과부화 된 '쓰레기 처리 시스템': 백혈병 연구에서 혁명적 인 발견
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Timi Yuro Just Say I Love Him
.이스라엘의 네게 브 사막을 가로 지르는 스타 트레일 소용돌이 (사진)
으로 미구엘 클라로 8 시간 전 Skywatching 이 이미지는 이스라엘 네겝 사막에 위치한 세계에서 가장 큰 "침식의 서곡"인 라몬 분화구에서 채취 한 화려한 별의 흔적을 보여줍니다.이 이미지는 이스라엘 네겝 사막에 위치한 세계에서 가장 큰 "침식의 서곡"인 라몬 분화구에서 채취 한 화려한 별의 흔적을 보여줍니다.(이미지 : © Miguel Claro )
Miguel Claro 는 포르투갈 리스본에 본사를 둔 전문 사진 작가이자 작가이자 과학 커뮤니케이터로서 밤하늘의 장관을 연출합니다. A와 유럽 남부 천문대 사진 대사 의 멤버 밤 세계 와의 공식 astrophotographer 어두운 하늘 Alqueva 준비 제도 이사회 , 그는 지구와 밤 하늘을 연결 천문학적 "skyscapes"전문. 그가 "이스라엘 사막의 가벼운 산책로"라는 사진을 찍으면서 여기에 합류하십시오. 이스라엘의 네게 브 사막에 펼쳐진 밤하늘의 장시간 노출 사진에서 라몬 크레이터 (Ramon Crater) 위로 별 산책로가 표시 됩니다. 나는 세계에서 가장 큰 침식의 서곡 인 Ramon Crater (Makhtesh Ramon) 내부에서이 사진을 찍었다. 라몬 크레이터의 지질 학적 형성은 유성 그 이름에도 불구하고 파업 . 오히려이 "분화구"는 한때이 지역을 덮고 있던 바다가 말라서 2 억 2 천만 년 전에 형성되었습니다. 부식하는 대양 바닥은 오늘날 우리가 볼 수있는 분화구와 같은 계곡으로 향했습니다. 이미지에는 다채로운 별 산책로가 가득한 밤하늘이 있습니다. 각 별의 색상은 유형 및 온도와 직접 관련이 있으며 파란색, 흰색, 노란색 또는 주황색으로 나타날 수 있습니다. 가장 뜨거운 별은 파란색이고 가장 차가운 별은 빨간색입니다. 이와 같이 장시간 노출 된 사진은 하늘을 가로 지르는 별들의 명백한 움직임을 나타낼 수 있습니다.
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별이 우주를 통해 움직이는데도 지구에 대한 우리의 시각에서 드라마틱 한 명백한 움직임은 우리 행성의 자전의 결과입니다. 우리의 행성은 빛 의 속도에 비해 매우 천천히 회전 하고 있습니다 . 적도 근처에서 Scientific American 에 따르면 지구 표면은 최대 1,000mph (초당 460m)의 속도로 움직 입니다. 주간에는 지구 자전에 대한 인식이 일출과 일몰에 의해 정의되지만 밤에는 별이 하늘을 가로지를 때 계속해서 그 움직임을 볼 수 있습니다. 이 스타 트레일 이미지를 캡처하기 위해 Nikon D810a 카메라 세트를 사용하여 ISO의 2500, 14mm (0.55 인치)의 렌즈로 각 프레임의 25 초 노출을 캡처 한 일련의 샷을 만들었습니다 , f / 2.8로 설정하십시오.
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.해마 및 피질의 컴퓨팅 허브
Thamarasee Jeewandara, Medical Xpress 작성 녹음 패러다임. 마취 및 자연 수면 중 (A) 동시 mEC / HPC 기록 설정 및 (B) 동시 mPFC / HPC의 도식적 표현. Nissl 스테인드 섹션은 사용 된 다른 실리콘 프로브 (노란색 상자)에 의해 기록 된 해부학 적 영역을 표시합니다. 화살표는 등쪽 해마 CA1 영역 (SOr : 계층 오린, SP : 지층 피라미드, SR : 지층 radiatum, SLM : 지층 lacunosum moleculesulare)과 dorso-medial entorhinal과의 해부학 적 연결성 (● : source layer, 피질 (mEC, 층 I 내지 VI) 및 내측 전두엽 피질 (mPFC, 층 I 내지 VI). (C) 30 기록 (열) 각각에 대한 해부학 계층 (행) 당 기록 단일 단위 (오른쪽 scalebar에 코딩 된 색상)의 수. (D) 두개의 다른 해부학 적 층을 동시에 목표로하는 기록물의 수 (오른쪽 스케일 바코드 색상). 크레딧 : Science Advances, doi : 10.1126 / sciadv.aax4843,2019 년 7 월 5 일 기능
