물리학자가 제안한 고음질 사운드 차단을위한 새로운 필터

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A.(페이지)

.의학, 보안 및 연구를위한 이미징을 혁신하는 자체 구동 X 선 검출기

로스 알 라모스 국립 연구소 James Riordon 2 차원 페 로브 스카이 트 박막으로 만들어진 X-ray 검출기는 외부 전원없이 X-ray 광자를 전기 신호로 변환하며 기존 검출기보다 수백 배 더 민감합니다. 크레딧 : Los Alamos National Laboratory 2020 년 4 월 10 일

로스 알 라모스 국립 연구소와 아르곤 (Argonne)의 협력으로 인해 방사선 노출 및 관련 건강 위험이 크게 줄어드는 동시에 의료 영상의 혁명을 앞두고 새로운 X-ray 검출기 프로토 타입이 출시되었습니다. 국립 실험실 연구원. Los Alamos National Laboratory의 Oppenheimer 박사후 연구원 인 Hsinhan (Dave) Tsai는“ 검출기 프로토 타입 의 핵심 인 페 로브 스카이 트 재료는 저렴한 제조 기술로 생산할 수있다. "결과적으로 기존 X-ray 검출기를 근본적으로 개선하고 예측할 수없는 수많은 응용 분야로 이어질 수있는 비용 효율적이고 고감도의 자체 전원식 검출기입니다." 이 검출기는 실리콘 기반 기술을 광물 페 로브 스카이 트 박막 주위에 구축 된 구조로 대체하여 기존 실리콘 기반 검출기보다 수백 배 더 높은 감도를 제공합니다. 또한, 새로운 페 로브 스카이 트 검출기는 X- 선에 응답하여 전기 신호 를 생성하기 위해 외부 전원이 필요하지 않습니다 . 고감도 페 로브 스카이 트 검출기는 기존의 X- 선 영상에 수반되는 노출의 작은 부분을 필요로하는 치과 및 의료 영상을 가능하게합니다. 노출을 줄이면 환자와 의료진 모두에게 위험이 줄어 듭니다. 페 로브 스카이 트 검출기를 매우 얇게 만들 수 있기 때문에 매우 상세한 이미지의 해상도를 높일 수있어 의료 평가 및 진단이 향상됩니다. 저에너지 및 고분해능 탐지기는 X- 레이 연구 응용 분야에서 보안 스캐너 및 이미징에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 페 로브 스카이 트는 납 및 요오드와 같은 무거운 원소 가 풍부하기 때문에 검출되지 않은 실리콘을 쉽게 통과하는 X- 선은 페 로브 스카이 트에서보다 쉽게 ​​흡수 및 검출됩니다. 결과적으로 페 로브 스카이 트는 특히 고 에너지 X- 선 검출에서 실리콘보다 성능이 뛰어납니다. 이는 싱크로트론 광원과 같은 고 에너지 연구 시설에서 X- 선을 모니터링 할 때 중요한 이점입니다. 페 로브 스카이 트 필름은 표면에 얇은 층의 재료를 경화시키고 남겨 두는 용액을 분무하여 표면에 증착 될 수 있습니다. 결과적으로, 박막 검출기는 고온 금속 증착이 필요한 실리콘 기반 검출기보다 훨씬 쉽고 저렴하게 생산할 수 있습니다. 진공 조건에서. Tsai는“잠재적으로, 우리는 잉크젯 방식의 시스템을 사용하여 대규모 검출기를 인쇄 할 수있다”고 말했다. "이를 통해 50 만 달러 규모의 실리콘 검출기 어레이를 저렴한 고분해능 페 로브 스카이 트 대안으로 대체 할 수 있습니다." X- 선 검출기에서 얇은 층 페 로브 스카이 트의 가능성에 더하여, 더 작은 층은 작은 전압원을 포함한다면 잘 작동합니다. 이것은 유용한 에너지 범위가 X- 선을 넘어 저에너지 감마선으로 확장 될 수 있음을 시사합니다. 이 연구는 Science Advances에 발표되었습니다 .

더 탐색 차세대 X 선 검출기를 통해 바로 볼 수있는 페 로브 스카이 트 반도체 추가 정보 : "2D 레이어 페 로브 스카이 트 다이오드를 사용한 민감하고 견고한 박막 x-ray 검출기" Science Advances (2020). advances.sciencemag.org/content/6/15/eaay0815 저널 정보 : 과학 발전 에 의해 제공 로스 알 라모스 국립 연구소

https://phys.org/news/2020-04-self-powered-x-ray-detector-revolutionize-imaging.html

 

 

A'(A페이지 광고 소개)

.MATLAB과 머신 러닝

전처리에서 배포까지, 딥러닝 워크플로의 모든 단계에 MATLAB이 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다. MATLAB을 사용한 딥러닝의 개괄적인 개요를 훑고, 몇 가지 응용 프로그램을 살펴봅니다.

