단백질의 재활용으로 기생충으로부터 DNA를 보호

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An Affair To Remember Beegie Adair

 

 

.지구의 핵융합 전력을 제어하는 ​​마그네틱 병 개선

프린스턴 플라즈마 물리학 연구소 John Greenwald 물리학 자 네이트 페라로. 크레딧 : Elle Starkman / PPPL Office of Communications, 2019 년 8 월 6 일

자기장을 사용하여 태양과 별에 전력을 공급하는 융합 반응을 병에 담아 제어하는 ​​과학자들은 반응을 포함하는 필드의 모양에 오류가 있으면 수정해야합니다. 이러한 에러는 도넛 형 토카막 융합 설비에서 대칭 형태의 필드에서 편차를 발생 시키며, 이는 반응에 연료를 공급하는 고온의 하전 된 플라즈마 가스의 안정성 및 제한에 손상을 줄 수있다. 미국 에너지 부 (DOE) 프린스턴 플라즈마 물리학 연구소 (PPPL)의 과학자들이 이끄는 연구원들은 국가 구형 토러스 실험-업그레이드 (NSTX-U)의 초기 10 주 동안 오류 필드가 존재한다는 명백한 증거를 발견 했습니다. 실험실의 주력 핵융합 시설. 그들이 사용한 철저한 검출 방법 은 제어 된 핵융합 에너지의 실용성을 입증하기 위해 프랑스에서 건설중인 대규모 국제 핵융합 시설 인 ITER와 같은 미래의 핵융합 장치에서 오류 정정 에 대한 교훈을 제공 할 수있다 . 퓨전은 태양과 별을 강화합니다 태양과 별을 구동하는 힘인 Fusion은 자유 전자와 원자핵으로 구성된 고온으로 충전 된 물질의 상태 인 플라즈마 형태의 빛 요소를 융합하여 엄청난 양의 에너지를 생성합니다. 전 세계의 과학자들은 거의 무한한 전력 공급을 위해 지구에서 핵융합 을 복제하려고합니다 . PPPL에서 연구원들은 실험 데이터, 자석의 위치에 대한 자세한 측정 및 플라즈마 응답의 컴퓨터 모델링을 결합하여 NSTX-U 오류 필드의 출처를 찾아 냈습니다. 이 분석은 토카막이 완벽하게 대칭이 될 수 없다는 사실의 불가피한 결과 인 작은 오차 영역의 스펙트럼을 밝혀 냈지만 대부분 플라즈마에 쉽게 교정 가능한 영향을 미쳤습니다. 그러나 한 가지 중요한 발견은 토카막의 중심을 따라 내려 가고 선박 내부 주위에 수평으로 또는 "토 로이드로"감싸는 필드를 생성하는 자기 코일의 약간의 정렬 불량입니다. 단서가 찾은 단서 이 오정렬은 과학자들이 찾은 단서였다. 핵융합 에서의 탐색과 발견을보고 한 최초의 연구가 인 물리학자인 네이트 페라로 (Nate Ferraro)는“플라즈마에 가장 큰 영향을 미치는 오류의 원인을 찾아 냈다 . "우리가 발견 한 것은 중앙 스택 코일과 케이스를 둘러싼 케이싱의 작은 정렬 불량이었습니다." 약간의 오정렬로 인해 플라즈마 동작에서 공진하는 오류가 발생했습니다. 문제 중 하나는 플라즈마의 가장자리가 회전하는 것을 방지하고 토카막 내부의 플라즈마 대면 구성 요소의 국소 가열을 증가시키는 제동 및 잠금 효과였습니다. 오정렬의 발견으로 인해 코일 고장으로 인해 지속적인 수리를 위해 토카막이 셧다운되었습니다. 연구진은 잘못된 정렬 결과가 현재 NSTX-U가 재 구축 될 때 새로운 엔지니어링 공차 요구 사항을 추진하기 위해 사용되고 있다고 말했다. 이러한 요구 사항에 따라 중앙 스택과이를 둘러싸는 케이싱 사이의 공차가 더 엄격해야합니다. 더 엄격한 공차는 중앙 스택의 수직 축을 따라 두 구성 요소의 최적 정렬에서 2 분의 1 인치 미만으로 편차를 좁 힙니다. 저자에 따르면, 조정은 국소 가열 증가에 대한 우려를 완화시키고 자기 제동 및 잠금을 감소시킬 것이다. 이러한 개발은 플라즈마 의 안정성을 향상시킬 것이다 . 페라로는“토카막은 모두 오류 필드에 관심이있다”고 말했다. "우리가하려는 것은 NSTX-U를 최적화하는 것입니다." 실험 파트너십 이번 연구 결과는 PPPL 이론 부와 NSTX-U 실험 사이의 관계를 보여준다고 이론을 이끌고있는 Amitava Bhattacharjee 씨는 말했다. Bhattacharjee는 "이것은 PPTX의 NSTX-U와 이론 부서 모두에게 유익하고 NSTX-U가 회복중인 경우에도 계속되는 NSTX-U- 이론 파트너십 프로그램의 훌륭한 예"라고 말했다. 연구팀에는 PPPL, Sandia National Laboratory, General Atomics 및 Oak Ridge National Laboratory의 과학자들이 포함되었습니다. DOE 과학부 (Office of Science)가이 연구에 자금을 지원했다.

더 탐색 발견 : 차세대 자기 융합 장치의 안정성을 측정하는 새로운 방법 추가 정보 : NM Ferraro et al., NSTX-U, Nuclear Fusion (2019)의 모드 잠금 및 전환기 열 유속에 대한 오차 장 영향 . DOI : 10.1088 / 1741-4326 / ab22c4 에 의해 제공 프린스턴 플라즈마 물리 연구소

https://phys.org/news/2019-08-magnetic-bottle-fusion-power-earth.html

 

 

 

.공군, 기록적인 초음속 지상 테스트 이정표 달성

Todd Barhorst, 공군 연구소 Arnold 공군 기지의 AEDC 공기 역학 및 추진 시험 장치는 공군 연구소의 중규모 임계 구성 요소 Scramjet 프로그램에 대한 최신 테스트를 지원합니다. Northrop Grumman이 생산 한 엔진은 마하 4 이상의 조건에서 성공적으로 작동했으며 공군 역사상 공기 호흡 초음속 엔진이 생성 한 최고 추력 기록을 세웠습니다. 크레딧 : US Air Force, 2019 년 8 월 10 일

