요구에 성공적으로 적용했습니다. ZDNet의 Catalin Cimpanu는 퍼지 ( fuzzing)를 통해 수많은 결함을 발견 한 방법을 살펴 보았습니다 . 이것은 "대량의 무작위 데이터를 응용 프로그램에 입력 하고 비정상적인 결과 를 분석하는 코드 테스트 방법 이며 이는 개발자에게 가능한 버그의 존재에 대한 힌트를 제공합니다"라고 그는 말했습니다. 퍼징 (fuzzing)은 오랫동안 사용되어 왔지만 데스크톱 및 서버 소프트웨어가 포함되지만 거의 모든 경우에는 그렇지 않습니다.

추가 탐색 4G, 5G 네트워크의 결함으로 인해 해커가 전화를 가로 채고 위치를 추적 할 수 있습니다. 추가 정보 : UTE 터치 : LTE 제어 평면의 동적 보안 분석, syssec.kaist.ac.kr/pub/2019/kim_sp_2019.pdf © 2019 과학 X 네트워크

https://techxplore.com/news/2019-03-kaist-team-fuzzing-lte-protocol.html

 

 

.과학자들은 가정용 냉장고의 지속 가능한 에너지 기술을 발견했습니다

 

에 의해 물리학의 미국 학회 크레딧 : CC0 공개 도메인

많은 발전이 효율성 향상에있어 왔지만, 냉장고는 매년 상당한 양의 에너지를 소비합니다. "정상적인 냉장고의 에너지 효율은 냉동기의 열 장벽의 단열 특성에 영향을받습니다. 이는 내부 온도가 낮기 때문입니다."라고 중국 과학 기술 대학의 조 조우 (Jingyu Cao)는 설명했다. " 전통적인 냉장고의 냉동고와 대기 온도 사이에는 상당한 온도차가 있으며 냉동실의 일반적인 열 장벽은 상당한 감기 손실을 일으 킵니다." Cao와 그의 연구팀은 냉장실의 일부를 사용하여 냉장실의 냉기를 냉각시키는 것이 냉장고의 효율을 향상시키는 데 유망한 해결책이 될 수 있다고 가정했다. 그들은 Journal of Renewable and Sustainable Energy 에서 발견 한 내용을 설명합니다 . "냉동 사이클의 증발 온도는 냉동실 온도 에만 달려 있으며 신선한 식품 컴 파트먼트의 증발기 면적을 적절하게 줄여도 전체 효율이 저하되지는 않습니다."라고 Cao는 설명합니다. "대부분의 가정에는 1 ~ 2 개의 냉장고가 필요하며 하루 36 시간 365 일 하루 24 시간 켜져 있습니다. 많은 에너지를 낭비합니다 . 약간의 에너지를 절약 할 수 있다고해도 인류의 에너지 효율을 높이고, "라고 카오는 말했다. Cao와 그의 팀은 가정용 냉동의 효율성을 향상시키려는 최초의 과학자는 아닙니다. 많은 과학자들의 광범위한 실험은 에너지 소비 를 개선하기 위해 냉장고의 여러 부분을 조사 했지만 결정적인 해결책은 아직 발견되지 않았습니다. Cao의 연구에서 루프 thermosyphon을 가진 새로운 냉장고 가 냉동기와 대기 사이의 열전달 을 줄이기 위해 사용되었다 . "놀라운 에너지 중 하나는 우리가 절약 한 에너지의 양이었습니다. 개선 된 벽의 절전 비율은 예상보다 30 % 가까이 증가했으며,이 기술은 사막과 같은 더운 기후에서도 작동합니다." Cao의 연구는 현재 이론적 인 계산에 기반하고 있지만 결과는 유망하다. "그것은 중요한 에너지 절약 효과, 단순한 구조 및 저렴한 비용을 고려 하여 지속 가능한 에너지 기술 로 대중화 되거나 재생 가능 에너지 분야에 적용될 큰 가능성을 가지고있다 "고 Cao는 말했다.