신경 계산은 동적 인 뇌 상태에서 큰 신경 네트워크에서 발생하지만, 기능이 특정 뉴런의 하위 집합에 의해 수행되거나 특정 동적 영역에서 발생하는 경우 제대로 이해되지 않습니다. 최근 연구에서 웨슬리 클로슨 (Wesley Clawson)과 프랑스 신경 과학 연구소 (Institute of Neuroscience Systems)의 동료들은 쥐 의 해마, 내측 안와 와 전두엽 전두엽 피질 에서 고밀도 기록을 사용했다 . 동물 모델을 사용하여 특정 컴퓨팅 허브 뉴런이 저장 및 공유에 대해 잘 정의 된 작업을 뇌 상태에 따라 수행하는 컴퓨팅 하위 상태를 확인했습니다. 과학자들은 REM (rapid-eye-movement)과 NREM (non-rapid-eye-movement) 수면을 포함 하여 각각의 전뇌 상태 에서 별개의 계산 대상을 찾아 냈다. 결과는 기능적 역할이 고정 배선되지 않았지만 지정된 시간 규모에서 재 할당되었음을 시사했습니다. Clawson et al. 시간과 조직이 질서와 무질서 사이에서 역동적이었던 하위 상태의 순서를 확인했다. 연구 결과는 Science Advances에 게시됩니다 . 뇌에서의 정보 처리 는 (1) 생물 물리, (2) 알고리즘 및 (3) 행동 구성 요소를 포함하도록 3 단계 로 접근 할 수 있습니다 . 알고리즘 수준은 가장 이해하기 어려운 상태로 남아 있으며 복잡한 아키텍처에서보다 단순한 처리 단계로 분해 될 수있는 응급 기능 계산 을 설명 합니다. 단일 뉴런 과 같은 개별 시스템 구성 요소의 최저 수준에서 정보를 저장, 전송 또는 비선형 적으로 통합 하는 원시적 인 작업으로 분산 정보 처리의 구성 요소를 모델링 할 수 있습니다스트림. 휴식 상태 상태에서 혈중 산소 농도 의존성 (BOLD) 신호와 뇌파 계 (EEG) 신호는 휴식 상태 네트워크 및 미세 상태 (microstate) 로 알려진 기능적 연결성 또는 지형 안정성의 개별 기간으로 특징 지어집니다 . 신경 과학자들은 대규모 신기원 사이의 전환이 주기적이거나 무작위 적이 지 않지만 지금까지는 이해되지 못했던 프랙탈 및 복잡한 구문을 통해 일어난다는 것을 보여주었습니다. 예를 들어, 매크로 스케일 조직도 마이크로 스케일에서 발생합니까? 가 연결 활동 정보 처리의 다양한 스타일과 관련된 미소 회로의 수준에서는? 이 질문에 답하기 위해 Clawson과 동료의 첫 번째 목표는 로컬 신경 회로 레벨에서의 정보 처리가 계산의 특징을 형성하기 위해 별도의 하위 상태 시퀀스로 구성되었는지 확인하는 것이 었습니다. 이를 위해 그들은 기본적인 정보 저장 및 공유와 같은 단일 뉴런 수준에서의 낮은 수준의 컴퓨팅 작업에 중점을 두었습니다 . 그들은 theta (THE) / 느린 진동 (SO)과 빠른 안구 운동 (REM) / nonREM 수면에 의해 특징 지어지는 두 가지 조건, 즉 마취와 자연 수면을 각각 연구했습니다.
주 및 허브의 감독되지 않은 추출. (A) 마취와 수면에서 두 실험 유형 동안 대략적인 기록 위치 (mEC와 CA1, mPFC와 CA1)를 나타내는 만화. (B) CA1 (파란색)의 32 개 채널과 mEC (오렌지색)의 32 개 채널에서 가져온 LFP 추적의 예. 다음은 같은 녹음에서 분리 된 단위 활동의 예입니다. 각각의 시간 윈도우 (t)에 대해, 특징 벡터 (t)에 의해 표현 된 상이한 특징을 추출하는데, 이는 각 채널 또는 기록 된 단일 유닛에 대한 특징 값을 갖는다. 스펙트럼 대역 평균 전력 (LFP 채널에서), 단일 단위 발사 속도, 정보 저장 및 정보 공유의 네 가지 기능이 고려되었습니다. (D) 왼쪽 : Msim의 만화 표현. substate와 그 시간 역학을 추출하기 위해, 과학자들은 Msim (ta, tb)이라는 엔트리가 벡터 FeatureVector (ta)와 FeatureVector (tb) 사이의 Pearson 상관 관계를 측정 한 특징 유사 행렬 Msim을 구성했다. 시간은 왼쪽 위 모서리에서 수평 방향으로 오른쪽 위 모서리로 흐르고 수직으로는 왼쪽 하단 모서리로 흐릅니다. 결과 이미지의 대각선을 따라있는 블록 (정사각형)은 피쳐 안정성의 기간, 즉 하위 상태를 식별합니다. 가로 또는 세로로 여러 번 나타나는 블록은 지형지 물이 여러 번 반복됨을 나타냅니다. 중간 : 감독되지 않은 클러스터링은 서로 다른 하위 상태 (숫자로 표시)와 시간적 동역학 (수직 축은 유사도 매트릭스의 것과 일치 함)을 식별합니다. 오른쪽 : 그들은 특정 기능에 대해 예외적으로 높은 값을 표시하는 컴퓨팅 허브 셀, 즉 뉴런을 확인했습니다. 주어진 하위 상태와 관련된. 재발생하는 주에는 동일한 허브 셀 (이 예에서는 상태 3)이 있습니다. (*)는 검사 대상의 상위 5 %에서 행동하는 뉴런에 해당합니다. 학점 : Science Advances, doi : 10.1126 / sciadv.aax4843.
연구 기간 동안 Clawson은 해마 (CAI) 해마 (HPC), 내측 entorhinal cortex (mEC) 및 내측 전두엽 피질 (mPFC)을 고려하여 지역간에 공유되는 알고리즘 속성을 조사했습니다. 두 번째 연구 목표는 원시 프로세싱 작업이 이전에 제안 된 대로 마이크로 회로에 로컬 화되거나 배포되었는지 확인하는 것이 었습니다 . 이 개념은 두 가지 중요한 질문을 제기했다.
