빛으로 계산하는 데 필요한 에너지를 획기적으로 줄이는 칩 설계
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Memories ~ Edgar Tuniyants
.이미지 : 성숙한 은하계가 새로운 허블 뷰에 매료 됨
Rob Garner, NASA의 고다드 우주 비행 센터 NGC 7773은 금지 된 나선 은하의 아름다운 예입니다. 빛나는 막대 모양의 구조가 은하계의 밝은 핵을 통해 눈에 잘 띄고, NGC 7773의 바람이 불어가는 나선형 팔의 내부 경계까지 확장됩니다. 천문학 자들은이 막대 구조가 은하계의 수명에서 나중에 나올 것이라고 생각합니다. 신용 : ESA / Hubble & NASA, J. Walsh,2019 년 6 월 7 일
이 놀라운 이미지는 NASA / ESA Hubble 우주 망원경의 Wide Field Camera 3 (WFC3)에 의해 촬영되었으며 2009 년 망원경에 설치된 강력한 장비입니다. WFC3는 허블의 가장 숨막히는 상징적 인 사진을 많이 담당합니다. 여기에 표시된 NGC 7773은 금지 된 나선 은하 의 아름다운 예입니다 . 빛나는 막대 모양의 구조가 은하계의 밝은 핵을 통해 눈에 잘 띄고, NGC 7773의 바람이 불어가는 나선형 팔의 내부 경계까지 확장됩니다. 천문학 자들은이 막대 구조가 별의 형성 재료가 은하계 중심 으로 나아감에 따라 은하계 의 수명이 다 된 후에 나올 것이라고 생각합니다. 오래된 나선형은 흔히 오래된 나선형처럼 금지 된 구조를 특징으로하지 않으므로 막대가 은하계의 표식임을 암시합니다 성숙. 그들은 또한 수많은 보육원으로 밝게 빛나는 화려한 보육원으로 생각됩니다. 우리 은하 인 은하수는 NGC 7773과 같은 방해받지 않은 나선형으로 생각됩니다. 우주 전역에서 NGC 7773과 같은 은하의 표본을 연구함으로써 연구원들은 모양을 가진 과정에 대해 더 많이 배우기를 바랍니다.
추가 탐색 이미지 : 허블의 금지되고 호황을 누리고있는 은하계 은하 에 의해 제공 NASA의 고다드 우주 비행 센터
https://phys.org/news/2019-06-image-mature-galaxy-mesmerizes-hubble.html
.NASA의 화성 헬기 시험 최종 단계 진입
Dc Agle, 제트 추진 연구소 NASA의 화성 헬리콥터 비행 모델 이미지는 캘리포니아 주 패서 디나 (Pasadena)에 위치한 NASA의 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory)의 클린 룸에서 2019 년 2 월 14 일 촬영되었습니다. 헬리콥터 주변의 알루미늄베이스 플레이트, 사이드 포스트 및 크로스 빔은 헬리콥터의 착륙 다리와 화성 2020 로버의 뱃속에 붙어있는 부착 지점을 보호합니다. 크레디트 : NASA / JPL-Caltech, 2019 년 6 월 7 일
NASA의 화성 헬리콥터 비행 시연 프로젝트는 비행 색상으로 여러 가지 주요 시험을 통과했습니다. 2021 년에 작고 자율적 인 헬리콥터는 다른 행성에서 날고 다니는 더 무거운 항공기의 생존 가능성을 입증하려는 최초의 차량이 될 것입니다. 캘리포니아의 패서 디나 (Pasadena)에 위치한 NASA의 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory)의 화성 헬리콥터 프로젝트 관리자 인 미미 아웅 (MiMi Aung)은 "화성 헬리콥터를 만든 사람은 아무도 없으므로 계속해서 새로운 영토에 들어간다. "화성으로 여행 할 실제 차량 인 우리의 비행 모델은 최근 몇 가지 중요한 테스트를 통과했습니다." 지난 2019 년 1 월 팀 은 시뮬레이션 된 화성 환경에서 비행 모델 을 운영했습니다 . 그런 다음 헬리콥터는 화성 헬리콥터 전달 시스템과의 호환성 테스트를 위해 덴버의 록히드 마틴 스페이스 (Lockheed Martin Space)로 옮겨졌으며 발사 및 화성면 순항 중 배의 뱃살에 대해 4 파운드 (1.8 킬로그램)의 우주선을 배치합니다 착륙 후 화성 표면으로. 기술 논증 자로서, 화성 헬리콥터는 과학 도구를 가지고 있지 않습니다. 그 목적은 지구의 밀도가 1 % 인 얇은 화성 대기에서의 동력 비행이 가능하다는 것과 우주선 간 거리가 먼 지구에서 통제 될 수 있음을 확인하는 것입니다. 그러나 헬리콥터는 또한 레드 플래닛을 문서화 할 수있는 차량의 잠재력을 입증하기 위해 고해상도 컬러 이미지를 제공 할 수있는 카메라를 탑재하고 있습니다. 미래의 화성 탐사선은 제 2 세대 헬리콥터 가 탐사선에 공중 차원을 더할 수 있도록 도울 수 있습니다. 그들은 절벽, 동굴 및 깊은 분화구와 같이 이전에는 방문하지 않았거나 도달하기 어려운 목적지를 조사 할 수 있었고, 인간 승무원의 스카우트 역할을하거나 한 위치에서 다른 위치로 작은 페이로드를 운반 할 수있었습니다. 그러나 그러한 일이 일어나기 전에 시험 차량은 그것이 가능하다는 것을 입증해야합니다.