추가 탐색 냉장고가 냉동실로 변환 - 그리고 그 반대 더 많은 정보 : Jingyu Cao 외, 새로운 가정용 냉장고의 에너지 절약 행동에 대한 예비 평가, Journal of Renewable and Sustainable Energy (2019). DOI : 10.1063 / 1.5054868 저널 정보 : Journal of Renewable and Sustainable Energy 미국 물리학 연구소 제공

https://techxplore.com/news/2019-03-scientists-potential-sustainable-energy-technology.html

 

 

.인공 지능을 도덕적으로 만드는 데 도움이되는 비난을 정의합니다

멜라니 Lefkowitz, 코넬 대학에 의해 크레딧 : CC0 공개 도메인

호수 근처에서 100 명이 살고 있다고 가정 해보십시오. 올해에 적어도 10 마리가 넘쳐나 게되면 어류 전체가 죽을 것입니다. 각각은 적어도 10 마리가과 어류라고 가정하고 앞으로 몇 년 동안 물고기를 남기지 않을 것입니다. 어쨌든 물고기가 사라질 것이기 때문에, 그들은 모두 어류라고 생각할 것입니다. 모든 물고기는 죽는다. 모든 사람들이 책임을 져야합니까? Joseph Halpern (Joseph C. Ford 공학 교수)과 Meir Friedenberg (컴퓨터 과학 박사 과정 학생)의 새로운 연구에 따르면, 그들은 결과와 비용을 변경하기 위해 서로 조정할 수 있었는지 여부에 달려 있습니다. 인과 관계에 대한 Halpern의 근본적인 작업을 바탕으로 그들은 0에서 1까지의 척도로 blameworthiness를 계산 하는 수학적 모델 을 개발했습니다 . 컴퓨터 과학, 철학 및 인지 심리학 의 교차점에 놓여있는이 연구 는 운전자가없는 차량과 같은 인위적 지능형 에이전트의 행동을 안내하여 "도덕적 인"방식으로 행동하는 데 도움이 될 수 있습니다. "우리가 정말로하고 싶은 일 중 하나는 자율 시스템에 이러한 종류의 합법적이고 철학적 인 개념을 적용 할 수있는 프레임 워크를 제공하는 것입니다"라고 Friedenberg는 "다중 에이전트 설정의 Blameworthiness"저자 인 2 월 인공 지능에 관한 2019 년 AAAI 회의 "우리는 자율 시스템 을 사회 에 효과적으로 통합하기 위해서는 이것이 중요 할 것이라고 생각합니다 ." 이전 연구에서 Halpern과 동료들은 자신의 행동이 사건의 결과를 바꿀 수 있다고 생각하는 정도로 대략 개인의 비난을 정의했습니다. 예를 들어, 한 표의 투표로 잃을 것으로 생각되는 후보자에 대해 투표 한 경우, 귀하의 비난은 최대 일 것입니다. 후보자가 수천 표를 잃을 것이라고 믿는다면, 당신의 비난은 훨씬 더 낮을 것입니다. 최근의 논문에서 Friedenberg와 Halpern은 처음에는 그룹의 blameworthiness에 대한 정의를 내 렸습니다. 근본적으로 그룹이 다른 결과를 가져 오기 위해 조정할 수있는 정도를 측정 한 것입니다. 그런 다음 그룹의 비난을 개별 구성원에게 분배하는 모델을 만들었습니다. "어부들의 그룹을 볼 때, 그들은 책임이있다. 분명히, 만약 그들이 모든 물고기를 먹지 않았다해도, 내년에는 충분할 것이다"라고 Halpern이 말했다. "어부들이 책임지는 정도는 다른 결과를 가져 오기 위해 그들이 조정할 수있는 정도입니다." 연구자들은 그룹 구성원이 결과 비용을 고려하여 결과를 변경하기 위해 협력하는 능력을 측정함으로써이를 파악했습니다. 비용은 비난의 중요한 요소입니다. 사자에게서 달리는 동안 값 비싼 꽃병을 두 드리는 사람은주의를 기울이지 않는 사람보다 덜 비할 만합니다. 투표가 선거를 거치면 특정 방법으로 투표하지 않으면 누군가가 당신을 죽이겠다고 협박하는 경우에 당신은 덜 쓸모가 있습니다. Halpern은 미래의 연구에서 사람들에게 crowdsourcing을 통해 다양한 시나리오에서 blameworthiness를 주장하고 그들의 의견을 수치 결과와 비교함으로써 모델을 테스트하기를 희망한다고 말했다. 자치 차량에 관해서, 개발자 나 정책 입안자는 알고리즘을 만들 때 자신의 비용 정의를 고려할 수 있다고 Halpern은 말합니다. 예를 들어 정부가 위험도를 수용 할 수 없다고 판단하면 사고 가능성을 높일 수 있으므로 다른 차량을 통과하지 못하도록 설계되었습니다. 기계 학습 알고리즘 이 의사 결정을 내리는 방식을 결정하는 것이 어려울지라도 ,보다 명확한 평가를 가능케하는보다 투명한 알고리즘을 개발하는 것이 가능할 수 있습니다. "우리의 프레임 워크의 장점은 이러한 것들에 대해 생각하고 모델을 만드는 공식적인 방법을 제공하며, 가정과 비용을 어떻게 정의하는지 명시해야합니다."라고 Halpern은 말했습니다. "우리의 정의는 정량적 인 것입니다. 왜냐하면 그 것처럼 또는 덩어리로 인해 상충 관계를 만들어야하기 때문입니다.이 정의는 당신이 그것에 대해 생각하도록 강요하고 있습니다. 사람들은 상충 관계에 대해 말하지 않고도 상충 관계에 대해 생각하도록 돕는 도구입니다. . "