(1)은 리치 클럽 아키텍처의 몇 가지 주요 뉴런에 의해 구동되는 특정 작업입니까? (2) 뉴런은 정보 공유자, 저장자 또는 기능적 상호 작용에 엄격하게 기술 된 파트너로서 미리 결정된 컴퓨팅 역할을 수행합니까? 더 구체적으로 말하자면, 배선 된 "스위치 보드"시스템을 통해 라우팅되는 정보입니까? 전체적으로이 연구 결과는 사전 프로그래밍 된 프로세싱 파이프 라인보다 응급 액체 상태 계산 과 유사한 연결형 미소 회로에서보다 분산되고 덜 계층적인 정보 처리 스타일을 제안합니다 . Clawson et al. 자연 수면 동안 mPFC (내측 전두엽 피질) 영역과 마취하에 HPC (해마) 및 mEC (내측 entorhinal cortex)의 CA1 영역으로부터 동시에 뉴런을 기록 하였다. 그들은 두 가지 요소에 초점을 맞추 었습니다. (1) 뉴런이 얼마나 많은 정보를 제 시간에 버퍼링 할 수 있습니까? 그들은 매개 변수를 활성 정보 저장소로 측정하고 (2) 정보 공유 - 얼마나 많은 뉴런의 활동 정보가 다른 뉴런에 제공 되었습니까? 이것은 상호 정보로 측정되었습니다.
왼쪽 : 소성 상태를 발사. 두 동물에서 측정 한 마취 (A) 및 자연 수면 중 mPFC (D)에서 mEC의 여러 시점에서 발화 (t)로부터 얻은 유사성 행렬 Msim의 예입니다. Msim 아래의 막대는 / REM (진한 파란색)과 SO / nonREM (연한 파란색) 사이에서 발생하는 전환을 나타냅니다. 단 두 개의 전 지구적인 뇌 상태가 있었지만, 6 개 (A)와 5 개 (D)의 소성 하위 상태가 확인되었습니다. (B 및 E) 시각화를 위해 진폭을 정규화 한 mEC 및 mPFC에 기록 된 3 개의 뉴런 (a, b 및 c)의 발화 밀도의 예. 뉴런은 특정 하위 상태에서 발사하는 경향이 있으며 여기에는 색상 코드가 표시되어 있습니다. 이 예제는 또한 주어진 전역 발진 상태 내에서의 다른 발화 substate와 다른 전역 발진 상태에 걸친 이들 중첩 사이의 전환을 보여줍니다. 모든 기록의 분석은 마취 (C) 및 자연 수면 (F) 동안의 bimodal 히스토그램에 의해 지시 된 바와 같이, 발화 substates의 대부분은 선호 글로벌 진동 상태 동안 발생하는 경향이 있음을 나타냅니다. 오른쪽 : 정보 저장 하위. 마취 중 mEC의 다른 시간 (A) 및 자연 수면 중 CA1 (D)에서 Storage (t)로부터 얻은 유사성 행렬 Msim의 예. substitute를 실행하는 것과 관련하여, 우리는 전역 oscillatory 상태보다 더 많은 저장 substate (표시된 예제에서 각각 6 개 및 7 개)를 확인했습니다. 과학자들은 (B)와 (E)에서 정보 저장 (시각화를 위해 임의의 단위로 표시)에 대한 세 개의 개별 뉴런의 참여가 하위 상태임을 보여줍니다. 그래프 위에보고 된 값은 일치하는 저장 하위 상태에서 해당 에포크 동안의 뉴런 b (녹색 색상)의 평균 발사 속도에 해당합니다. 모든 기록을 분석 한 결과 마네킹 (C)과 자연 수면 (F)에 대한 양봉 히스토그램에 의해 표시되는 것처럼 저장 하위 상태가 선호되는 전체 진동 하위 상태에서 발생하는 경향이 있음을 보여주었습니다. 학점 : Science Advances, doi : 10.1126 / sciadv.aax4843.
신경 과학자들은 CA1 영역에서 수행 된 현장 녹음의 클러스터링 분석에 의해 뇌의 전역 상태를 확인했습니다. 감독되지 않은 클러스터링을 사용하여 느린 진동 (SO state)과 theta (the state) 진동에 의해 지배되는 기간뿐만 아니라 REM 대 nonREM 에피소드에 해당하는 두 가지 상태에 해당하는 두 가지 마취 상태를 확인했습니다. 동물 모델에서의 원리 증명 실험 동안, 과학자들은 뇌 상태 의존 발화 substates를 평가하고 발진 및 REM 에피소드 동안 mEC에서 총 6 개의 소성 substates와 mPFC에서 5 개의 발현을 나타내었다. 과학자들은 뉴런 활동이 하나의 하위 상태에서 다른 상태로 이산 스위칭 이벤트로 분류되어 있음을 보여주었습니다. 발화 상태는 뇌의 상태와 지역에 따라 다르며, 지구 진동 상태에 의한 엄격한 비말 동반이 없었다 . 어느 주어진 시간에, Clawson et al. 섀넌 엔트로피 (Shannon entropy)에 의해 측정 된 많은 양의 정보를 전달하기 위해 관찰 된 신경 활동 .