https://youtu.be/VdRqSSYu4K8
크레디트 : 제트 추진 연구소 덴
버에서는 화성 헬리콥터와 그 전달 시스템을 점검하여 비행선과 크래들을 연결하는 전기 연결과 메커니즘이 꼭 맞는지 확인했습니다. 그런 다음, 여전히 교미하는 동안, 듀오는 발사 및 기내 작업 중에 겪게 될 진동의 종류를 견뎌 냈습니다. 테스트의 열 진공 부분은 우주 및 화성에서 발생할 수있는 극한의 온도 (섭씨 -200도 또는 섭씨 -129도)에이 온도를 도입하여 구성 요소가 오작동하거나 고장 나게 할 수 있습니다. 화성 헬리콥터는 2019 년 5 월 11 일에 JPL로 돌아와 더 많은 테스트와 마무리 작업을했습니다. 하이라이트 중 하나 : 헬리콥터에 동력을 공급할 새로운 태양 전지 패널이 설치되었으며 차량의 회 전자 블레이드가 1,500 개 이상의 탄소 섬유, 비행 등급 알루미늄, 실리콘, 구리, 호일 및 에어로겔은 응집력있는 단위로 계속 작동합니다. 물론 더 많은 테스트가 있습니다. 아웅 (Aung)은 "우리는 최종 테스트 및 개선 작업을 완료하고 올 여름 언젠가는 로버와의 통합을 위해 하이 베이 1 클린 룸에 헬리콥터를 제공 할 것으로 기대한다"면서 "그러나 우리가 비행 할 때까지는 헬리콥터 테스트를 끝내지 않을 것"이라고 말했다. 화성." 화성 헬리콥터는 2020 년 7 월 플로리다 케이프 커 내버 럴 공군 기지에서 우주 발사 단지 41에서 미국 발사 연합 아틀라스 V 로켓에 화성 2020 로버와 함께 발사 될 것입니다. 그것이 2021 년 2 월 18 일 Jezero Crater에 도착하면, 로버는 착륙 순서 중 터치 다운 포인트를 정확히 재조정 할 수있는 행성 탐사 역사상 최초의 우주선이 될 것입니다. 2020 년 탐사선은 화성의 착륙 지점에 대한 지질 학적 평가를 실시하고, 환경의 거주 가능성을 결정하며, 고대 화성 생명의 흔적을 찾고 미래의 인간 탐험가를위한 천연 자원과 위험을 평가할 것입니다. 또 다른 첫 번째로, 과학자들은 탐사선을 타고 암석과 흙 샘플을 확인하고 수집하여 봉인 된 튜브에 넣고 지구의 표면에 남겨 두어 미래의 화성 탐사선에서 지구로 돌아갈 수 있도록 할 것입니다. 추가 탐색 NASA의 화성 2020 년 임무가 데스 밸리에서 떨어졌습니다
추가 정보 : 임무에 관한 더 자세한 정보는 mars.nasa.gov/mars2020/에서 확인하십시오. 제공자 제트 추진 연구소
https://phys.org/news/2019-06-nasa-mars-helicopter-phase.html
.거대한 '보온병 병'이 반물질을 이해하는 데 어떻게 도움이 될까요?