탐색 호르몬 유방암 치료법의 적용 범위가 메디 케이드를 확대시킨 주에서 증가했습니다. 추가 정보 : Meir Friedenberg 및 Joseph Y. Halpern. 다중 에이전트 설정에서의 blameworthiness, arXiv : 1903.04102 [cs.CY] arxiv.org/abs/1903.04102 코넬 대학교 제공

https://techxplore.com/news/2019-03-blameworthiness-ai-moral.html

 

 

.NASA의 화성 헬리콥터 비행 시험 완료

 

Dc Agle, NASA 작성 NASA 화성 헬리콥터 팀의 구성원은 패서 디나 (Pasadena)에있는 NASA의 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory)에서 25 피트 폭 (7.62 미터 폭)의 진공 챔버 인 우주 시뮬레이터 내부의 비행 모델 (Red Planet에가는 실제 차량) 캘리포니아, 2019 년 2 월 1 일. 신용 : NASA / JPL-Caltech

라이트 형제가 1903 년 12 월 17 일 노스 캐롤라이나 주 킬 데빌 힐 (Kill Devil Hill)의 하늘을 처음으로 관통 한 이후, 첫 비행은 항공 여행을 위해 설계된 모든 차량의 수명에서 중요한 이정표가되었습니다. 결국 항공기를 설계하여 종이 또는 컴퓨터로 날아 다니는 것이 중요합니다. 모든 조각을 모아서 땅에 떨어지는 것을 지켜 보는 것은 완전히 다른 것입니다. 2019 년 1 월 말에 NASA의 화성 헬리콥터 비행 모델 (실제 행성에가는 행성 모델)을 구성하는 모든 부품이 테스트에 투입되었습니다. 무게는 1.8kg (4 파운드)에 불과하지만 헬리콥터는 현재 화성에 인증하는 엄격한 검증 과정을 거치고있는 기술 시범 프로젝트입니다. 비행 모델이 진행되는 대부분의 테스트는 화성과 같은 기온에서의 수행 방법을 포함하여 화성에서 어떻게 작동 할 수 있는지를 보여주는 것과 관련이있었습니다. 헬리콥터가 화씨 130도에서 섭씨 영하 90도까지 내려가는 밤을 포함하여 추운 기온에서 생존하고 작동 할 수 있습니까? 이 모든 테스트는 헬리콥터가 화성 2020 탐사선의 배 아래에 단단히 자리 잡은 붉은 행성의 표면에 도달 할 때인 2021 년 2 월을 대상으로합니다. 몇 달 후, 그것은 배치 될 것이고, 시험 비행 (최대 90 초)이 시작될 것입니다. 이것은 다른 세계의 표면에서 처음입니다. NASA의 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory)의 화성 헬리콥터 프로젝트 매니저 인 미미 아웅 (MiMi Aung)은 "화성 최초의 비행을 준비하면서 우리는 헬리콥터에 근접한 엔지니어링 모델로 75 분 이상의 비행 시간을 기록했다" 패 서 디나, 캘리포니아. 그러나 이번 비행 모델 에 대한 이번 테스트 는 실제적인 것이 었습니다. 이것은 화성 비행 헬리콥터였습니다. 우리는 그것이 광고 된대로 작동해야한다는 것을 알 필요가있었습니다. "