정보 공유 substates. (A)의 만화는 같은 하위 상태의 세 가지 연속되지 않은 항목에 대해 공유 공유 허브 뉴런에 대한 어셈블리를 공유하는 예를 보여줍니다. 어셈블리가 변경되는 동안 (작은, 내부 화살표), ta, tb, 및 tc 동안 입출력 공유의 전체 강도가 동일합니다 (크고 외측 화살표). 내부 화살표의 크기가 변하는 것은 공유 허브와 소스 및 대상 뉴런 사이의 특정 기능 연결의 공유 강도를 나타냅니다. (B) 유사성 매트릭스 Msim 강도 공유 Sharing_S (t) (위쪽) 및 공유 어셈블리 Sharing_A (t) (아래) mEC 마취 (왼쪽) 및 mPFC 동안 자연 수면 (오른쪽). 과학자들은 피쳐 유사성 행렬 아래의 컬러 막대에 표시된 것처럼 각 전체 진동 상태 내에서 다수의 하위 상태를 확인했습니다. 강도와 어셈블리를 공유하기위한 유사도 행렬에는 일치하는 블록 구조가 있습니다. 그러나 공유 강도는 하위 상태 (빨강 색 블록)에서 매우 안정적 이었지만 공유 어셈블리는 매우 휘발성 (밝은 파랑 색 블록)이었습니다. (C) 이것은 각 공유 어셈블리 하부 구조에 대해 유동성 계수로 정량화된다. 모든 동물에서 관찰 된 모든 공유 지역과 모든 진동 상태에 대해 공유하는 어셈블리의 유동성은 강점을 공유하는 것보다 훨씬 큽니다. (D) 대부분의 공유 substates는 마취와 자연 수면을 결합하여 선호하는 전역 진동 상태 동안 우선적으로 발생했다. 학점 : Science Advances, doi : 10.
소성 하위 상태와 마찬가지로, 정보 저장 하위 영역은 연구 된 영역 사이에 엄격한 정렬을 나타내지 않았다. 마취 동안, 과학자들은 절대 저장 값이 CA1 영역보다 mEC에서 더 강하다는 것을 관찰했다. 그러나 자연적인 수면 중에 CA1의 저장 값은 마취 중보다 두 배 정도 더 큽니다. 결과는 정보 저장소가 뇌 상태와 뇌 영역에 따라 이산 적 하위 상태에 동적으로 분포되어 있음을 보여주었습니다. 결과적으로 신경 세포의 저장 용량은 시간에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 지금까지 수행 된 단일 세포 수준의 분석에 이어 과학자들은 세포를 공유하는 어떤 뉴런들이 정보를 교환 할 수 있는지를 결정했다. 들어오는 정보와 나가는 정보의 합계가 각 공유 하위 상태에서 일정하게 유지되었지만 정보가 한 기간에서 다른 기간으로 다른 셀 어셈블리에 공유되었습니다. 3 개의 뇌 영역 모두 뇌 영역에 특이성을 갖는 두뇌 상태에 걸쳐 현저한 액체 유사 공유 어셈블리를 보였다. 기능적, 효과적 및 해부학 적 허브 뉴런은 이전에 뇌에서 확인 되었기 때문에 , Clawson et al. 뉴런이 높은 스토리지 나 가치를 공유하는 곳을 저장하고 공유하는 허브를 도입함으로써 개념을 보완했다. 과학자들은 inhibitory interneurons이 흥분성 세포보다 컴퓨팅 허브 역할을하는 일반적인 경향을 관찰했다.
마취 및 수면 동안 피질 부위의 경향은 더 컸다. 전체적으로 과학자들은 뉴런의 단지 12 %만이 저장과 공유 기능 모두를위한 "다기능 허브"로서 기능하는 것을 관찰했다. 컴퓨팅 허브의 민주주의. (A) 모든 컴퓨팅 하위 상태에서 일부 뉴론은 정보 저장 또는 공유 (컴퓨팅 허브)의 가치가 상당히 높았다. 그러나이 예에서 볼 수 있듯이 이러한 컴퓨팅 허브는 일반적으로 하나의 하위 상태에서 다른 상태로 변경되었습니다. 다른 행은 마취 중 mEC에 기록 된 서로 다른 단일 단위에 해당하며 서로 다른 열은 서로 다른 계산 하위 상태 (왼쪽, 저장 하위 1 ~ 6, 오른쪽, 하위 1 ~ 4 공유)에 해당합니다. 뉴런이 해당 하위 상태의 컴퓨팅 허브 일 때 엔트리는 노란색으로 표시됩니다. 표시된 예에서 평균 9 %의 뉴런이 컴퓨팅 허브로 동시에 작용했지만, 기록 된 장치의 40 % 이상이 모든 컴퓨팅 하위 상태를 함께 고려할 때 적어도 하나의 하위 상태에 대한 허브로 모집되었습니다 (오른쪽 세로 막대). (B와 C) 신경 세포가 허브 역할을 할 확률은 해부학 적 국소화에 크게 의존했다. 패널 (B)는 모든 지역 및 레이어에 대해 뉴런이 적어도 한 번 이상 컴퓨팅 허브 역할을 할 확률이 항상 30 % 이상임을 보여줍니다. 억제 성 (i) 뉴런은 흥분성 (e) 뉴런보다 빈번하게 허브로 모집되는 경향이 있었다. 유사하게, 패널 (C)는 정보 저장 또는 공유의 2 가지 처리 동작 중 어느 하나에 특정화를 나타내는 층이 없음을 나타낸다. 별표는 통계적으로 유의 한 비교를 나타냅니다 (확률 95 % 신뢰 구간 간 겹침, 히스토그램 막대 상단의 수직 범위로보고 됨). (C)에서 노란색의 수평선은 컴퓨팅 허브 셀의 비율을 나타내며, 동시에 높은 연소율 셀이기도합니다. 따라서 많은 컴퓨팅 허브에는 평균 또는 낮은 발사 속도가 있습니다. (B)와 (C)에서 CA1은 연한 파란색이 마취를 나타내며 진한 파란색은 자연 수면을 나타냅니다. 학점 : Science Advances, doi : 10.1126 / sciadv.aax4843.