대용량 데이터와 많은 변수가 관련되어 있는 복잡한 문제가 있으십니까? 머신 러닝으로 문제를 효율적으로 해결할 수 있다는 사실을 알고 있지만, 한 번도 사용해 본 적이 없습니까? 그렇다면 정리되지 않았거나 누락이 있거나 다양한 형식으로 제시되는 데이터를 어떻게 처리하고 계십니까? 이러한 데이터에 꼭 맞는 모델을 어떻게 선택하고 계십니까? 너무 어려운 작업처럼 들리십니까? 낙담하지 마십시오. 체계적인 워크플로우가 있다면 순조롭게 출발할 수 있습니다. eBook을 다운로드하여 기본에서 고급 기법 및 알고리즘까지 차근차근 단계를 밟아 나가 보십시오. MATLAB과 머신 러닝 섹션 1: 머신 러닝 소개 머신 러닝의 기본에 대해 학습합니다. 지도(supervised) 및 비지도(unsupervised) 학습, 올바른 알고리즘 선택하기, 실용적인 예제가 제공됩니다. MATLAB과 머신 러닝 섹션 2: 머신 러닝 시작하기 건강 모니터링 앱을 예제로 활용하여 머신 러닝 워크플로우의 각 단계를 살펴봅니다. 이 섹션에서는 데이터 액세스 및 로드, 데이터 전처리, 특징 도출, 모델 교육 및 개량 방법을 다룹니다. MATLAB과 머신 러닝 섹션 3: 비지도(unsupervised) 학습 적용 하드 및 소프트 클러스터링 알고리즘에 대해 알아보고, 모델 성능을 개선하기 위한 일반적인 차원 감소 기법에 대해 배웁니다. MATLAB과 머신 러닝 섹션 4: 지도(supervised) 학습 적용 분류 및 회귀 알고리즘을 살펴보고, 특징 선택, 특징 변환, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 모델 개선 기법에 대해 배웁니다.

https://kr.mathworks.com/solutions/deep-learning.html?s_tid=hp_brand_deeplearning

 