NASA의 화성 헬리콥터 팀 구성원은 캘리포니아 파사 데나 (Pasadena)에있는 NASA의 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory)에서 25 피트 폭 (7.62 미터 폭)의 진공 챔버 인 우주 시뮬레이터에서 시험을 위해 비행 모델 (화성에가는 차량)을 준비합니다. 이미지는 2019 년 1 월 18 일에 찍혔습니다. 크레딧 : NASA / JPL-Caltech

비행 헬리콥터가 지구상에서 흔히 볼 수있는 반면, 얇은 화성 대기에서 수억 마일 (마일)을 비행하는 것은 완전히 다른 것입니다. 여기 지구에서 시험하기에 적합한 조건을 만드는 것은 어려운 과제를 안겨줍니다. "화성의 대기는 지구의 밀도의 약 1 %에 불과하다"고 아웅은 말했다. "시험 비행은 지구상에서 비슷한 대기 밀도를 나타낼 수 있습니다. 비행장을 10 만 피트 (30,480 미터) 높이면, 어딘가에 가서 찾을 수 없으므로 그것을 만들어야합니다." Aung과 그녀의 화성 헬리콥터 팀은 폭이 25 미터 (7.62 미터) 인 진공 챔버 인 JPL의 우주 시뮬레이터 (Space Simulator)에서이를 수행했습니다. 첫째, 팀은 맘모스 실린더 내부의 공기에서 질소, 산소 및 기타 모든 가스를 빨아들이는 진공을 만들었습니다. 팀은 화성 대기의 주요 성분 인 이산화탄소를 주입했다. JPL의 화성 헬리콥터 테스트 지휘자 인 테디 티나 토스 (Teddy Tzanetos)는 "우리의 헬리콥터를 극히 얇은 대기로 만드는 것은 도전의 일부일뿐"이라고 말했다. "화성 비행을 실제로 시뮬레이션하려면 화성의 중력이 훨씬 약하기 때문에 지구 중력의 3 분의 2를 제거해야합니다." 팀은 지구 중력의 2/3에 해당하는 방해받지 않는 잡아 당김을 제공하기 위해 헬리콥터 상단에 부착 된 전동 끈 (motor lanyard) 인 중력 오프로드 시스템 (gravity offload system)으로이를 수행했습니다. 팀은 헬리콥터가 첫 비행에서 어떻게 운행되는지 이해할 수 있었지만 중력 오프로드 시스템이 어떻게 수행되는지에 대해 똑같이 관심을 가졌습니다. "중력 오프로드 시스템은 헬리콥터처럼 완벽하게 수행되었습니다."라고 Tzanetos는 말했습니다. "화성 헬리콥터가 화성처럼 얇은 환경에서 자율적으로 비행한다는 것을 확인하는 데 필요한 모든 데이터 세트를 얻기 위해 단지 2 인치 (5 센티미터)의 마우스 오버가 필요했습니다. 더 높이 올라갈 필요가 없었습니다. 첫번째 비행의 지옥. " 화성 헬리콥터에는 1,500 개 이상의 탄소 섬유, 비행 등급 알루미늄, 실리콘, 구리, 호일 및 폼이 들어갑니다.