Whitney Clavin, 캘리포니아 공과 대학교 nEDM 팀의 구성원은 Caltech의 Synchrotron Building에있는 자기 냉각 장치 실험 장치 앞에 서 있습니다. 왼쪽부터 : Wei Wanchun, 리서치 엔지니어. Marie Blatnick, 대학원생, Brad Filippone, nEDM 실험을위한 물리학 및 대변인 Francis L. Moseley 교수. 학점 : 캘리포니아 공과 대학교, 2019 년 6 월 6 일
물리학 자들이 대답하려고하는 중대한 질문 중 하나는 우리 우주의 모든 반물질에 일어난 일입니다. 우주는 물질과 반물질 입자의 뜨거운 수프에서 태어났습니다 (예를 들어 전자에 대한 반 입자는 양전자 임). 그러나 수십억 년 전에 물질의 균형을 잡기 위해 어떤 일이 일어 났고 반물질은 사라졌습니다. 사실 이것이 일어나지 않았다면 우리 인간은 여기에 있지 않을 것입니다. 반물질과 물질 입자가 충돌하면 순수한 에너지로 변합니다. 이 수수께끼를 해결하기 위해 Caltech의 연구원 은 미 에너지 부와 국립 과학 재단이 자금을 지원 하는 중성자 전기 쌍극자 모멘트 실험 (nEDM) 이라는 야심 찬 다중 제도 프로젝트에 참여 하고 있습니다. 이 프로젝트는 테네시 주 오크 리지 국립 연구소 (Oak Ridge National Laboratory)에서 약 3 년 만에 완성 될 것입니다. 이 개념은 중성자의 전기 쌍극자 모멘트 (즉, 중성자 내의 전하가 중성자의 한 쪽이 다른 쪽보다 더 큰 태드 인 현상)을 찾는 것입니다. 이 왜곡은 충분히 큰 경우 우주에서 반물질 이 존재 하지 않음을 설명하는 데 필요한 전하 패리티 (charge parity, CP)라고 불리는 물리학에서의 대칭 유형의 고장을 나타낼 수 있습니다. 칼텍 (Cortech)은 실험의 중요한 부분 인 위의 커다란 저온 냉각 용기와 자기장 을 생성하는 자기 차폐 및 코일을 구축하고 있습니다. 거대한 보온병 병으로 생각 될 수있는 냉동고 내부의 실험은 절대 영도보다 0.5도 낮은 온도 또는 0.5 켈빈 (화씨 -459도)까지 냉각 될 것입니다. 아이디어는 MRI 기계가 우리 몸에서 양성자를 회전시키는 것과 같은 방식으로 챔버 내부의 자기장에서 ultracold 중성자를 돌리는 것입니다. 전기장은 다음 적용 할 것이며, 연구진은 중성자가 회전 - 안된다의 표시 방법에 아주 작은 변화를 보일 것이다 전기 쌍극자 모멘트를. nEDM 실험의 감도는 인간의 머리카락 두께의 1/100 미만인 지구의 직경에서 왜곡을 측정하는 것과 같습니다. Caltech 팀 은 약 1 년 반 동안 Oak Ridge에 자기 차폐 및 자기장 코일 이 달린 냉동 보관함을 제공 할 예정 입니다.