공군 연구 실험실과 공군 시험 센터 지상 시험팀은 공군 역사상 공기 호흡 초음속 엔진이 생성 한 최고 추력 기록을 세웠습니다. AFRL 우주 항공 엔지니어이자 중규모 임계 구성 요소 프로그램의 책임자 인 토드 바 호스트 (Todd Barhorst)는 “AFRL은 Arnold Engineering Development Complex 및 Northrop Grumman과 함께 Arnold Air Force Base에서 테스트하는 동안 스크 램제트 엔진 에서 13,000 파운드 이상의 추력을 달성했습니다 . 18 피트 길이의 Northrop Grumman 엔진은 테스트 9 개월 동안 30 분의 누적 연소 시간을 견뎌냈습니다. 노스 롭 그루먼 (Northrop Grumman) 미사일 제품 부사장 Pat Nolan은“ 이 전투기 엔진 크기의 스크 램제트 에서 AEDC 및 AFRL과 함께 일련의 테스트를 수행 한 것은 정말 놀랍습니다. "스크 램제트는 전례없는 실행 시간 동안 다양한 초음속 마하 숫자를 성공적으로 실행하여 우리의 기술이 대규모 초음속 플랫폼을 전투원에게 제공하는 데 앞장서고 있음을 보여줍니다." Barhorst는 "공군이 초음속 연구의 한계를 뛰어 넘을 필요성을 인식함에 따라 10 년 전 X-51 테스트 프로그램에서 더 크고 빠른 초음속 공기 호흡 엔진에 대한 계획이 수립되었다"고 말했다. "X-51의 유량이 10 배인 새로운 엔진은 새로운 종류의 스크 램제트 차량을 가능하게합니다." 국가의 테스트 시설을 평가 한 결과 열적으로 관련된 환경에서는 엔진을 대규모로 테스트 할 수 없다고 결론지었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 AEDC의 공기 역학적 및 추진력 테스트 장치 시설은 2 년의 업그레이드를 거쳐 필요한 범위의 테스트 조건에서 대규모 스크 램제트 연소기 테스트를 수행 할 수있었습니다. AEDC 팀은 또한 Small Business Innovative Research 프로그램에 따라 CFD Research Corporation에서 개발 한 기술을 성공적으로 활용했습니다. 이 기술은 대부분의 필수 테스트 조건을 달성하는 데 중요합니다. AEDC Hypersonic Systems Combined Test Force 지상 시험 팀의 책임자 인 Sean Smith는 "우리 단체 팀은 지난 몇 년 동안 현재의 위치에 도달하기 위해 열심히 노력해 왔습니다."라고 말했습니다. "팀의 헌신과 창의성 덕분에 우리가 극복 할 수있는 방식으로 수많은 도전에 직면했습니다. 우리는 많은 것을 배웠으며, 우리가 성취 한 것을 자랑스럽게 생각합니다. 테스트는 다양한 임무를위한 미래의 초음속 차량의 길을 이끌 것입니다. Barhorst 부사장은“수년간의 노력과 분석, 하드웨어 준비를 마친 후에는 세계 최대의 탄화수소 연료 스크 램제트에 대한 첫 번째 성공적인 테스트를 완료 한 것이 큰 성취감이었습니다.

더 탐색 X-60A 초음속 비행 연구 차량 프로그램, 중요한 설계 검토 완료 공군 연구소 제공

https://techxplore.com/news/2019-08-air-record-setting-hypersonic-ground-milestone.html

 

 

.단백질의 재활용으로 기생충으로부터 DNA를 보호

하여 분자 공학 연구소 크레딧 : CC0 Public Domain, 2019 년 8 월 9 일

인간 게놈의 30 억 염기쌍 중 2 % 미만이 ~ 20,000 단백질을 암호화하는 정보를 포함하고 있습니다. 즉, 우리의 유전 물질 중 적어도 절반이 트랜스 포손과 같은 이기적인 유전 요소에서 유래했기 때문입니다. 식물, 곰팡이 및 동물의 게놈에 흩어져있는 트랜스 포손은 한 게놈 위치에서 다른 게놈 위치로 '점프'할 수 있습니다. 그렇게함으로써, 그들은 유전 적 다양성의 중요한 원천을 제공함으로써 숙주의 적응을 촉진 할 수있다. 반면에 통제되지 않은 트랜스 포손 활동은 광범위한 DNA 손상과 돌연변이를 유발하여 질병이나 세포 사망을 초래할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 유기체는 해로운 게놈 침입자를 확인하는 효과적인 방법을 개발했습니다. IMBA의 Julius Brennecke 연구실은 동물에서 트랜스 포손 활성 을 억제 하는 작은 RNA 기반 게놈 면역 시스템을 연구합니다 . 그 핵심에는 트랜스 포손을 찾고 점프를 막기 위해 침묵하는 기계류를 안내하는 유전 정보의 작은 조각 인 piRNA가 있습니다. piRNA는 더 긴 RNA로부터 처리되며, 이는 세포핵을 떠나야합니다주변 세포질의 piRNA 생산 위치로 이동합니다. 그러나 핵에는 분자 성숙 특성이없는 RNA가 세포질로 이동하는 것을 막기위한 품질 관리 시스템이 있으며, piRNA 전구체에는 이러한 분자 특성이 모두 부족합니다. 따라서 piRNA 전구체가 어떻게 세포 보안 검사를 통과하고 핵을 떠나 게놈 방어를위한 필수 piRNA를 세포에 제공하는지는 미스터리로 남아있다. piRNA를위한 독특한 세포 이동 경로 IMBA의 전 Postdoc이자 현재 덴마크 오르후스 대학의 그룹 리더 인 Peter Refsing Andersen은 최근 세포가그들이 piRNA 전구체를 만들 때 전통적인 전사 규칙을 구부리십시오. 게놈의 트랜스 포손 묘지와 유사한 piRNA 유전자좌는 전형적으로 전사를 방지하는 염색질의 형태 인 헤테로 크로 마틴에 포매되어있다. 그러나, 세포는 piRNA 유전자좌에서 헤테로 크로 마틴의 억제 특성을 뒤집어 전사 될 수있게한다. 이제 Peter와 Mostafa ElMaghraby는 Vienna BioCenter Ph.D. 학생-신흥 piRNA 전구체는 또한 핵에서 세포질 목적지로의 여행을 가능하게하기 위해 헤테로 크로 마틴을 이용함을 보여줍니다. 교과서 RNA 수출업자 Nxf1의 자매 단백질 인 Nxf3이라는 단백질이이 과정에서 중심적인 역할을한다. Nxf3는 Bootlegger라는 동반자와 함께 이색 성 생산 사이트에서 세포질로 piRNA 전구체를 밀입시킵니다. 그런 다음 RNA화물을 piRNA 생산 기계로 전달합니다. "Nxf3 경로는 셀룰러 품질 관리 체크 포인트를 우회하고 세포에서 유전자 정보를 분류하기위한 후생 적으로 인코딩 된"이니 셔너 "의 새로운 개념을 보여준다. 세포가 기존 빌딩 블록을 사용하여 새로운 경로를 구성하는 방법을 보는 것은 매우 흥미 롭다. 이 책의 공동 저자 인 피터 레핑 안데르센 (Peter Refsing Andersen)은 가구를 IKEA 핵으로 재사용 할 수있는 것처럼 말합니다. 진화 도전에 대처하는 이 책의 공동 저자 인 피터 레핑 안데르센 (Peter Refsing Andersen)은 가구를 IKEA 핵으로 재사용 할 수있는 것처럼 말합니다. 진화 도전에 대처하는 이 책의 공동 저자 인 피터 레핑 안데르센 (Peter Refsing Andersen)은 가구를 IKEA 핵으로 재사용 할 수있는 것처럼 말합니다. 여행 가이드는 게놈 가드를 돌렸다 한편, Brennecke 그룹은 또 다른 Nxf1 자매 단백질 인 Nxf2가 또한 세포 트랜스 포손 방어 시스템의 필수 구성 요소임을 밝혔다. 놀랍게도, Nfx2는 RNA '여행 가이드'기능을 잃어 버렸고 대신 트랜스 포손 유전자좌에서 헤테로 크로 마틴 형성에 중심적인 역할을한다. 이러한 헤테로 크로 마틴 형성은 트랜스 포손이 점프하는 것을 방지함으로써 게놈을 보호한다. "이것은 원래 기능과 완전히 다른 작업을 수행하는 RNA 수출 단백질의 첫 번째 시연"이라고 Jakob Schnabl과 함께 Vienna BioCenter Ph.D에서 연구하는 동안 Nxf2 기능을 조사한 Julia Batki는 설명합니다. 프로그램. 진화하는 동안 기존 구조는 자주 복제 된 다음 유용 할 수있는 새로운 구조로 변환됩니다. "우리의 연구 결과는 단백질 수준에서 '적응 적 방사선'의 놀라운 예를 제시한다. 조상 RNA 수출업자의 2 개 사본은 진화 과정에서 세포에서 완전히 새로운 기능을 수행하기 위해 용도가 변경되었다. 특히 IMBA 그룹 리더 인 Julius Brennecke는 유전자 기생충이 진화함에 따라 유전자 경쟁자를 능가하는 새로운 분자 경로를 신속하게 혁신하는 것이 매우 유익 할 수 있다고 말했다.