NASA의 제트 추진 연구소 (NASA 's Jet Propulsion Laboratory)에서 25 피트 (7.62 미터) 폭의 진공 챔버 인 우주 시뮬레이터 안에 헬리콥터가 들어간 2019 년 2 월 1 일, 비행 모델 (붉은 행성에가는 실제 차량) 이미지가 찍혔습니다. 패서 디나, 캘리포니아에서. 크레딧 : NASA / JPL-Caltech

화성 헬리콥터의 첫 비행은 다음날 진공 챔버 에서 1 초간 추적되었습니다 . 2 인치 (5 센티미터)의 고도에서 1 분간의 비행 시간 기록, 1,500 가지 이상의 개별 탄소 섬유, 비행 등급의 알루미늄, 실리콘, 구리, 포일 및 폼이 함께 작업 할 수 있음을 입증했습니다. 응집력있는 단위. "다음 번에 우리가 비행 할 때, 우리는 화성에 날아간다"라고 아웅은 말했다. "헬리콥터를 보면서 헬리콥터를 보면서 나는 과거에 그곳에 있었던 역사적인 차량에 대해 생각할 수밖에 없었습니다. 챔버는 레인저 달 탐사선에서 보이저에서 카시니로가는 임무를 주최했습니다. 로버가 날아왔다. 우리 헬리콥터를 보니 우리는 우주 역사의 작은 덩어리를 만들려고 나아 갔다. " 캘리포니아 패서 디나 (Pasadena)에있는 JPL의 화성 헬리콥터 프로젝트는 워싱턴의 NASA 본부에서 과학 선교국 (Science Mission Directorate)의 헬리콥터 개발을 관리합니다. 화성 헬리콥터는 2020 년 7 월 플로리다 케이프 커 내버 럴 공군 기지에서 우주 발사 단지 41에서 유엔 발사 연합 아틀라스 V 로켓에있는 화성 2020 로버에서 기술 시위자로 발사 될 것입니다. 2021 년 2 월 화성에 도착할 것으로 예상됩니다. 2020 탐사선은 화성에 착륙 지점에 대한 지질 학적 평가를 실시하고, 환경의 거주 가능성을 결정하며, 고대 화성 생명의 흔적을 찾고 미래의 인간 탐험가를위한 천연 자원과 위험을 평가할 것입니다. 과학자들은 탐사선을 타고 악기를 사용하여 암석 및 흙 샘플을 확인 및 수집하고 봉인 된 튜브에 넣은 다음 미래의 화성 탐사선에서 지구로 잠재적으로 복귀 할 수 있도록 행성 표면에 남겨 둡니다.

추가 탐색 NASA, 화성에 소형 헬리콥터 보냄 NASA에서 제공

https://phys.org/news/2019-03-nasa-mars-helicopter-flight.html

 

 

.슈퍼 컴퓨터가 단백질 조립을 과급하는 것을 돕습니다

에 의해 텍사스 오스틴 대학 슈퍼 컴퓨터를 사용하여 과학자들은 헤모글로빈과 같은 생명을주는 분자들을 결합하고 닮기 위해 스스로 조립하는 단백질을 설계하기 시작했습니다. 크레디트 : Taylor et al.