왼쪽부터 : Wei Wanchun, 리서치 엔지니어. Marie Blatnick, 대학원생, Brad Filippone, nEDM 실험을위한 물리학 및 대변인 Francis L. Moseley 교수. 학점 : 캘리포니아 공과 대학교 추가 탐색 물질 - 반물질 대칭의 시험을위한 액체 헬륨의 강한 전기장 시연 캘리포니아 공과 대학교 제공
https://phys.org/news/2019-06-giant-thermos-bottle-antimatter.html
.빛으로 계산하는 데 필요한 에너지를 획기적으로 줄이는 칩 설계
매사추세츠 공과 대학 Rob Matheson 새로운 포토 닉 칩 디자인은 빛을 계산하는 데 필요한 에너지를 대폭 줄이고 시뮬레이션을 통해 전기적 신경 회로망보다 1 천만 배나 효율적으로 광학 신경 네트워크를 가동 할 수 있다고 제안했습니다. 신용 : MIT 뉴스, 2019 년 6 월 6 일
MIT의 연구자들은 전기 대신 빛을 사용하는 소위 "광자 (photonic)"칩을 개발했으며 공정에서 상대적으로 적은 전력을 소모합니다. 이 칩은 오늘날의 고전적인 컴퓨터보다 수백만 배나 더 방대한 신경 네트워크를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 신경망은 로봇 객체 식별, 자연어 처리, 약물 개발, 의학 이미징 및 운전자없는 자동차 구동과 같은 작업에 널리 사용되는 기계 학습 모델입니다. 광학 현상을 사용하여 계산을 가속화하는 새로운 광학 신경망은 전기적 대응보다 훨씬 빠르고 효율적으로 작동 할 수 있습니다. 그러나 전통적이고 광학적 인 신경 네트워크가 점점 복잡 해짐에 따라, 그들은 많은 힘을 소비합니다. 이 문제를 해결하기 위해 Google, IBM, Tesla를 비롯한 연구원 및 주요 기술 회사는 신경 네트워크의 교육 및 테스트의 속도와 효율성을 향상시키는 "AI 가속기 "를 개발했습니다 . 대부분의 AI 가속기를 포함한 전기 칩의 경우 이론적 인 에너지 소비 제한이 있습니다. 최근에 MIT 연구자들은 광학 신경망을위한 광자 가속기를 개발하기 시작했습니다. 이 칩들은보다 효율적으로 오더를 수행하지만, 상대적으로 작은 신경 네트워크로 사용하는 것을 제한하는 일부 대형 광학 구성 요소에 의존합니다. Physical Review X에 게재 된 논문에서 MIT 연구원은보다 소형의 광학 부품과 광 신호 처리 기술을 사용하여 전력 소모와 칩 면적을 대폭 줄이는 새로운 광자 가속기에 대해 설명합니다. 이를 통해 칩을 신경망의 크기보다 몇 배 더 크게 확장 할 수 있습니다. MNIST 이미지 분류 데이터 세트에서 신경망을 시뮬레이트하면 가속기가 이론적으로 전통적인 전기 기반 가속기의 에너지 소비 제한보다 1 천만 배 이상, 광자 가속기의 한계보다 약 1,000 배 이상 낮은 신경 네트워크를 처리 할 수 있다고합니다. 연구자들은 결과를 실험적으로 증명하기 위해 프로토 타입 칩을 연구하고 있습니다. "사람들은 에너지 소비의 근본적인 한계를 넘어서 계산할 수있는 기술을 찾고 있습니다."라고 연구 소장 인 Ryan Hamerly는 말합니다. "광자 가속기는 유망하지만 ... 우리의 동기는 대형 신경 네트워크까지 확장 할 수있는 [광자 가속기]를 만드는 것입니다." 이러한 기술의 실제 적용에는 데이터 센터의 에너지 소비 감소가 포함됩니다. " 대규모 신경망을 실행 하기위한 데이터 센터에 대한 수요 가 증가하고 있으며, 수요가 증가함에 따라 계산이 어려워지고 있습니다."고 공동 연구자 인 Alexander Sludds는 말했습니다. 목표는 "신경과 전산 수요에 부합하는 네트워크 의 병목 현상을 해결하기 위해 ... 하드웨어를 에너지 소비 와 대기 시간을." 논문에 Sludds와 Hamerly를 합류시키는 것은 다음과 같습니다 : 공동 저자 인 Riane Bernstein, RLE 대학원생; MIT 물리학 교수 Marin Soljacic; DLEK Englund, MIT의 전기 공학 및 컴퓨터 과학 부교수, RLE의 연구원 및 Quantum Photonics Laboratory의 책임자. 컴팩트 한 디자인 신경망은 " 뉴런 (neuron )" 이라고하는 상호 연결된 노드를 포함하는 많은 계산 계층을 통해 데이터를 처리 하여 데이터의 패턴을 찾습니다. 