더 탐색 '점핑 유전자'에 대한 방어를 제공하는 주요 단백질 확인 추가 정보 : Mostafa F. ElMaghraby et al. 이종 크로 마틴-특이 적 RNA 수출 경로는 piRNA 생산을 촉진시킨다, 세포 (2019). DOI : 10.1016 / j.cell.2019.07.007 Julia Batki et al. 초기 RNA 결합 복합체 SFiNX는 piRNA- 유도 헤테로 크로 마틴 형성, Nature Structural & Molecular Biology (2019)를 허가합니다 . DOI : 10.1038 / s41594-019-0270-6 저널 정보 : 세포 , 자연 구조 및 분자 생물학 분자 생명 공학 연구소 제공

https://phys.org/news/2019-08-upcycling-proteins-dna-parasites.html

 

 

.뇌는 새로운 유형의 인공 지능을 고무시킵니다

에 의해 바 - 일란 대학 여러 객체로 이벤트 처리 모든 객체가 컴퓨터에 동시에 표시되는 동기식 입력 (왼쪽)과 객체가 뇌에 일시적인 순서로 표시되는 비동기식 입력 (오른쪽). 크레딧 : Ido Kanter교수, 

2019 년 8 월 9 일

 

70 년 전에 소개 된 머신 러닝은 두뇌 학습의 역학에 대한 증거를 기반으로합니다. 최신 컴퓨터와 큰 데이터 세트의 속도를 사용하여 딥 러닝 알고리즘은 최근 다양한 적용 가능한 분야에서 인간 전문가의 결과와 비교할만한 결과를 얻었지만 현재 신경 과학 학습에 대한 지식과는 다른 특성이 있습니다. 이스라엘의 Bar-Ilan University의 과학자 그룹은 신경 배양 및 대규모 시뮬레이션에 대한 고급 실험을 사용 하여 매우 느린 뇌 역학을 기반으로 한 새로운 유형의 초고속 인공 지능 알고리즘 을 보여주었습니다. 최신 학습 알고리즘. 오늘 Scientific Reports 저널에 실린 기사 에서 연구원들은 거의 70 년 동안 거의 쓸모가 없었던 신경 과학과 첨단 인공 지능 알고리즘 사이의 다리를 재건했습니다. "현재의 과학 및 기술 관점은 신경 생물학 및 기계 학습 이 독립적으로 발전한 두 가지 분야라는 것입니다."라고이 연구의 수석 저자 인 Ido Kanter 교수는 Bar-Ilan University 물리학과 곤다 (골드 미스) 다 분야 뇌 연구 센터 . "반대의 상호 영향이없는 것은 당혹 스럽다." "뇌의 뉴런 수는 현대 개인용 컴퓨터의 일반적인 디스크 크기에서 비트 수보다 적으며, 뇌의 계산 속도는 시계의 초침과 같으며, 70 대가 넘는 최초의 컴퓨터보다 훨씬 느립니다. 몇 년 전 "그는 계속했다. 또한 연구팀은 Herut Uzan, Shira Sardi, Amir Goldental 및 Roni Vardi를 포함하는 Kanter 교수는“뇌의 학습 규칙은 현재의 인공 지능 알고리즘의 학습 단계 원칙과는 매우 복잡하고 멀리 떨어져있다. 생물학적 구조는 물리적 현실이 발달함에 따라 비동기 입력에 대처해야하기 때문에 뇌 역학은 모든 신경 세포에 대해 잘 정의 된 클록을 준수하지 않습니다. Kanter 교수는“앞으로 보면 여러 물체가있는 프레임을 즉시 관찰 할 수있다. 예를 들어 운전하는 동안 자동차, 횡단 보도 및 도로 표지판을 관찰하고 시간 순서와 상대 위치를 쉽게 식별 할 수있다”고 Kanter 교수는 말했다. "생물학적 하드웨어 (학습 규칙)는 비동기식 입력을 처리하고 상대 정보를 개선하도록 설계되었습니다." 대조적으로, 전통적인 인공 지능 알고리즘은 동기식 입력에 기초하므로, 동일한 프레임을 구성하는 상이한 입력의 상대 타이밍은 일반적으로 무시된다. 새로운 연구 결과에 따르면 초고속 학습 속도는 소규모 및 대규모 네트워크에서 놀랍게도 동일합니다. 따라서 연구자들은 "복잡한 두뇌 학습 체계의 단점은 실제로 장점"이라고 말했다. 또 다른 중요한 발견은 비동기 입력에 따른 자체 적응을 통한 학습 단계없이 학습이 발생할 수 있다는 것입니다. 학습없이 이러한 유형의 학습은 최근 실험적으로 관찰 된 바와 같이 각 뉴런의 여러 말단 인 수상 돌기에서 발생합니다. 또한, 수지상 학습 하의 네트워크 역학은 이전에는 중요하지 않은 약한 가중치에 의해 제어됩니다. 매우 느린 두뇌 역학에 기반한 효율적인 딥 러닝 알고리즘에 대한 아이디어는 빠른 컴퓨터를 기반으로 한 새로운 종류의 고급 인공 지능을 구현할 수있는 기회를 제공합니다. 그것은 신경 생물학에서 인공 지능으로의 다리 재개를 요구하며, 연구 그룹이 결론을 내릴 때 "우리 뇌의 기본 원리에 대한 통찰은 미래 인공 지능의 중심에 다시 있어야한다"고 말했다. 더 탐색 뇌는 20 세기 이래로 생각했던 것과 완전히 다르게 배운다