.딥러닝을 이용해 CT 촬영의 방사선 노출 위험 감소

By 료헤이 나카야마 박사, 리츠메이칸 대학교

컴퓨터 단층 촬영(CT 또는 CAT) 스캔은 장기, 뼈 및 혈관의 3D 이미지를 생성하기 때문에 단순한 X-선 촬영보다 현저하게 높은 진단적 가치를 가지고 있습니다. 이처럼 진단적 측면에서는 가치를 더해 주지만 잠재적으로 유해한 방사선에 노출될 위험이 증가합니다. CT 스캔으로 생성되는 3D 이미지는 컴퓨터 소프트웨어로 겹쳐진 2차원 X-선 이미지가 모여서 만들어집니다. 결과적으로 흉부를 단일 CT 스캔할 경우 평균 방사선 유효 선량은 7mSv(밀리시버트)이며, 이는 흉부 X-선 촬영 시 노출되는 0.02mSv보다 350배 높은 수치입니다. [1] 방사선 노출은 발암 위험과 상관관계가 있으며 가이드라인에서는 어린이 대상 CT 스캔의 경우 방사선량을 1.5mSv로 제한하고 있습니다. 의학자들은 의사들이 필요로 하는 이미지 선명도를 제공하는 동시에 방사선 노출을 제한할 방법을 찾고 있습니다. 한 가지 유망한 방법은 초저선량 CT를 사용하는 것으로, 흉부 이미지의 평균 유효 선량이 약 0.13mSv입니다. [1] 초저선량 CT 스캔의 주요 단점은 해상도가 상대적으로 낮고 노이즈가 크다는 것입니다. 이로 인해 의사가 장기, 지방, 간질 조직을 확인하기 어려울 수 있습니다(그림 1). 그림 1. 초저선량 CT(왼쪽)와 기존 CT(오른쪽)의 이미지 품질 비교. 그림 1. 초저선량 CT(왼쪽)와 기존 CT(오른쪽)의 이미지 품질 비교. 저는 회귀 분석 컨볼루션 신경망(CNN)을 MATLAB® 소프트웨어 시스템으로 개발했습니다. 이 시스템은 초저선량 CT 스캔을 입력으로 사용하지만 일반 선량 CT 스캔과 유사한 이미지 품질을 생성합니다. 따라서 환자의 방사선 노출을 최대 95%까지 줄이면서 일반 선량 CT와 유사한 수준의 진단 정보를 의사에게 제공합니다. 초해상도 및 CNN 저선량 CT 이미지 품질의 개선 방법을 연구하기 시작했을 때, 저는 초해상도 기술을 적용하였습니다. 이때 MATLAB을 사용하여 CT 이미지를 작은 로컬 영역으로 분할하고 저선량 영역과 일반 선량 영역을 짝으로 구성하여 이미지 사전을 구축했습니다. 이 시스템은 새로운 저선량 이미지를 분석할 때 이미지 사전에서 작은 저선량 영역을 찾아내고 사용자에게 맞는 일반 선량 패치를 제시합니다. 이 기술의 유효성은 충분한 비교 데이터를 보유한 대규모의 사전을 갖출 수 있는지에 따라 좌우됩니다. 하지만 사전의 크기가 커지게 되면 시스템의 리소스 수요가 증가합니다. 여기서 중요하게 생각해야 할 부분이 바로 작은 이미지를 찾는 데 필요한 검색 시간입니다. CNN은 학습하는 데 시간이 소요되지만, 새로운 이미지가 입력되었을 때 제가 개발한 초해상도 방식보다 훨씬 빠르게 결과를 산출합니다. 예를 들어, 학습된 CNN은 환자 1명을 대상으로 약 20분 이내에 결과를 산출하는 반면, 초해상도를 사용하여 유사한 결과를 얻는 데에는 약 2시간이 걸렸습니다. 초해상도의 결점을 해결하기 위해 CNN 회귀 분석에 대한 연구를 시작했지만, 사실 초해상도 기술이 명백히 좋은 결과를 보여 주는 경우도 있습니다. 예를 들어, 진단하려는 이미지의 패턴이 사전에 있는 이미지의 패턴과 매우 유사할 때 초해상도 방식은 매우 정확한 결과를 산출합니다. 이에 따라 저는 CNN 회귀 분석과 초해상도를 결합하는 하이브리드 시스템을 구축할 계획입니다. 이미지 확보 및 CNN 구축 초저선량 흉부 CT 스캔의 선명도를 개선하기 위해 2개의 CNN을 사용하는 방식을 적용하였는데, 하나는 CT 이미지의 폐 영역을 담당하고 나머지 하나는 폐 이외의 영역을 담당하도록 했습니다.(그림 2). CNN을 학습하는 데 사용했던 이미지 데이터 세트는 미에 대학교(Mie University)의 연구원들이 제공해 주었습니다. 이 이미지 데이터 세트는 12개 이미지 쌍으로 구성되어 있으며, 각 쌍은 동일한 조직에 대한 일반 선량 스캔과 초저선량 스캔을 포함하고 있습니다. (촬영을 두 번 한다는 것은 환자가 방사선에 추가로 노출된다는 의미이므로 비교적 적은 수의 피험자를 대상으로 연구를 수행해야 했습니다.) 각 이미지는 512 x 512픽셀이었고 스캔마다 250개 이미지(조각)를 포함하고 있습니다. 그림 2. 초저선량 CT로 폐 영역과 폐 이외의 영역을 학습한 CNN. 그림 2. 초저선량 CT로 폐 영역과 폐 이외의 영역을 학습한 CNN. CNN의 초기 구조는 초해상도에 대한 저의 이전 연구 결과를 기초로 했습니다. 이 연구에서 7 x 7 크기의 로컬 영역이 가장 우수한 성능을 나타낸다는 것을 알아냈고, 이 크기로 딥러닝 모델을 구축하기 시작했습니다. 그 다음에는 5 x 5와 128 x 128 사이의 로컬 영역 크기를 실험하여 산출된 각 결과의 선명도를 확인한 후, 폐 영역에는 32 x 32로, 폐 이외의 영역에는 64 x 64 크기로 결정했습니다. 또한 MATLAB을 함께 이용하여 약 128개의 각기 다른 CNN 변형을 평가했고 다양한 컨볼루션 레이어뿐만 아니라 각기 다른 입력 크기와 필터를 시도했습니다. CNN 학습 및 검증 교차 검증을 사용하여 환자 11명의 이미지로 모델을 학습하고 나머지 환자 1명의 이미지를 이용해 모델을 테스트했습니다. 또한 서로 다른 학습 세트 및 테스트 이미지를 이용해 이러한 단계를 12회 반복했습니다. 이 프로세스를 가속화하기 위해 Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 다중 NVIDIA® GeForce 시리즈 GPU로 병렬적으로 학습했습니다. 그리고 학습 프로세스를 모니터링하기 위해 Deep Learning Toolbox™의 모니터링 시각화 옵션을 사용하여 정확도와 손실을 그래프로 작성했습니다(그림 3). 그림 3. Deep Learning Toolbox로 생성한 학습 프로세스의 샘플 플롯. 그림 3. Deep Learning Toolbox로 생성한 학습 프로세스의 샘플 플롯. 각 초저선량 테스트 이미지의 결과는 이미지 품질 메트릭을 측정하기 위한 RMS(제곱평균제곱근) 레벨 및 SSIM(구조적 유사성 지수)을 사용하여 상응하는 일반 선량 이미지와 비교해 평가되었습니다. 다음 단계 실제 임상 환경에서 저의 CNN 기반 시스템을 사용하는 계획이 마련되어 있습니다. 또한 의료 이미지를 편리하게 보관하고 액세스할 수 있는 PAC(의료영상 저장 및 전송) 서버에 이 시스템을 구축하기 위한 방법을 연구하고 있습니다. MATLAB으로 의료 이미징 소프트웨어를 개발하면서 얻을 수 있는 여러 이점 중 하나는 손쉽게 기본 알고리즘에 대한 인터페이스를 만든 후 전체 패키지를 의사에게 배포할 수 있는 환경입니다. 이는 제가 만든 다른 MATLAB 기반 시스템에서이미 완료한 프로세스입니다. 리츠메이칸 대학교는 캠퍼스 차원에서 MATLAB 및 Simulink에 대한 엑세스를 제공하는 전세계 1,000개 이상의 대학 중 한 곳입니다. Campus-Wide License로 연구원, 교수진 및 학생은 강의실, 실험실 등 어느 곳에서나 최신 버전의 제품을 사용할 수 있습니다. 글쓴이에 관하여 Ryohei Nakayama 박사는 리츠메이칸 대학교의 전자 컴퓨터 공학부의 부교수이며, 의료 이미지 처리와 분석 기술의 개발 및 임상 응용 분야의 연구에 관심을 가지고 있습니다. 발행 2018