적혈구가 놀랍습니다. 그들은 우리의 폐에서 산소를 집어 내고 우리를 살아있게하기 위해 몸 전체로 옮깁니다. 적혈구의 헤모글로빈 분자는 무의미한 방식으로 모양을 바꾸어 산소를 운반합니다. 헤모글로빈에있는 동일한 단백질 4 개가 꽃잎처럼 열리고 닫히고, 구조적으로 결합하여 서로 반응합니다. 슈퍼 컴퓨터를 사용하여 과학자들은 헤모글로빈과 같은 생명을주는 분자들을 결합하고 닮기 위해 스스로 조립하는 단백질을 설계하기 시작했습니다. 과학자들은 그들의 방법이 제약 타겟팅, 인공 에너지 수확, 스마트 감지 및 건축 자재 등과 같은 유용한 기술에 적용될 수 있다고 말한다. 과학 팀은 단백질을 과급함으로써 이러한 작업을 수행했는데, 이는 단백질의 하위 단위 인 아미노산을 바꾸어 단백질에 인위적으로 높은 양전하 또는 음전하를 부여한다는 의미입니다. 해파리에서 추출한 단백질을 사용하여 과학자들은 과충전으로 2 개의 적층 된 8 량체로 구성된 16 개의 복잡한 단백질 구조를 만들 수 있었다.이 발견은 2019 년 1 월 Nature Chemistry 지에보고되었다 . 그런 다음 팀은 슈퍼 컴퓨터 시뮬레이션 을 사용 하여 이러한 실험 결과를 확인하고 알립니다. Texas Advanced Computing Center (TACC)의 Stampede2 및 San Diego Supercomputer Center (SDSC)의 Comet에 대한 슈퍼 컴퓨터 할당은 National Science Foundation (NSF)에서 자금을 지원하는 Extreme Science and Engineering Discovery Environment 인 XSEDE를 통해 연구원에게 수여되었습니다. UT Austin의 Ellington 연구소의 박사 학위 연구원 인 Anna Simon은 공동 연구자 인 Anna Simon은 "일반적으로 서로 상호 작용하지 않는 단백질을 섭취함으로써 매우 긍정적이거나 부정적으로 많이 복사되는 것을 발견했다" . "양성 및 음전하 사본을 결합하여 단백질을 매우 특정한 구조화 된 어셈블리로 만들 수 있습니다."라고 Simon은 말했습니다. 과학자들은 그들의 전략 인 '과급 단백질 어셈블리 (supercharged protein assembly)'라고 부른다. "우리는 자연의 아주 잘 알려지고 기본적인 원리를 이용하여 반대 의견을 끌어 모았습니다."라고 공동 저자 인 Jens Glaser가 덧붙였다. 글레이저 (Glaser)는 미시간 대 (University of Michigan)의 화학 공학과 (Glotzer Group) 화학 공학과의 부 연구 과학자이다. "Anna Simon의 연구진은 녹색 형광 단백질의 이들 변이체를 혼합 할 때 고도로 배열 된 구조를 얻는 것을 발견했다. 그것은 놀랍다"고 Glaser 박사는 말했다. 적층 8 량체 구조는 꼰 링처럼 보입니다. 그것은 16 개의 단백질로 구성되어 있습니다. 고리가 얽힌 두 개의 고리가 매우 특이하고 신중한 패치로 상호 작용합니다. "합성 작용을하는 단백질을 설계하는 것이 그렇게 어려운 이유는이 상호 작용하는 패치를 만들고 단백질을 더 크고 규칙적인 구조로 조립할 수 있도록 모든 라인을 바로 잡는 것입니다."라고 Simon은 설명했습니다. 그들은 Aequorea victoria 해파리에서 파생 된 잘 연구 된 '실험용 마우스'단백질 인 녹색 형광 단백질 (GFP)의 엔지니어 변종에 많은 양성 및 음전하 를 추가함으로써이 문제를 해결 했습니다. cerulean 형광 단백질 (Ceru) +32라고 불리는 양전하를 띤 단백질은 음으로 하전 된 단백질 GFP -17과 상호 작용할 추가적 기회를 가졌다. "이러한 단백질에 이러한 모든 기회를 제공함으로써 잠재적으로 상호 작용할 수있는 다양한 장소에서 올바른 장소를 선택할 수있었습니다."