추가 정보 : Herut Uzan et al. 생물학적 학습 곡선은 인공 지능 알고리즘, Scientific Reports (2019) 에서 기존 알고리즘보다 성능이 뛰어납니다 . DOI : 10.1038 / s41598-019-48016-4 저널 정보 : 과학 보고서 에 의해 제공 바 - 일란 대학

https://techxplore.com/news/2019-08-brain-artificial-intelligence.html

 

 

.연구자들은 칼륨 채널의 선택성 필터에서 이온 사이에 물 분자가 없음을 증명

에 의해 Forschungsverbund 베를린 에버스 (FVB) 칼륨 선택적 이온 채널의 선택성 필터를 통한 칼륨 수송. 주황색으로 표시된 채널은 칼륨 이온 (대형 녹색 구체)에 대해서만 투과성입니다. 물 분자 (작은 청색 구체) 및 나트륨 (표시되지 않음)과 같은 다른 이온은 채널을 통과 할 수 없습니다. 크레딧 : Barth van Rossum / FMP,2019 년 8 월 9 일

칼륨 이온은 칼륨 채널의 선택성 필터 만 통과합니까, 아니면 이온 사이에 물 분자가 있습니까? 이 질문은 수년간 논쟁의 원천이되어 왔습니다. 베를린의 Lempniz-Forschungsinstitut für Molekulare Pharmakologie (FMP)의 Adam Lange 교수가 이끄는 연구자들은 현재 물 분자가 칼륨 채널을 통해 공동 이동하지 않는다는 것을 보여 주었다. 실험은 자연 조건에서 처음으로 세포막에서 수행되었으므로 연구자들은 강력한 증거를 가지고 있습니다. 그들의 작업은 Science Advances 저널에 실렸다 . 우리의 세포는 다른 기능 중에서도 신경 자극을 전달하고 심박수를 조절하기 위해 칼륨 이온이 필요 합니다. 사실상 모든 인간 세포막 에는 칼륨 채널이 장착되어 있습니다. 칼륨 채널은 생물학적 과정에서 근본적으로 중요하며, 아주 작은 변화조차도 심각한 질병을 유발할 수 있기 때문에 작은 단백질 분자는 전 세계적으로 연구 노력의 초점입니다. 2003 년 미국 연구원은 칼륨 채널 구조의 해명으로 노벨 화학상을 수상했습니다. 서로 다른 두 가지 메커니즘에 대한 논쟁 그러나 세포막을 통과하기 위해 칼륨이 실제로 채널을 통과하는 방법에 대한 의문은 여전히 ​​불분명합니다. 오랫동안, 각 칼륨 이온 다음에 물 이 있다고 가정했습니다분자와 그 요소가 사슬의 고리처럼 연결되어 있고, 칼륨 채널의 가장 좁은 부분 인 소위 선택성 필터를 차례로 통과했습니다. 이것은 칼륨 이온이 양으로 하전되고 중간 물 분자없이 서로를 격퇴 할 것이라는 사실에 근거한 것입니다. 그러나이 메커니즘은 2014 년 Bert de Groot 교수가 이끄는 괴팅겐 (Göttingen) 연구원들에 의해 의문을 제기했다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 칼륨 채널의 선택성 필터에 물 분자가 없다는 것이 밝혀졌다. 그러나 이것은 토론을 끝내지 못했습니다. 그 후, 이전 메커니즘을 뒷받침하고 새로운 메커니즘을 반증 한 것으로 보이는 추가 연구가 발표되었습니다. 베를린의 FMP 연구자들은 논쟁을 명확히했다. Adam Lange 교수의 연구팀 인 Carl Öster 박사와 키티 헨드릭스 (Kitty Hendriks) 연구팀과 FMP의 다른 동료들은 고체 핵 자기 공명 (NMR) 분광법을 사용하여 칼륨을 보여 주었다. 이온은 실제로 물 분자없이 칼륨 채널을 통해 이동합니다. 그들의 발견은 칼륨 이온이 서로 바로 뒤에 위치하고 칼륨 채널을 통해 서로 아래에서 위로 뻗어 있음을 보여줍니다. 키티 헨드릭스는“ 우리가 사용한 기술은 실제 조건 , 예를 들어 실온 또는 생리 학적 염 농도 등에서 실제 세포막의 막 단백질을 볼 수있게한다 ”고 설명했다. "따라서, 우리는 이러한 조건 하에서 선택성 필터의 칼륨 이온 사이에 물이 없다는 것을 보여줄 수있었습니다." 이것의 첫 징후 는 칼륨 채널의 선택성 필터에 물 분자 가 없음을 시사하는 컴퓨터 시뮬레이션 및 X- 선 결정학 데이터 로부터 나온 것 입니다. Carl Öster 박사는“그러나 이러한 조사는 인공 조건 하에서 수행되었다. "NMR 분광법을 통해 얻은 보충 데이터를 통해 우리는 새로운 메커니즘이 옳다는 무거운 주장을 할 수있게되었습니다." Bert de Groot 교수가 이끄는 Max Planck Institute of Biophysical Chemistry의 FMP 연구원들과 동료들은 컴퓨터 보조 분자 역학 시뮬레이션도 연구에 포함 시켰 으며 칼륨 이온 사이에 물 분자 가 없음을 보여주었습니다 . "5 년 전, 우리는 확실히 이런 방식으로 이것을 증명할 수 없었지만, 이제 우리는이 중요한 질문에 효과적으로 대답 할 수있는 시점에 도달했습니다."라고 연구 그룹 책임자 인 Adam Lange 교수는 말했습니다. 이온 채널과 같은 막 단백질의 조사에 중점을 둡니다. "칼륨 채널의 공정은 우리 건강의 기본이기 때문에, 우리의 결과는 기본 연구를 넘어 확장되는 데 큰 의미가 있습니다."