뉴런은 그들의 업스트림 이웃들로부터 입력을 수신하고 더 하류의 뉴런들에게 보내지 는 출력 신호 를 계산한다 . 또한 각 입력에는 "가중치"가 지정됩니다.이 값은 다른 모든 입력에 대한 상대적인 중요도를 기반으로합니다. 데이터가 레이어를 통해 더 깊게 전파되면서 네트워크는 점차 더 복잡한 정보를 학습합니다. 결국 출력 레이어는 레이어 전반의 계산을 기반으로 예측을 생성합니다. 모든 AI 가속기는 "행렬 곱셈 (matrix multiplication)"이라고 불리는 신경망의 특정 선형 대수 단계에서 데이터를 처리하고 이동하는 데 필요한 에너지를 줄이는 것을 목표로합니다. 여기서 뉴런과 가중치는 행과 열의 개별 테이블로 인코딩 된 다음 출력을 계산하기 위해 결합됩니다. 기존의 광자 가속기에서는 레이어의 각 뉴런에 대한 정보로 인코딩 된 펄스 레이저가 도파관 및 빔 분리기를 통과합니다. 결과적인 광 신호는 매트릭스 곱셈을 수행하도록 프로그램 된 "마하 젠더 간섭계 (Mach-Zehnder interferometers)"라고 불리는 사각형 광학 구성 요소의 그리드에 공급됩니다. 각 가중치에 대한 정보로 인코딩 된 간섭계는 각 뉴런에 대한 출력을 계산하기 위해 광 신호 및 가중치를 처리하는 신호 간섭 기술을 사용합니다. 그러나 스케일링 문제가 있습니다 : 각 뉴런에 대해 하나의 웨이브 가이드가 있어야하며, 각 가중치마다 하나의 간섭계가 있어야합니다. 뉴런 수에 따라 가중치 수가 제곱되기 때문에 이러한 간섭계는 많은 공간을 차지합니다. "당신은 입력 뉴런의 수가 100 개가 넘을 수 없다는 것을 빨리 깨닫습니다. 왜냐하면 그 칩에 많은 구성 요소를 맞출 수 없기 때문입니다."라고 Hamerly는 말합니다. "광 가속기가 레이어 당 100 개 이상의 뉴런을 처리 할 수 없다면 대규모 신경망을 해당 아키텍처에 구현하기가 어렵습니다." 연구진의 칩은 광 신호로 데이터를 인코딩하는보다 콤팩트하고 에너지 효율적인 "옵토 일렉트로닉 (optoelectronic)"방식을 사용하지만 행렬 곱셈을 위해 "균형 잡힌 호모 다인 검출"을 사용한다. 이는 두 개의 광 신호의 진폭 (파고)의 곱을 계산 한 후 측정 가능한 전기 신호를 생성하는 기술입니다. 하나의 채널을 통해 네트워크 흐름을 조정하는 데 필요한 각 신경 네트워크 계층에 대한 입력 및 출력 뉴런에 대한 정보로 인코딩 된 빛의 펄스. 행렬 곱셈 테이블에서 가중치 열의 정보로 인코딩 된 별도의 펄스가 별도의 채널을 통해 흐릅니다. 뉴런 및 무게 데이터를 전달하는 광 신호는 호모 다인 광 검출기 격자로 방출됩니다. 광 검출기는 각 뉴런에 대한 출력 값을 계산하기 위해 신호의 진폭을 사용합니다. 각 검출기는 각 뉴런에 대한 전기 출력 신호를 변조기에 공급하며,이 변조기는 신호를 다시 광 펄스로 변환합니다. 이 광 신호는 다음 레이어의 입력이됩니다. 디자인은 입력 및 출력 뉴런 당 하나의 채널 만 필요하며, 뉴런이있는만큼 많은 호모 다인 광 검출기가 가중치가 아닙니다. 항상 뉴런보다 무게가 훨씬 적기 때문에 상당한 공간이 절약되므로이 칩은 레이어 당 1 백만 개 이상의 뉴런을 사용 하여 신경망 으로 확장 할 수 있습니다.
스위트 스폿 찾기
광자 가속기를 사용하면 신호에 피할 수없는 소음이 발생합니다. 칩에 공급되는 빛의 양이 많을수록 노이즈가 적고 정확도가 높아집니다.하지만 이는 비효율적입니다. 입력 광이 적 으면 효율은 높아지지만 신경망의 성능에는 부정적인 영향을줍니다. 그러나 Bernstein은 정확성을 유지하면서 최소한의 광 출력을 사용하는 "단점"을 발견했습니다. AI 가속기의 장점은 행렬 곱셈과 같이 두 개의 수를 곱하는 단일 연산을 수행하는 데 필요한 줄 수로 측정됩니다. 현재 전통적인 가속기는 피코 줄 또는 1 조분의 1 줄로 측정됩니다. 광자 가속기는 attojoules로 측정되며, 이는 백만배 더 효율적입니다. 그들의 시뮬레이션에서, 연구자들은 효율성이 attojoule 수있는 작동 광자 가속기를 발견했다 . "정확성을 잃기 전에 보낼 수있는 최소한의 광 파워가 있습니다. 우리 칩 의 근본적인 한계는 기존의 가속기보다 훨씬 낮고 다른 광자 가속기 보다 낮습니다 ."라고 Bernstein은 말합니다.