라고 Simon은 말했습니다. "특정 패턴과 상호 작용이 있었고, 사용 가능했으며, 에너지 적으로 선호도가 높았 기 때문에 사전에 특정 모양으로 조립할 수 있다고 예견하지 못했습니다." 조작 된 형광 단백질을 얻기 위해 사이먼 (Simon)과 공동 저자 인 Arti Pothukuchy, Jimmy Gollihar, Barrett Morrow는 대장균에서 플라스미드 (plasmid)라고 불리는 휴대형 DNA 조각의 정제에 사용되는 화학 태그를 포함하여 유전자를 암호화하고 태그 단백질 대장균은 자랐다. 과학자들은 단백질을 혼합했다. 그들은 처음에 단백질이 거대하고 불규칙적으로 구조화 된 덩어리를 형성하기 위해 상호 작용할지도 모른다고 생각했습니다. "그러나 우리가 보았던 것은 12 나노 미터 주변의 이상하고 재미있는 피크 였는데 단백질의 큰 덩어리보다 훨씬 작았지만 단일 단백질보다 훨씬 컸다"고 Simon은 말했다. 그들은 UT Austin의 Texas Materials Institute에서 Zetasizer 기기를 사용하여 형성된 입자의 크기를 측정하고 입자가 cerulean과 GFP 단백질을 포함하고 있음을 확인했습니다. FETROS (Reserance Energy Transfer)는 서로 다른 색깔의 형광 사이의 에너지 전달을 측정합니다 단백질은 빛의 서로 다른 에너지에 반응하여 형광을 생성하여 서로 가깝게 있는지 확인합니다. 네가티브 얼룩 전자 현미경 검사는 오스틴 UT의 분자 생물학 조교수 데이비드 테일러 (David Taylor) 그룹이 수행 한 입자의 특정 구조를 확인했다. 그것은 12 nm 입자가 16 개의 단백질로 구성된 적층 8 량체로 구성되어 있음을 보여주었습니다. "우리는이 꽃들이 아름답게 모양이 된 꽃과 같은 구조임을 발견했습니다."라고 Simon은 말했습니다. 테일러 (Yay Zhou)의 공동 저자 인 테일러 (Taylor) XSEDE는 과학자들에게 San Diego Supercomputer Center (왼쪽)의 Comet supercomputer와 Texas Advanced Computing Center의 Stampede2 슈퍼 컴퓨터 (오른쪽)에 대한 액세스 권한을 부여했습니다. 신용 : SDSC, TACC 전산 모델링 (Computational modeling)은 단백질이 아름답고 꽃과 같은 구조의 선명한 그림으로 배열 된 방법에 대한 측정을 더욱 세련되게 만들었다 고 Jens Glaser는 말합니다. "우리는 충전 된 녹색 형광 단백질의 물리학을 기술하고 모든 관련 원자 세부 사항을 표현하기에 충분히 복잡한 모델을 만들어야 만했지만 현실적인 시간 규모에서이를 시뮬레이션 할 수있을만큼 충분히 효율적이었습니다. 모델을 사용하면 컴퓨터에서 단 하나의 시뮬레이션을 얻는 데는 1 년이 걸렸지 만 컴퓨터는 빠를 수있었습니다. "라고 Glaser는 말했습니다. 그들은 단백질 간의 상호 작용에 대한 중요한 세부 사항을 희생하지 않으면 서 해상도를 줄임으로써 모델을 단순화했습니다. "그래서 우리는 단백질의 결정 구조로부터 측정 된 것과 같이 단백질의 모양이 정확하게 분자 표면으로 표현되는 모델을 사용했습니다."라고 Glaser는 덧붙였다. "우리가 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있었던 것을 향상시키는 데 정말로 도움이 된 것은 cryo-EM 데이터였습니다."미시건 대학교의 화학 공학과 졸업생 인 Vyas Ramasubramani는 말했다. Ramasubramani는 "이것이 우리가이 시뮬레이션에 적용 할 수있는 최적의 구성을 찾는데 도움이 되었기 때문에 우리가 만든 안정성 논증을 검증하는 데 도움이되었으며이 구조를 불안정화하거나 수정할 수있는 방법에 대한 예측을하기를 희망합니다"라고 Ramasubramani는 말했습니다. 과학자들은 그들이 원하는 규모로 계산할 수있는 많은 계산 능력이 필요했습니다. "우리는 XSEDE를 사용하여 기본적으로이 거대한 시스템을 사용했습니다. 