더 탐색 선택적 및 비 선택적 이온 채널 사이의 구조적 및 동적 차이 추가 정보 : Carl Öster et al. 칼륨 채널의 전도 경로는 생리 학적 조건에서 물이 없다 ( Science Advances (2019)). DOI : 10.1126 / sciadv.aaw6756 저널 정보 : 과학 발전 에 의해 제공 Forschungsverbund 베를린 에버스 (FVB)

https://phys.org/news/2019-08-molecules-ions-filter-potassium-channels.html

 

 

.의료 의사 결정을 위해 인공 지능을 자동화하는 MIT

주제 : 인공 지능 의료 MIT 작성자 : ROB MATHESON, MIT NEWS OFFICE 2019 년 8 월 8 일 의료 의사 결정을 위해 인공 지능을 자동화하는 MIT 새로운 MIT 개발 모델은 AI가 의료 의사 결정에 AI를 사용하는 데있어 중요한 단계를 자동화합니다. 전문가는 대개 대규모 환자 데이터 세트에서 중요한 기능을 손으로 식별합니다. 이 모델은 성대 결절이있는 사람들의 소리 패턴을 자동으로 식별 할 수 있었으며 (여기에 표시됨), 이러한 기능을 사용하여 어떤 사람들이 장애가 있는지 여부를 예측합니다. 크레딧 : 이미지 제공 : 연구원

MIT 컴퓨터 과학자들은 인공 지능의 사용을 가속화하여 의료 의사 결정을 개선하고 일반적으로 수작업으로 수행하는 주요 단계를 자동화함으로써 특정 데이터 세트가 점점 커질수록 더욱 힘들어지고 있습니다. 예측 분석 분야는 임상의가 환자를 진단하고 치료하는 데 도움을 줄 수있는 가능성을 높여줍니다. 기계 학습 모델은 패혈증 치료를 돕고,보다 안전한 화학 요법 요법을 설계하고, 환자가 유방암에 걸렸거나 ICU에서 사망 할 위험을 예측하기 위해 환자 데이터에서 패턴을 찾도록 훈련시킬 수 있습니다. 일반적으로 훈련 데이터 세트는 많은 아프고 건강한 주제로 구성되지만 각 주제에 대한 데이터는 상대적으로 적습니다. 그런 다음 전문가는 예측에 중요한 데이터 세트에서 이러한 측면 또는 기능을 찾아야합니다. 이 "기능 엔지니어링"은 힘들고 비용이 많이 드는 프로세스 일 수 있습니다. 그러나 웨어러블 센서의 등장으로 인해 연구자들은 수면 패턴, 보행 및 음성 활동을 추적하여 장기간에 걸쳐 환자의 생체 인식을보다 쉽게 ​​모니터링 할 수 있기 때문에 더욱 어려워지고 있습니다. 일주일 분량의 모니터링 후에 전문가들은 각 주제에 대해 수십억 개의 데이터 샘플을 가질 수있었습니다. 이번 주 Machine Learning for Healthcare 컨퍼런스에서 발표 된 논문에서 MIT 연구원은 성대 장애 예측 기능을 자동으로 학습하는 모델을 시연합니다. 이 기능은 각각 약 1 주일 분량의 음성 모니터링 데이터와 수십억 개의 샘플, 즉 적은 수의 대상과 대상 당 많은 양의 데이터가있는 약 100 명의 대상 데이터 세트에서 제공됩니다. 데이터 세트에는 피사체의 목에 장착 된 작은 가속도계 센서에서 캡처 한 신호가 포함됩니다. 실험에서, 모델은 성대 결절이 있거나없는 환자를 높은 정확도로 분류하기 위해 이러한 데이터에서 자동 추출 된 기능을 사용했습니다. 이들은 후두에서 발생하는 병변이며, 종종 노래를 부르거나 소리를 지르는 것과 같은 음성 오용 패턴으로 인해 발생합니다. 중요하게도,이 모델은 많은 수작업 레이블 데이터없이이 작업을 수행했습니다. 긴 시계열 데이터 세트를 수집하는 것이 점점 쉬워지고 있습니다. 그러나 데이터 셋에 라벨을 붙이기 위해 자신의 지식을 적용해야하는 의사가 있습니다.”라고 박사 저자 인 Jose Javier Gonzalez Ortiz는 말합니다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소 (CSAIL)의 학생. "전문가를 위해 수동 부품을 제거하고 모든 기능 엔지니어링을 기계 학습 모델로 오프로드하고 싶습니다." 이 모델은 모든 질병 또는 상태의 패턴을 학습하도록 조정할 수 있습니다. 그러나 성대 결절과 관련된 매일의 음성 사용 패턴을 감지하는 능력은 장애를 예방, 진단 및 치료하는 개선 된 방법을 개발하는 데 중요한 단계라고 연구진은 말합니다. 여기에는 잠재적으로 유해한 성악 행동을 식별하고 경고하는 새로운 방법을 설계하는 것이 포함될 수 있습니다. 논문에서 Gonzalez Ortiz에 합류하는 것은 컴퓨터 과학 및 전기 공학의 Dugald C. Jackson 교수이자 CSAIL의 데이터 중심 추론 그룹 책임자 인 John Guttag입니다. 매사추세츠 종합 병원 후두 수술 및 음성 재활 센터의 Robert Hillman, Jarrad Van Stan 및 Daryush Mehta; 토론토 대학의 컴퓨터 과학 및 의학 조교수 인 Marzyeh Ghassemi. 강제 기능 학습 MIT 연구원들은 수년 동안 후두 수술 및 음성 재활 센터와 협력하여 모든 웨이크 시간 동안 센서의 데이터를 개발하고 분석하여 대상 음성 사용을 추적했습니다. 센서는 목에 달라 붙어 스마트 폰에 연결된 노드가있는 가속도계입니다. 사람이 말을 할 때 스마트 폰은 가속도계의 변위에서 데이터를 수집합니다. 연구진은 104 명의 피험자들로부터 일주일 분량의이 데이터 (“시계”데이터)를 수집했으며이 중 절반은 성대 결절로 진단되었습니다. 각 환자마다 비슷한 나이, 성별, 직업 및 기타 요인의 건강한 주제를 의미하는 일치하는 통제가있었습니다. 전통적으로 전문가들은 모델이 다양한 질병이나 상태를 감지하는 데 유용한 기능을 수동으로 식별해야했습니다. 이는 건강 관리에서 일반적인 기계 학습 문제인 과적 합을 방지하는 데 도움이됩니다. 이때 훈련에서 모델이 임상 적으로 관련된 기능을 학습하는 대신 대상 데이터를 "기억"합니다. 테스트에서 이러한 모델은 종종 이전에 보지 못한 대상에서 유사한 패턴을 식별하지 못합니다. “임상 적으로 중요한 학습 기능 대신, 모델은 패턴을보고 '이것은 Sarah이고, Sarah가 건강하고 이것은 성대 결절이있는 Peter입니다.'라고 말합니다. 그것은 단지 주제의 패턴을 암기하는 것입니다. 그런 다음 새로운 음성 사용 패턴이있는 Andrew의 데이터를 볼 때 해당 패턴이 분류와 일치하는지 확인할 수 없습니다.”Gonzalez Ortiz는 말합니다. 따라서 주요 기능은 수동 피처 엔지니어링을 자동화하는 동안 과적 합을 방지하는 것이 었습니다. 이를 위해 연구자들은 모델이 주제 정보없이 특징을 배우도록 강요했다. 그들의 임무를 위해, 그것은 주체가 말할 때의 모든 순간과 목소리의 강도를 포착하는 것을 의미했습니다. 모델이 피험자의 데이터를 크롤링 할 때 데이터의 대략 10 %만으로 구성되는 보이싱 세그먼트를 찾도록 프로그램되어 있습니다. 이러한 각 보이싱 윈도우에 대해, 모델은 시간에 따라 변하는 주파수 스펙트럼의 시각적 표현 인 스펙트로 그램을 계산하며, 이는 종종 음성 처리 작업에 사용됩니다. 그런 다음 스펙트로 그램은 수천 값의 큰 행렬로 저장됩니다. 그러나 이러한 행렬은 거대하고 처리하기가 어렵습니다. 따라서 대량의 데이터에서 효율적인 데이터 인코딩을 생성하도록 최적화 된 신경망 인 자동 인코더는 먼저 스펙트로 그램을 30 값의 인코딩으로 압축합니다. 그런 다음 해당 인코딩을 별도의 스펙트로 그램으로 압축 해제합니다. 기본적으로, 모델은 압축 해제 된 스펙트로 그램이 원래 스펙트로 그램 입력과 매우 유사해야합니다. 그렇게함으로써, 각 과목의 전체 시계열 데이터에 대한 모든 스펙트로 그램 세그먼트 입력의 압축 된 표현을 배워야합니다. 압축 표현은 기계 학습 모델을 훈련시켜 예측을하는 데 도움이되는 기능입니다. 정상 및 비정상 기능 매핑 교육 과정에서이 모델은 이러한 기능을 "환자"또는 "대조군"에 매핑하는 방법을 배웁니다. 환자는 대조군보다 음성 패턴이 더 많습니다. 이전에 보지 않은 피험자에 대한 테스트에서 모델은 모든 스펙트로 그램 세그먼트를 축소 된 기능 세트로 유사하게 압축합니다. 그리고 나서, 그것은 대부분의 규칙입니다 : 피험자가 대부분 비정상적인 보이싱 세그먼트를 가지고 있다면, 그들은 환자로 분류됩니다; 그것들이 대부분 정상적인 것들을 가지고 있다면, 그것들은 통제로 분류됩니다. 실험에서이 모델은 수동 피처 엔지니어링이 필요한 최신 모델처럼 정확하게 수행되었습니다. 중요한 것은 연구원의 모델이 훈련과 테스트 모두에서 정확하게 수행 되었기 때문에 대상별 정보가 아니라 데이터에서 임상 적으로 관련된 패턴을 학습하고 있음을 나타냅니다. 다음으로, 연구자들은 수술 및 음성 치료와 같은 다양한 치료법이 음성 행동에 어떤 영향을 미치는지 모니터링하려고합니다. 환자의 행동이 시간이 지남에 따라 비정상에서 정상으로 이동하면 개선 될 가능성이 높습니다. 또한 심전도 데이터에 유사한 기술을 사용하여 심장의 근육 기능을 추적하는 데 사용하려고합니다.