연구 결과는 HPC, mEC 및 mPFC의 세 가지 뇌 영역에 substate sequence가 존재 함을 보여 주었다. 마취 및 자연 수면 중. 분석은 몇몇 뇌 상태에 국한 되었기 때문에 과학자들은 연구에서 전산 허브 역할을하는 GABA 뉴런의 비율을 과소 평가했을 수도 있다고 가정합니다. 연구에서 패턴의 복잡한 시퀀스를 생성하는 관찰 된 용량은 보편적 인 계산을 수행 할 수있는 잠재력과 관련된 자기 조직화 시스템의 특징입니다. " 혼돈의 가장자리 "(질서와 무질서의 전환) 에서의 역 동성은 정보 처리에 이점을 제공합니다. 패턴의 복잡한 시퀀스를 생성하는 관측 된 능력은 자기 조직화 시스템의 홀 마크이며 자신의 창발 가능성과 관련이있다.보편적 인 계산을 수행하십시오 . 이러한 패턴과 역 동성을 뇌 상태로 이해하면 신경 장애의 조기 해석에 도움이됩니다 . 이런 식으로 웨슬리 클로슨 (Wesley Clawson)과 동료들은 자연적인 수면과 마취 동안 알고리즘 계산을위한 알고리즘 수준의 체계를 밝혀 냈습니다. 이 연구는 다양한 연결 회로가 공유하는 저레벨 계산을위한 기본 아키텍처의 존재를 나타냅니다. 이 작업은 하위 역학의 기능적 관련성을 증명하지는 못했지만 이전에 밝혀지지 않은 신경 계산을위한 플랫폼으로 사용할 수 있습니다. 신경 과학자들은 목표 중심 미로 탐색 기능을 추가하여 행동 분석 작업을 수행하는 동안 비슷한 분석을 수행하는 것을 목표로합니다.
추가 탐색 단일 뉴런의 관점에서 프랙탈 두뇌 더 많은 정보 :
1. 해마와 피질에서 진행 되는 컴퓨팅 허브 . science.mag.org/content/5/6/eaax4843 Wesley Clawson et al. 2019 년 6 월 26 일 과학 진보 .
2. 질서와 혼돈 사이 www.nature.com/articles/nphys2190 James Crutchfield, 2011 년 12 월 22 일, Nature Physics .
3. 피질 네트워크에서 자발적 활동 패턴의 신뢰할 수있는 리콜 www.jneurosci.org/content/29/46/14596 Olivier Marre, November, Journal of Neuroscience .
4. GABAergic Hub 뉴런은 Hippocampal 네트워크 개발에서 동기화를 조율합니다. science.sciencemag.org/content/326/5958/1419 P. Bonifazi et al. 2009 년 12 월, 과학 .
저널 정보 : Science Advances , Science , Journal of Neuroscience , Nature Physics
https://medicalxpress.com/news/2019-07-hubs-hippocampus-cortex.html
.Sun의 코로나를 예측하는 드문 기회 제공
으로 도리스 엘린 살라 8 시간 전 과학 및 천문학 태양은 활동이 저조하다. 6 월 25 일에 발표 된 태양의 코로나 모델 사이에서 앞뒤로 움직이는 애니메이션은 Predictive Science Inc.의 연구원들이이 지역이 2019 년 총 일식 (파란색) 동안 보일지도 모른다고 생각하고 코로나의 실제 그림을 보여줍니다 1 주일 후, 7 월 2 일 (회색) 행사 중 촬영되었습니다.6 월 25 일에 발표 된 태양의 코로나 모델 사이에서 앞뒤로 움직이는 애니메이션은 Predictive Science Inc.의 연구원들이이 지역이 2019 년 총 일식 (파란색) 동안 보일지도 모른다고 생각하고 코로나의 실제 그림을 보여줍니다 1 주일 후, 7 월 2 일 (회색) 행사 중 촬영되었습니다.(Image : © Blue image : Predictive Science Inc .; 그레이 이미지 : Williams College / NSF 대기 및 우주 과학부 / Jay Pasachoff / David Sliski / Alan Sliski / Christian Lockwood / John Inoue / Erin Meadors / Aris Voulgaris / Kevin Reardon)
태양 의 코로나는 일식의 총체를 보는 하늘 위 사람에게 희미하고 빛나는 반지처럼 보입니다. 그러나이 매혹적인 후광은 지구 주위의 위성, 라디오 및 GPS 시스템을 파괴 할 수있는 잠재력을 지닌 플라즈마의 엄청난 불꽃입니다. 따라서 코로나의 변화하는 구조에 대한 정확한 예측을 개발하는 것이 중요합니다. 그리고 7 월 2 일 총 일식 이 남아메리카를 건 넜을 때, 작은 그룹의 과학자들이 NASA 태양력 역학 관측소 (SDO) 데이터를 사용하여 만든 모델 이 실제 찍은 사진과 일치 하는지를보기 위해 기다렸다 . 우주국 은 수요일 (7 월 3 일)에 발표 된 성명서에서이 작업에 대해 자세히 설명했다 . 코로나는 태양의 타오르는 외부 분위기입니다. 태양 의 자기장 은 코로나의 구조를 변화 시키며, 코로나의 구조는 대전 된 입자들의 돌풍을 태양계로 방출합니다. 태양풍으로 알려진이 흐름은 지구의 기둥 근처에서 오로라를 자극하지만 현대 사회의 기반이되는 광범위한 통신 시스템을 방해 할 수있는 우주 기상을 발생시킵니다.