서로 다른 많은 부분이 상호 작용하며 한꺼번에이 모든 것을 계산하므로 시스템을 약간의 시간을 통해 앞당기 기 시작할 때 아이디어를 얻을 수 있습니다 다소 실제 타임 스케일에서 어떻게 진화 할 것인지에 대한 것 "이라고 Ramasubramani 씨는 말했다. "랩톱에서 수행 한 것과 동일한 종류의 시뮬레이션을 시도했다면 일종의 구조가 안정적인지 여부를 실제로 이해하는 데 수년이 걸리지 않으면 몇 달이 걸렸을 것입니다. 우리에게는 XSEDE를 사용할 수 없다는 것 본질적으로 48 개의 코어, 48 개의 계산 유닛을 동시에 사용하여 이러한 계산을 매우 평행하게 만들 수 있다면 우리는이 작업을 훨씬 느리게 수행했을 것입니다. " TACC의 Stampede2 슈퍼 컴퓨터에는 4,200 개의 Intel Knights Landing과 1,736 개의 Intel Skylake X 컴퓨팅 노드가 포함되어 있습니다. 각 Skylake 노드에는 컴퓨터 프로세서의 기본 단위 인 48 코어가 있습니다. "Stampede2 슈퍼 컴퓨터의 Skylake 노드는 효율적으로 반대 전하를 띤 단백질 사이에서 작용하는 이러한 정전기 상호 작용을 계산하는 데 필요한 성능을 달성하는데 도움이되었습니다."라고 Glaser는 말했습니다. "Stampede2 슈퍼 컴퓨터의 유용성은 우리가 이러한 시뮬레이션을 수행 할시기에 맞았습니다." 처음에 과학 팀은 SDSC에서 Comet 시스템에 대한 시뮬레이션을 테스트했습니다. Ramasubramani는 "어떤 종류의 모델을 사용할지, 그리고이 단순화 된 모델이 합리적인 결과를 가져올 지 여부를 먼저 파악할 때 혜성은 이러한 시뮬레이션을 시도하기에 좋은 장소였습니다. "혜성은 우리가하고있는 일에 대한 큰 시험대였습니다." 더 큰 과학적 그림을 보면서, 과학자들은 자연 속에서 이렇게 많은 단백질이 왜 올리고머 화되는지 또는 더 복잡하고 흥미로운 구조를 형성하기 위해 함께 결합하는지에 대한 이해를 발전시키기 바란다. "우리는 이러한 구조물을 형성하기위한 계획과 상호 작용에 대해 매우 특이하고 미리 구분 된 세트가 필요하지 않음을 보여주었습니다."라고 Simon은 말했습니다. 이것은 중요 할 수 있습니다. 아마 우리가 올리고머 화시키고 양전기와 음전기 변이체를 생성하고 결합시키고 특별히 구조화 된 구조를 갖기를 원하는 다른 분자 세트를 취할 수 있기 때문입니다. " 뼈, 깃털, 껍질과 같은 천연 생체 적합 물질은 가볍지 만 가볍습니다. "과충전 된 단백질 어셈블리는 너무 오랜 시간을 들이지 않아도 흥미로운 합성물을 가진 물질을 개발할 수있는보다 쉬운 방법이라고 생각합니다. 사전에 정확히 어떻게 만나야 하는지를 알 필요가 있습니다."라고 Simon은 말했습니다. "우리는 합성 물질을 설계하고 나노 구조의 단백질 물질 을 발견하고 탐사하는 능력을 가속화 할 것으로 생각한다 ." 이 연구는 "생체 분자 합성의 조립을 가능하게하는 Supercharging"이 2019 년 1 월 Nature Chemistry 저널에 실렸다 .

추가 탐색 과학자들은 단백질을 동축시켜 자연을 모방하는 방법으로 합성 구조를 형성합니다. 자세한 정보 : Anna J. Simon 외, Supercharging은 합성 생체 분자의 조직화 된 조립을 가능하게한다 ( Nature Chemistry , 2019). DOI : 10.1038 / s41557-018-0196-3 저널 정보 : 자연 화학 텍사스 대학교 오스틴에서 제공

https://phys.org/news/2019-03-supercomputers-supercharge-protein.html

 

 

 

A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)

B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0