https://scitechdaily.com/mit-automates-artificial-intelligence-for-medical-decision-making/

 

 

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

 

 

.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

 

 

.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

https://scitechdaily.com/harvard-scientist-connects-the-dots-in-fin-to-limb-evolution/

 

 

.전례없는 디테일의 라이브 미토콘드리아 : STED 현미경에서의 광표백 극복

에 의해 나고야 대학 STED 현미경 하에서 살아있는 미토콘드리아의 내부 막은 나고야 대학의 변형 생물 분자 연구소 (ITbM)의 연구원들에 의해 생성 된 MitoPB 황색 형광 마커 분자를 사용하여 이미지화되었다. 미토콘드리아의 외막은 보이지 않습니다. 마커 분자는 STED 빔을 비교적 오랫동안 견딜 수있어 라이브 피사체의 타임 랩스 이미징이 가능합니다. 시료 준비는 TEM (Transmission Electron Microscope)보다 광학 현미경의 경우 훨씬 쉬우 며 하루가 아닌 약 1 시간이 걸립니다. TEM을 사용하여 셀을 이미지화 할 수 없습니다. 미토콘드리아는 생존 (왼쪽)과 죽어가는 (오른쪽) 과정을보기 위해 DNA 복제를 억제하고 기능 장애를 유발하는 시약으로 처리되었습니다. 미토콘드리아 내에서 발생하는 기능 장애 과정을 볼 수 있다면 인간 미토콘드리아 질병을 진단하는 더 나은 방법으로, 심지어 치료법으로 이어질 것입니다. 크레딧 : © ITbM, Nagoya University