https://www.space.com/total-solar-eclipse-2019-corona-simulation.html?utm_source=notification&jwsource=cl
일반적으로 코로나는 보이지 않으며 태양 의 내부 층의 밝기로 인해 흐려집니다 . 그래서 일식은 지구에서 코로나를 연구 할 수있는 중요한 기회입니다. 개인 계산 물리학 연구 회사 인 Predictive Science Inc.의 팀은 2010 년에 시작된 SDO의 데이터를 사용하여 이전 에 다른 총 일식의 출현 을 예측하는 데 사용했던 수치 모델을 수정했습니다 . 2017 년 8 월에 미국 대륙. 이번 주 일식 경기에서는 팀이 특히 태양 극에 집중했습니다. 그것은 태양이 현재 11 년주기에 잠잠함을 겪고 있기 때문 입니다. 이 최소한의 활동으로 불리는이 낮은 활동 기간 동안, 극은 별의 자기 활동에 강하게 영향을 미치므로 코로나의 구조에 영향을줍니다. 태양의 최소주기라고 불리는 소용돌이 치기에 근접한 태양의 결과로, 별의 표면은 2019 년 2 월의 한 달 동안 태양 흑점에 의해 흠집을 냈다. 이 기관의 Solar Dynamics Observatory는 2019 년 2 월 6 일에 흰색으로 필터링 된 가시 광선으로 사진을 찍었습니다.
태양 최소로 알려진 소강 상태에 접근 태양의주기의 결과로, 별의 표면은 태양의 흑점에 의한 흠집 2019년 2월의 한 달을 보냈다 항공 우주국 (NASA)에 따르면 . 이 기관의 Solar Dynamics Observatory는 2019 년 2 월 6 일에 흰색으로 필터링 된 가시 광선으로 사진을 찍었습니다. (이미지 크레딧 : NASA의 태양 역 동성 관측소)
연구원은이 기관에 따르면 세계에서 가장 강력한 슈퍼 컴퓨터 중 하나 인 Pleiades에서이 모델을 실행함으로써 서로 반대쪽에 두 개의 넓고 흐릿한 깃발이있는 흐린 코로나를 특징으로하는 상세한 예측을 내놓았다. 그들은 6 월 25 일에 최종 총 식식 예측을 발표했습니다. 이제 그들은 그 예측을 7 월 2 일에 코로나가 실제로 어떻게 보였는지 비교했습니다. 그들의 가설이 완전히 정확하지는 않았지만, 연구자들은 그들이 얼마나 가까이 있는지를 기쁜 마음으로 알았습니다.
2019 년 7 월 2 일에 일어난 일식 중 수집 된 데이터를 기반으로 한 태양의 코로나 이미지. (이미지 신용 : ESA / CESAR) "나는 흥분한다"고 예측 과학 연구원 쿠퍼 다운스는 성명서에서 말했다. "나는 이미 우리가 잘못 알고있는 부분과 개선 할 부분을보고있다. 그러나 우리가 비교할 수있는 수준의 과학적 측정 값이 있다는 것을 보는 것은 환상적이다. NASA의 Parker Solar Probe 및 European Space Agency의 향후 Solar Orbiter 와 같은 SDO 및 임무는 향후 수년간 코로나에 관한 더 많은 데이터를 수집하게 될 것입니다.
.어벤저 스 조립 방법 : Marvel 영화의 생태계 기반 메트릭스 모델 유효 캐스트 크기
Ingrid Fadelli, 기술 Xplore MCU의 각 영화의 효과적인 캐스트 크기로 모양 별 영화 유형과 점선으로 연결된 하위 시퀀스가 표시됩니다. x 축은 연극 발매일입니다. 크레디트 : Roughan, Mitchell & South. 2019 년 7 월 5 일 기능
최근 연구에서, 애들레이드의 ACEMS (Academic and Statistical Frontiers) 우수 연구 센터 (ARC Center of Abcellence)의 연구자들은 생태 관련 개념을 사용하여 영화의 효과적인 주조 크기를 모델링하여 Marvel Cinematic Universe (MCU)의 캐릭터에 중점을 두었습니다. arXiv에 사전 게재 된 논문에서 설명한 연구 결과는 Marvel 영화의 성공과 관련된 몇 가지 요인을 밝힐 수있는 흥미로운 결과를 수집했습니다. 이 연구를 수행 한 연구자 중 한 명인 Matthew Roughan은 TechXplore에 다음과 같이 말했습니다. "우리는 Marvel 영화 의 최신작 인 Marvel Cinematic Universe 의 거대한 팬입니다 . "제작자, 감독, 배우 및 기타 대다수 프로덕션 패밀리가 영화 제작 과정에서 독창적 인 일을하고 있다고 생각합니다. 따라서 양적 측정을 시작했습니다." Roughan과 그의 동료 인 Lewis Mitchell과 Tobin South가 수행 한 연구는 통계, 컴퓨터 과학 및 데이터 과학 의 교차점에 놓여 있습니다 . 연구자들은 인터넷, 미디어 및 생물학을 연구하는 다양한 프로젝트에 참여한 애들레이드 대학교 (University of Adelaide)의 데이터 과학 팀과 협력했습니다. "생물학에서는 건강과 탄력성을 이해하기 위해 서식지 의 생태 다양성 을 측정 할 필요가있다 "고 Roughan은 설명했다. "생물 학자들은 우리가 영화에 적용 할 수 있다고 생각하는 유형의 측정을 사용합니다.이 측정은 영화를 분석 할 때 생물학적 다양성 연구와 마찬가지로 중요 할 수 있습니다 ." Roughan과 그의 동료들은 생태 연구에 일반적으로 사용되는 측정 항목을 영화 캐스트에 적용했습니다. 이 측정 기준은 특정 지역의 종 분포에 내재 된 불확실성을 설명하는 Shannon-entropy의 개념에 기반하며 더 높은 불확실성은 더 큰 다양성이 있음을 시사합니다. "특정 종에 대해 (어떤 택 소노 미에 관해서도 알지 못한다고 가정 할 때) 관찰하고있는 종을 추측하기가 더 어렵다면 간단히 말해서, 거기에 더 많은 가능성이 있어야합니다."Roughan이 말했다. "비유는 객관식 질문 일 수 있습니다 - 대답을 추측하기가 더 힘들면 엔트로피가 더 많습니다. 질문에 대해 얼마나 많은 효과적인 대답이 있는지를 측정하는 것으로 생각하십시오. 일부 대답은 명백히 틀릴 수 있으므로 그들을 진지하게 생각하지 않아. " 그들의 연구에서, 연구자들은 엔트로피 기반 메트릭이 Jensen-Shannon divergence 라 불리는 통계적 방법을 사용하여 일반화 될 수 있음을 보여 주었고 궁극적으로 다른 영화에 나타나는 등장 인물의 유사성을 측정 할 수있었습니다. 이것은 Netflix, Amazon Prime Video 등과 같은 미디어 스트리밍 서비스를위한 추천 시스템에서 특히 유용 할 수 있습니다.