추가 탐색 칩 라이트 광학 신경망 데모 추가 정보 : Ryan Hamerly et al. 광전 곱셈에 기반한 대규모 광 신경망, Physical Review X (2019). DOI : 10.1103 / PhysRevX.9.021032 저널 정보 : Physical Review X 메사추세츠 공과 대학교 제공
https://phys.org/news/2019-06-chip-energy.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
https://pr.ibs.re.kr/handle/8788114/5556?mode=full
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
.Scanning Doppler Lidar를 이용한 행성 경계층 바람의 측정
박수진 1, 제1저자 연구원
박수진 1, 김상우 1 세 *OrcID, 박문수 2OrcID과 송창근 3 1 서울 대학교 지구 환경 과학부 08826 2 한국 외국어 대학교 대기 과학 연구소, 용인 17035 삼 울산 국립 기술 대학교 도시 환경 공학부 울산 44919 * 서신을 처리해야하는 작성자. 접수 : 2018 년 6 월 19 일 / 개정 : 2018 년 8 월 7 일 / 수락 : 2018 년 8 월 8 일 / 게시일 : 2018 년 8 월 10 일 (이 기사는 대기 경계층 특집 원격 감지 (Remote Sensing of Atmospheric Boundary Layer )에 속한다. 전체 텍스트 | PDF [4697 KB, 2018 년 8 월 11 일 업로드 됨] | 피규어
추상
유성 경계층 (PBL)에서 바람 프로파일의 정확한 측정은 수치 기상 예측뿐만 아니라 대기 품질 모델링에서도 중요합니다. 스캐닝 도플러 광 검출 및 거리 측정 (라이더) 측정을 사용하는 두 가지 바람 검색 방법을 비교하고 동시 라디오 존데 음향으로 검증했습니다. 17 개의 라디오 존데 (radiosonde) 사운드 프로파일을 비교해 보면 사인 피팅 방법이 더 많은 수의 데이터 포인트를 검색 할 수 있다는 것을 보여 주었지만 특이 값 분해 방법은 바이어스 (0.57 ms -1 )와 평균 제곱근 오차 (1.75 ms -1)와 라디오 존데 soundings. 속도 방위각 디스플레이 스캔을 얻기 위해 방사 속도의 평균 시간 간격을 15 분으로 늘리면 소음에 대한 평균 신호 효과로 인해 라디오 존데 소리와 더 잘 일치하게됩니다. 나란히 놓인 윈드 도플러 라이더와 에어러솔 미사 산란 라이저에서 동시에 측정 한 결과 PBL 바람의 시간적 변화와 PBL 내 에어러솔의 수직 분포가 나타났다.
https://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
.새로운 도구는 다양한 단일 셀 데이터 세트를 통합하고 셀 유형 정의를 돕습니다
MIT와 하버드 대학교의 Abbey Bigler, Broad Institute 신용 : Susanna 해밀턴, Broad Communications, 2019 년 6 월 7 일
단일 세포 연구는 다른 분석에서 간과 될 수있는 세포에 대한 세부 사항을 밝힙니다. 생물 학자들은 현재 다양한 조직과 종에 대해 단일 세포 데이터를 수집하는 다양한 방법을 사용합니다. 한 연구원은 마우스 뉴런의 DNA 메틸화를 관찰하기 위해 인 시츄 (조직 기반) 방법을 사용할 수 있으며, 반면에 또 다른 연구자는 인간 뉴런에서 RNA 발현을 조사하기 위해 방울 방법을 사용합니다. 이러한 연구는 쉽게 결합 할 수없는 많은 별개의 데이터 세트를 만듭니다. 그러나 이러한 데이터를 결합하여 여러 개인, 조직 및 종 에서 유사한 세포 의 모든 측면을 비교하는 것이 세포 유형의 고유 한 역할을 진정으로 이해하는 데 필요합니다. Stanley 정신과 연구 센터 (Stanley Center for Psychiatric Research)의 에반 마코 스코 (Evan Macosko)가 만든 새로운 도구 인 셀 (Cell )에 설명되어 있습니다 . 