광학 현미경은 우리가 살아있는 세포 나 살아있는 조직을 입체적으로 볼 수있는 유일한 방법입니다. 전자 현미경은 2 차원으로 만 볼 수 있으며 전자빔의 극심한 열로 인해 유기 시료가 빠르게 타 버릴 수 있으므로 살아있는 상태로는 관찰 할 수 없습니다. 또한, 특별히 설계된 형광 분자로 우리가 관심있는 구조의 생체 분자를 표시함으로써 주변 환경과 구별 할 수 있습니다. 이것이 형광 현미경입니다. 1990 년대 중반까지 형광 현상이 기본 물리학에 의해 방해 받았을 때까지 : 회절 한계로 인해 약 250 나노 미터보다 서로 가까이있는 시료의 모든 특징들이 함께 흐려질 것입니다. 바이러스와 개별 단백질은 이보다 훨씬 작으므로 이런 방식으로 연구 할 수 없습니다. 그러나 1994 년경, 기본적인 물리적 원리를 적용 할 때주의를 기울여야한다는 훌륭한 교훈에서 Stefan Hell은 STED (Stimulated Emission Depletion) 현미경을 발견했습니다. 이는 현재 "초 고해상도"해상도를 달성하는 몇 가지 광학 현미경 접근법 중 하나입니다. 회절 한계를 넘어서. 그는 2014 년 Eric Betzig와 William Moerner와 함께 "초 해상형 형광 현미경 개발"로 노벨 화학상을 수상했습니다. 회절 한계가 왜 문제가되는지 확인하려면 관심 구조가 바이러스와 같이 50 나노 미터로 매우 작고 형광 생체 분자가 표시되어 있다고 상상해보십시오. 이제 직경이 200 나노 미터 인 레이저 스폿으로 조명을 상상해보십시오. 조명 된 마커 분자임의의 시간에 형광에 의해 자발적으로 빛을 방출하며, 시간에 따라 확률이 급격히 떨어진다. 많은 형광 분자에서 나온 광자는 렌즈를 사용하여 검출기에 초점을 맞추고 기능이없는 단일 픽셀을 만듭니다. 조명 된 원 안에있는 적은 양의 샘플에만 형광 분자가 포함되어 있기 때문에 완전히 밝지는 않습니다. 이 예제에서 형광 분자가없는 곳으로 레이저 200 나노 미터를 어느 방향 으로든 이동 시키면 신호가 확실히 어두워집니다. 이 약간 희미한 픽셀은이 샘플 영역 안에 직경이 200 나노 미터 인 무언가가 있다는 것을 알려줍니다. 회절 한계는 기본 접근 방식을 사용하는 경우 더 작은 영역에서 픽셀을 형성하지 못하게합니다. STED 현미경의 물리적 아이디어는 매우 간단합니다. 레이저 스폿이 작은 형광 구조 주변의 영역을 다시 비추면, 스폿 내에서 가능한 한 넓은 영역에서 빛이 검출기로 전달되는 것을 막을 수 있습니다 (직경 60 나노 미터). 이제 어떤 방향 으로든 60 나노 미터 레이저를 움직이고 신호가 어두워지면 이미지의 픽셀은 최대 60 나노 미터 구조의 존재를 나타냅니다. 회절 한계가 초과되었습니다. 물론, 그러한 하나의 픽셀은 특징이 없지만, 다양한 밝기의 많은 픽셀을 스캔하고 기록함으로써 미토콘드리아의 선명한 이미지를 구축 할 수 있습니다. (그림 1을 참조하십시오. "시간 게이트 STED 현미경"은이 백서에서 대부분의 이미지를 캡처하는 데 사용되었습니다.) Stefan Hell의 노벨상을 수상한 발견은 두 가지 통찰력으로 구성됩니다. 먼저, 빛의 크기가 회절 한계 와 일치하는 조명 된 지점 내에서 가능한 한 넓은 영역에서 빛이 검출기로 전달되는 것을 막는 아이디어를 생각했습니다 . 둘째, 그는 실제로 그것을 달성하는 방법을 알아 냈습니다. 두 개의 레이저가 같은 지점을 비 춥니 다. 첫 번째 레이저는 마커 분자 전자를 여기시키고 자발적으로 기저 상태로 돌아가며, 각각은 특정 파장의 가시광자를 방출합니다. (이것은 형광성입니다.) 공정은 임의적이며, 방출 확률은 시간이 지남에 따라 상당히 빠르게 감소합니다. 이는 대부분의 광자가 조명되는 샘플의 처음 몇 나노초 내에 방출됨을 의미합니다. 마커 분자에 영향을 미치지 않도록 중간에 구멍을 갖는 제 2 레이저 인 "STED 빔"은 외부 고리에서 여기 된 마커 분자에 의한 광자의 방출을 자극하도록 조정된다. 그러나이 광자는 어떻게 중간에서 방출 된 광자와 구별 되는가?

영양소가 부족한 것에 따라 미토콘드리아는 서로 융합하여 크리스 태의 수를 증가시킵니다. (a) 단일 미토콘드리아를 형성하기 위해 함께 융합 된 2 개의 분리 된 미토콘드리아를 나타내는 시간 경과 시퀀스로부터의 프레임. 미토콘드리아의 외막은 보이지 않습니다. 우리는 내막이 융합하는 것을보고 있습니다. (b) 하나의 미토콘드리아가 함께 융합 된 2 개의 크리스 태를 보여주는 타임 랩스 시퀀스의 프레임. (용지의 PNAS 웹 페이지에있는 보충 자료의 비디오 2를 참조하십시오.) 스케일 막대는 2mm를 나타냅니다. 크레딧 : © ITbM, Nagoya University

외부 링으로부터의 방출 과정은 또한 임의적이지만 훨씬 더 빠르게 발생하며, 확률은 빠르게 감소하며, 이는 대부분의 광자가 나노초 이내에 방출됨을 의미합니다. 두 개의 중첩 된 빔이 샘플을 가로 질러 스캔함에 따라, 링의 중심이 형광을 발할 때까지, 주변 분자는 광자를 방출함으로써 이미 그라운드 상태로 강제 전환되어 "스위치가 꺼졌습니다". STED 현미경 기술은 이런 식으로 영리한 타이밍에 의존합니다. 원칙적으로 빛나는 중심점의 크기는 원하는만큼 작게 만들 수 있으므로 모든 해상도가 가능합니다. 그러나 도넛 모양의 "STED 빔"은 집중된 가시 레이저 광선의 형태로 살아있는 세포의 더 넓은 영역으로 에너지를 전달하여이를 죽일 위험이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 프로세스는 이상적이지 않으며 결과적으로 이미지는 외부 링의 일부 마커 분자가 제대로 꺼지지 않아 (프로세스가 확률 론적이며) 형광이 발생할 때 중심으로부터 신호를 오염시키기 때문에 선명도가 떨어집니다. 그러나, 자발적 및 자극 방출의 상이한 타이밍으로 인해, 검출기에 도달하는 가장 빠른 광자는 가장 높은 STED 빔 강도에 의해 조명 된 영역으로부터 왔으며, 마지막으로 도달하는 광자는 중심점에 위치한 마커 분자로부터 가장 가능성이 높다 . 따라서 이미지를 기록하기 전에 짧은 시간 (약 1 나노초) 동안 대기하면 외부 링의 광자를 대부분 필터링 할 수 있습니다. 이것을 "시간 게이트 STED 현미경"이라고합니다. 이미지의 추가 선명 화는 디컨 볼 루션이라는 프로세스를 통해 달성됩니다. 초 해상도 현미경의 발명은 생명 ​​과학의 도약을 예고했습니다. 살아있는 유기체는 전례없는 해상도로 관찰 될 수있었습니다. 그러나, 마커 분자가 강렬한 STED 빔 하에서 분해되고 형광을 정지시키기 때문에, 이미지의 시간 경과 시퀀스는 임의의 적절한 길이에 걸쳐 이루어질 수 없었다. 이것이 광표백 문제입니다. 손상된 마커 분자는 또한 세포에 독성이 될 수 있습니다. 광표백 문제 해결 나고야 대학의 변형 생물 분자 연구소 (ITbM)의 야마구치 시게 히로와 마사야 수 타키는 "미토 PB 옐로우"라는 마커 분자를 개발 한 연구팀을 이끌었습니다. 접힌 구조이며 STED 빔에서 수명이 길다. 미토콘드리아를 표적으로하는 마커 분자에 대한 아이디어는 ITbM의 공동 저자 인 Chenguang Wang에서 나왔습니다. 단일 STED 레이저로 다색 STED 이미징도 가능합니다. 또한 연구원들은 MitoPB Yellow와 유사한 형광 마커가 다른 초 해상도 기술 (예 : Eric Betzig 및 William Moerner가 개발 한 것)에서도 광범위한 응용 분야를 찾아야한다고 기대합니다. 살아있는 세포 이미징을위한 MitoPB Yellow의 실제적인 유용성을 입증하기 위해, 연구진은 특정 구조적 변화를 일으키는 것으로 알려진 조건 하에서 미토콘드리아를 배치했지만, 지금까지는 살아있는 전자에서는 사용할 수없는 투과 전자 현미경을 통해서만 관찰되었다. 미토콘드리아는 생존과 죽는 과정을 관찰하기 위해 DNA 복제를 억제하고 기능 장애를 유발하는 시약으로 처리했습니다. 