효과적인 주조 크기의 함수로서의 수익성. 크레디트 : Roughan, Mitchell & South. "문자의 크기는 놀라 울 정도로 정의하기 어렵습니다."Roughan은 설명합니다.
그는 "소중한 부분이 너무 많아 절대적으로 중요하지 않은 부분이 많으며 신용이있는 부분이 많고 그렇지 않은 부분도 많지만 신용이 보장되는 표준은 놀라 울 정도로 다양하다. 생태학에서도 비슷한 문제가있다. 한 지역의 종들이지만, 그들은 그 문제를 파악하기 위해 섀넌 엔트로피 (Shannon entropy)를 기반으로 한 측정 기준을 사용하고있다. " 생물학 이외의 문맥에서 엔트로피 를 적용하는 것은 예 를 들어 사람의 어휘의 크기를 정량화하기 위한 것과 같은 이전 연구에서 이미 달성되었다 . Roughan과 그의 동료들은이 영화를 사용하여 Marvel 영화에 중점을 둔 가장 효과적인 캐릭터 수를 측정했습니다. 그들의 분석은 대부분 스크립트 원본과 같은 공개 소스의 데이터를 기반으로했지만 아직 연구원은이 연구를 위해 특별히 새로운 데이터 세트를 만들었습니다. "우리는 전체 MCU를 다시 보았고 (재미있었습니다) 영화의 갈등에 대한 정보를 주석으로 달았습니다."Roughan이 말했습니다. "이를 통해 각 캐릭터 가 각 영화에 얼마나 참여 했는지 측정 할 수있었습니다 . 거기에서부터 엔트로피 계산은 실제로 매우 쉬운 수학입니다." 그들이 수집 한 데이터에 근거하여, 연구원들은 캐스트 크기에 따라 다른 Marvel 영화를 비교했습니다. 이를 통해 특정 캐스팅 특성을 기반으로 동영상을 그룹으로 클러스터링하는 등 데이터의 패턴을 식별 할 수있었습니다. "우리에게 가장 큰 놀라움은 효과적인 캐스트 크기가 영화의 수익성과 관련이 있으며 더 큰 역할의 전화가 더 큰 이윤을 번역한다는 것입니다."Roughan이 말했습니다. "그러나 우리는 이러한 결과에 대해 매우 신중해야합니다. 우리가 관찰 한 것은 상호 연관성뿐입니다. 우리는 그 원인을 얻을 수 없습니다. 상호 연관성에 대한 진정한 이유는 관객이 더 큰 캐스트와 같은 것이 아니라고 생각합니다. 이유는 MCU의 독창성의 일부입니다. " Roughan에 따르면 MCU 제작자는 Marvel 캐릭터 조립을위한 일련의 영화를 제작했습니다. 그들은 Iron Man, Captain America, Thor와 같은 개성있는 캐릭터에 초점을 맞춘 영화를 처음 출시했으며,이 모든 캐릭터를 Avengers 팀의 일원으로 사용했습니다. 그들은 새로운 캐릭터를위한 원작 영화를 공개함으로써이 과정을 반복함으로써 점점 더 큰 "팀"으로 이끈다.
신용 : Matthew Roughan.