스탠리 센터 (Stanley Center)의 방문 과학자 인 Joshua Welch와 그들의 팀은이 조각들을 하나로 모았습니다. 게놈 실험 관계의 연결 된 추론 (LIGER)은 다양한 단일 세포 데이터 세트의 데이터를 통합합니다. 종, 분자 또는 분자 측정을 통해 비슷한 세포를 그룹화합니다. 서로 다른 그룹의 관계를 서로 매핑합니다. 다른 일반적인 단일 셀 데이터 집합 통합 방법은 데이터 집합 간의 차이점을 제거합니다. 그러나 이러한 차이는 생물학적으로 중요 할 수 있습니다 (예 : 건강한 세포와 질병에 영향을받는 세포를 비교할 때). LIGER는 차이점을 보존하고 유사점을 인식하여보다 풍부한 분석을 가능하게합니다. 연구자 라이거의 데이터 세트를 로딩하는 경우,이 도구는 통계 사용 방법 "통합 음수 매트릭스 분해"라는 식별하고 두 정의하는 특성에 따라 클러스터의 셀 : 셀의 원래 고유 계수 집합 세트 및 계수 세트 (어느 종종 생물학적으로 의미있는 신호에 해당합니다.) 데이터 세트에서 세포와 공유됩니다. 이 접근법은 연구원들이 다른 출처의 세포들 사이에서 공유되고 구별되는 특징을 더 명확하게 볼 수있게 해줍니다. 팀은 LIGER를 네 가지 방법으로 테스트했습니다. 첫째, 그들은 도구를 사용하여 뇌 영역 과 다른 동물 사이 에서 마우스 뇌 세포 유형의 변이를 정량화했습니다 . 두 번째로, 그들은 LIGER를 사용하여 인간의 뇌 세포와 뇌의 같은 영역에서 나온 쥐를 비교함으로써 종간의 유사점과 차이점을 조사했습니다. 셋째, 단일 세포 및 원위치 RNA 시퀀싱으로 분석 한 마우스 뇌 세포의 공간적 관계를 연구하고 원래의 두뇌 위치와 일치하는 scRNA-seq 테스트 세포를 연구하기 위해이 툴을 사용했습니다. 넷째, 연구자들은 LIGER를 사용 하여 scRNA-seq와 DNA 메틸화 프로파일을 병합하여 마우스 뇌 세포 의 후성 유전 학적 특징을 조사했습니다 .
추가 탐색 셀 데이터 병합, 파노라마 스타일 더 많은 정보 : Joshua D. Welch et al. 단일 셀 다중 오믹 통합은 두뇌 세포 신원, 세포 (2019)의 특징을 비교하고 대조 합니다. DOI : 10.1016 / j.cell.2019.05.006 저널 정보 : 세포 에 의해 제공 MIT와 하버드 대학의 브로드 연구소
https://phys.org/news/2019-06-tool-diverse-single-cell-datasets-aids.html
.3 차원 종양 클러스터를 구축하는 노화 종양 세포
논문저자 이현규1, 논문저자 고려대 이현규 Hyun-Gyu Lee1,
June Hoan Kim 2, Woong Sun 2, Sung-Gil Chi3, WonshikChoi 1,4 & Kyoung J. Lee1 ,Scientific Reports volume 8 , 문서 번호 : 10503 ( 2018 ) | 인용문 다운로드 추상 세포 노화 (영구적 인 세포주기 정지)는 생물학적 유기체에 대한 유익한 중요성이 아직 탐구되기 시작한 공통적 인 흥미로운 현상입니다. 다른 한편으로는, 노화 세포는 그들 주위의 조직 구조를 변형시킬 수있다. 무한히 증식 할 수있는 능력을 가진 종양 세포는 그 현상으로부터 자유롭지 못합니다. 여기에 우리는 유방암 식민지의 고밀도 단일 층에있는 노화 세포가 주변에있는 비 노화 세포의 집합 센터 역할을하는 놀라운 관찰을보고합니다. 결과적으로, 노화 세포는 융합 성인 2D 종양 층에서 국소화 된 3D 세포 - 클러스터를 활발히 형성한다. 놀라운 현상을 뒷받침하는 생물 리 학적 메커니즘은 주로 유사 분열 세포 반올림, 동적 및 차동 세포 부착 및 세포 주 화성을 포함한다. 이러한 몇 가지 생물 물리학 적 요소를 통합함으로써 우리는 세포 Potts 모델을 통해 실험 관측을 재현 할 수있었습니다.