https://3c1703fe8d.site.internapcdn.net/newman/gfx/video/2019/livemitochon.mp4

나고야 대학 주도의 연구원들이 만든 MitoPB Yellow 형광 마커를 사용하여 전례없는 시간 동안 전례없는 디테일로 미토콘드리아를 생생하게 촬영했습니다. 마커 분자는 각 미토콘드리아 내의 특정 막에 의해서만 흡수되도록 설계되었으며, STED 현미경 하에서 그의 형광을 매우 오랫동안 유지한다. 이 비디오는 1.5fps에서 90nm의 해상도로 촬영되었습니다. 정지 이미지는 60nm 해상도로 캡처되었습니다. 영양소가 부족한 것에 따라 미토콘드리아는 서로 융합하여 크리스 태의 수를 증가시킵니다. 이 시간 경과 시퀀스는 단일 미토콘드리아를 형성하기 위해 서로 융합 된 두 개의 분리 된 미토콘드리아와 같은 사건을 보여줍니다; 그리고 하나의 미토콘드리아가 함께 융합. 미토콘드리아의 외막은 보이지 않습니다. 우리는 내막이 융합되는 것을보고 있습니다. 그런 다음 Time-gated STED Microscopy를 사용하여 연구팀은 60 나노 미터 해상도 (인간의 머리카락 너비의 약 1 분의 1)로 스틸 이미지를 만들었으며, 미토콘드리아가 영양소 결핍에 의해 반응하는 타임 랩스 이미지 시퀀스를 만들었습니다. 생존하기 위해 양식을 변경합니다. 최대 600 개의 이미지로 이루어진 긴 이미지 시퀀스는 90 나노 미터의 상대적으로 높은 공간 해상도에서 미토콘드리아로 만들어진 첫 번째 이미지입니다. 거의 7 분 동안 녹화 된 시간 경과 시퀀스를 보여주는 비디오 1을 참조하십시오. 몇 분에 걸쳐 내부 미토콘드리아 구조는 여러 가지 방식으로 극적으로 변화했습니다. 처음에는 신율과 신장의 증가가 보였다. 하나의 이미지 시퀀스 (그림 2a 참조)는 인접한 미토콘드리아의 내부 막이 서로 융합되어 있음을 나타냅니다. 다른 이미지 시퀀스 (그림 2b 참조)는 단일 미토콘드리아 내에서 두 개의 크리스 태가 서로 융합 된 것으로 보입니다. 연장 및 더 많은 크리스 태 생성은 에너지 생산 효율 (ATP 합성)을 증가시키면서 미토콘드리아를 "상 염색체 분해 (autophagosomal 저하)"로부터 보호하는 것으로 생각된다. 세포 구성 요소의. 초기 신장 기간 후, 일부 미토콘드리아의 내부 막은 팽창하여 크리스 태를 잃어버린 소구로 나뉘 었습니다 (영화 S2 참조). 일부 소구가 파열되었습니다 (영화 S4). 일부는 동심원을 형성했습니다 (그림 1 및 비디오 1). 형광 강도는 동일하게 유지되었다. 여기서 주목할 점은 크리스토와 막이 이전과 같이 선명하게 이미지화되어 있으며, 이는 미토콘드리아의 사망 원인이 빔 아래에서 마커 분자의 분해로 인한 독성이 아님을 나타냅니다. 매우 강한 STED 레이저는 미토콘드리아를 손상 시켰을 수도 있지만 파열 원인은 정확히 알려져 있지 않습니다. 이 이미지에서, 초기 생존 반응을 본 후, 우리는 강렬한 STED 빔 아래에서 미토콘드리아의 죽음을보고 있습니다. 장래의 연구 방향은 더 긴 파장의 빛에 의해 조명 될 때 빛을 발하는 형광 마커 분자를 생성하여 STED 레이저 빔의 강도를 감소 시켜서 에너지를 낮추는 것입니다. 그러면 미토콘드리아가 더 오래 살 수 있습니다. 그러나 MitoPB Yellow를 사용해도 잘 이해되지 않는 죽어가는 과정을 연구 할 수 있습니다. 죽어가는 과정에서 관찰 된 형태 학적 (구조적) 변화가 아 pop 토 시스 (정상, 통제 된 사망) 또는 괴사 (상해 또는 오작동으로 인한 사망)와 관련이 있는지 아무도 모른다. 아 opt 토 시스는 시토크롬 C라는 신호 분자에 의해 유발되는 것으로 알려져 있습니다. 시토크롬 C를 억제하는 시약이 발견되면 미토콘드리아와 인간 세포가 더 오래 살 수 있습니다. 미토콘드리아 내에서 발생하는 과정을 볼 수 있다면 인간 미토콘드리아 질병을 진단하는 더 나은 방법으로, 심지어 치료법으로 이어져야합니다.

더 탐색 초 고해상도 현미경 검사를위한 배경 억제 더 많은 정보 : Chenguang Wang et al., 미토콘드리아 Cristae의 동적 구조에 대한 초 해상도 라이브 이미징을위한 광 안정성 형광 마커 , National Science of Academys (2019). DOI : 10.1073 / pnas. 1905924116 저널 정보 : 국립 과학 아카데미의 절차 나고야 대학 제공

https://phys.org/news/2019-08-mitochondria-unprecedented-photobleaching-sted-microscopy.html