"여러 해 동안이 캐릭터를 기꺼이 개발하여 수 년 동안 놀라운 절정을 이룰 수있는 특별한 비전이 필요했습니다."라고 Roughan은 덧붙였습니다. "이것은 전형적인 프랜차이즈와 매우 다르다. 프랜차이즈는 일련의 후속편이며 때로는 동일한 캐릭터 세트를 사용한다." Roughan과 그의 동료들이 수집 한 결과는 캐스트 크기가 Marvel 영화로 얻은 수익에 직접적인 영향을 미치는지 여부를 명확히하지 않았지만이 두 요인 간의 상관 관계에 대해 흥미로운 통찰력을 제공합니다. 또한 연구자들은 생태학 연구에 사용 된 측정 항목을 완전히 다른 주제에 초점을 맞춘 연구에 어떻게 적용 할 수 있는지 보여주었습니다. "나는 우리가 여기 표면을 긁어 모으고 있다고 생각한다"고 Roughan이 말했다. "영화 나 프랜차이즈 작품을 만드는 이유는 엄청나게 복잡하며이 영화를 만든 훌륭한 감독, 배우 및 기타 예술가들의 공헌을 저평가 할 수는 없습니다 역사적으로 미디어 분석은 인간을 분석하는 사회 과학자의 손에 달려 있습니다. 퍼즐의 조각, tropes 식별 및 영화에 대한 우리의 감정을 묘사합니다. " Roughan에 따르면, 데이터 과학은 곧 여러 다른 연구 분야에 대한 우리의 이해를 돕습니다. 예를 들어 수년 동안 수집 된 많은 양의 데이터를 분석하여 데이터 과학자는 TV 시리즈, 서적 등 영화의 성공 (또는 실패)과 관련된 요소를 더 잘 이해할 수 있습니다. Roughan은 데이터 과학 의 인식 된 가치에 대한 이러한 변화는 수십 년 전 스포츠 팀이 하드 데이터와 통계를 통해 승리로 이끄는 것을 깨닫기 시작한 것과 유사 하다고 생각합니다 . 영화의 경우, 그와 그의 동료가 수행 한 연구와 같은 연구가 궁극적으로 새로운 작품을 알릴 수 있으며, 실패 나 성공을 결정할 수있는 요소에 대한 가치있는 통찰력을 제공 할 수 있습니다. "더 깊은 수준에서 이야기는 인간에게 중요합니다."Roughan이 말했다. "이야기는 우리를 인간으로 만드는 것, 자연의 나머지 부분과 우리를 구별하는 것, 우리는 그것이 어떻게, 왜 그런지 이해하는 데 정말로 기여하고 싶습니다."라고 생각하는 것이 합리적입니다. " 추가 탐색 디즈니, 폭스 엔터테인먼트 자산 71 억 달러 거래 마감 추가 정보 : 어벤저 스 (Avengers)의 조립 방법 : 영화의 효과적인 주조 크기에 대한 생태 학적 모델링. arXiv : 1906.08403 [cs.SI]. arxiv.org/abs/1906.08403 알레 피 - 제로 - 영웅 : aleph-zero-heros.info/ 필립 Thoiron. 어휘 풍부의 측정으로서의 다양성 지수와 엔트로피, Computers and the Humanities (2006). DOI : 10.1007 / BF02404461
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
.과부화 된 '쓰레기 처리 시스템': 백혈병 연구에서 혁명적 인 발견
에 의해 캐나다의 광원 인간 미토콘드리아 ClpP의 외관상 닫힌 형태의 2 개의 헵타 머 고리의 경계면. 신용 : 캐나다 광원, 2019 년 7 월 5 일
백혈병은 연간 6,000 명이 넘는 캐나다인에게 영향을줍니다. 연구팀은 서스 캐처 원 대학 (University of Saskatchewan)의 Canadian Light Source (CLS)를 사용하여 백혈병 암 세포를 죽이는 새로운 방법을 발견했습니다. 과학자들이 백혈병 세포의 "쓰레기 처리 시스템"을과 활성 시켰을 때 암이 죽는 원인이되었습니다. 연구진은이 발견 이 이전에 불가능하다고 여겨졌던 단백질에 초점을 맞춤으로써 암 치료 의 방향을 변화시킬 것으로 믿고있다. 그들의 연구는 Cancer Cell 저널의 표지에 실 렸습니다 . " CLS의 결정학 시설을 통해 구조 생물학 을 시각화하고 ONC201이 ClipP 프로테아제를 결합 및과 활성화시켜 세포 사멸 을 유도한다는 사실이 입증되었습니다 ."라고 공동 저자 인 Margaret Cancer Center 및 University의 프린스턴 애런 스키머 박사는 말했습니다. 토론토. CMCF 빔라인의 결정학 기술은 과학자들이 CLS에서 세포의 구조 생물학을 조사 할 수있게 해 주었다. MD 앤더슨과 같은 큰 암 센터에서도 우리는 원자 수준 에서 단백질의 직접 결합을 정확하게 지적하는 결정화 된 구조를 볼 수있는 능력이 없다고 MD 앤더슨 암의 공동 저자 인 마이클 안드리프 (Michael Andreeff)는 말했다. 텍사스 대학교의 센터. 두 연구 그룹 모두 백혈병 치료의 지속적인 발전과 다른 암 치료법의 잠재력을보고 흥분하고 있습니다.
쥐의 종양 부담 측정. 신용 : 캐나다 광원
Andreeff는 생존율이 낮은 적극적인 형태의 암인 급성 골수성 백혈병 (AML)에 대한 이 연구의 임상 적 이점을 계속 연구 할 것입니다. 한편 Schimmer 팀은 백혈병에서 미토콘드리아의 역할을 이해하고이를 목표로하는 최선의 방법을 모색 할 예정입니다. Schimmer는 CLS에서 두 그룹의 협력이 독립적으로 달성 할 수 있었던 것보다 훨씬 큰 효과가있는 결과를 산출했다. 그는이 발견으로 암 치료법이 어려운 치료법에 한 발 더 다가 갈 것으로 기대하고있다. 추가 탐색 혈액 암의 잠재적 인 치료를 위해 미토콘드리아에서 발견 된 새로운 암 치료 표적
더 많은 정보 : Jo Ishizawa et al. Mitochondrial ClpP 매개 단백질 분해는 선택적 암 세포 치사를 유발합니다 ( Cancer Cell , 2019). DOI : 10.1016 / j.ccell.2019.03.014 저널 정보 : 암 세포 에서 제공하는 캐나다의 광원
https://medicalxpress.com/news/2019-07-hyperactivated-garbage-disposal-revolutionary-discovery.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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