소개
세포 노화는 증식하는 세포가 완전한 성장 억제에 들어가고 그 체적을 극적으로 팽창시키는 (일반적으로, 2 차원 기질에서 튀긴 알 의 형태로) 생물체에서 공통적 인 현상이다 . 이 세포 상태의 근원은 강하게 연구되어왔다. 그러나 그 기본 메커니즘은 명확하지 않다. 1 , 2. 중요하게 노화 세포는 노화 관련 분비 표현형 (SASPs)으로 총체적으로 분류되는 다수의 분비물을 통해 그 이웃과 상호 작용한다. 이러한 분비 표현형은 생물에 부정적인 영향을 미치는 다양한 생물학적 과정에 관여하는 것으로 알려져있다. 예를 들어, 주위의 악성 종양 세포의 성장을 자극하는 친 염증성 사이토 카인과 케모카인이 그 중 3 개 , 4 개 입니다. 노화 세포의 축적은 또한 나이 - 관련 질환과 같은 더 많은 유기체 레벨 부작용과 연관된 5. 특히 조직 개조를 촉진 할 수도 있습니다. 예를 들어, 일부 세포 노화 따라서 암세포의 침윤 촉진 소프 주변 조직 구조를 만드는 세포 외 매트릭스 저하 프로테아제를 분비 6 , 7 , 8 . 한편, 노화 세포에 대한 유익한 효과에 대해서도 최근 논의된다. SASP는 배아 패터닝 9 , 10 및 상처 치료 11에 기여하는 단백질을 포함 합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 조직 재생 효과가 SASP에 의해 생물 물리학 적으로 조율되는 방법의 정확한 성격은 특히 조직에 대한 개별 세포의 규모에서 많이 연구되어야합니다. 이 논문에서는 단일 클론 세포주 인 MDA-MB-231 (널리 사용되는 악성 유방암 세포주)의 시험 관내 배양을 바탕으로 초기 시딩 및 이웃 노화 방지와의 상호 작용에서 신생 세포의 출현을 신중하게 분석합니다 세포. 놀랍게도, 불멸화 된 종양 세포조차도 노화를 일으키는 것으로 나타났습니다 12 . 더 흥미 진진한 것은 노화 된 MDA-MB-231 세포가 인접한 종양 세포에 대한 인력의 중심 역할을하여 처음에 2 층 (2D) 콜로니의 단층에서 3 차원 (3D ) 세포 클러스터. 우리는 전환 이 시험 관내 에서 명확한 것으로 나타남을 본다.예를 들어 노화 세포가 조직 개질에 관여 할 수있는 사례. 또한 몇 가지 필수 메커니즘만으로 통합 된 컴퓨터 모델을 통한 관찰에 대한 경험적 설명을 제공합니다. Metropolis kinetics에서 작동하는 셀룰러 Potts 모델 (CPM)은 세포 부피의 보존, 유사 분열 세포 반올림 (결과적으로 세포 - 환경 유착의 동적 강도)과 같은 생물 물리학 적 과정을 재현하는 것을 목표로하며, 세포의 주 화성 운동. 실험 결과 MDA-MB-231 세포 배양 물 (처음에는 직경 2mm의 디스크 영역에 균일하게 도금 된 합류 단일 층 (confluent mono layer),도 1a 참조, 방법에 대한 자세한 내용 참조)은 다수의 노화 세포가 전체 집단으로 무작위로 출현한다 시간이 지남에 따라 증가한다 (그림 1b ). 그들은 '튀긴 계란'형태로 쉽게 식별 할 수 있습니다 (그림 1c ). 노화 된 상태로 들어가는 세포의 몸체는 꽤 합류하는 인구 내에서도 거대한 지역을 차지하기 위해 며칠 동안 측면으로 팽창합니다 (그림 1c ). 완전히 개발 노화 세포의 점유 면적이 현저하게 다른 하나에서 다를 수 있지만, 일반적으로 1.4 × 10 종종 크고 매우 큰 수 5 μ m (2) (도. 참조 1D를) - 전형적인 비 노화 세포보다 약 3 배 더 크다. 반면에 노화 세포의 몸은 ~ 2 μ m 만큼 얇 습니다 (그림 1e 의 두 측면보기 참조 ). 신체는 f-actin의 조밀 한 네트워크에 의해 구조적으로 잘 유지됩니다 (그림 1e 의 상단 그림 참조 ). 세포가 갑자기 파열되어 대사 과정을 끝낼 때까지 끊임없는 시공간 파동이 몸 전체에 나타나며 핵쪽으로 향하게됩니다.
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0.pdf
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