https://kr.mathworks.com/company/newsletters/articles/using-deep-learning-to-reduce-radiation-exposure-risk-in-ct-imaging.html

 

 

B.

.먼 상대의 광 구동 양성자 펌프

에 의해 도쿄의 대학 수용액에서 정제 된 쉬조 로돕신 단백질. 크레딧 : © 2020 Inoue et al.

연구원들은 Asgard archaea 로 분류 된 미생물 군을 조사하여 막에서 소형 광 활성화 펌프 역할을하는 단백질을 발견했습니다. 정신 분열증 단백질은 양성자를 유기체의 몸으로 끌어들입니다. 이 연구는 세포 또는 미생물의 pH를 제어 할 수있는 새로운 생체 ​​분자 도구 등으로 이어질 수 있습니다. 아스 가르 디아 는 과학에 비교적 익숙 하지 않지만, 고대와 여러 가지면에서 우리에게 중요합니다. 그들은 단일 세포 유기체 이며 원래 바다의 바닥에서 발견되었습니다. 아스 가드 고세균은 원핵 생물로 알려져 있습니다 무엇 : 그들은 아직에도 불구하고, 그들이 포함 할 진핵 생물라는 단세포 생물에 가까운 유전자이며, 세포 핵이없는 세포의 핵을 . 그것들은 고대 공통 조상의 현대 유사체와 같습니다. 이 작지만 중요한 유기체를 조사하기위한 경쟁이 계속되고 있습니다. 도쿄 대학 고체 물리 연구소 부교수 이노우에 부교수, 나고야 공업 대학 칸키 도리 히데키 교수와 그들의 팀은 아스가르드 아르 키아의 특징을 연구하기로했다 . 그리고 이것은 로돕신이라고하는 감광성 또는 광 수용성 단백질입니다. 유기체는 바다와 호수의 바닥에 살기 때문에 빛에 어떤 종류의 감도가 필요한지 놀랍습니다.

먼 상대의 광 구동 양성자 펌프

스키조 르도 포신을 함유하는 고세균은 배양 될 수 없으므로 대장균 이 사용되었다. 크레딧 : © 2020 IDKlab CC BY-SA

4.0 Inoue 는“우리는 schizorhodopsins 라 불리는 Asgard archaea 에서 특별한 rhodopsin의 분자 기능을 탐구하고 그것들이 광 활성화 현미경 펌프의 역할을한다는 것을 발견했다. "Schizorhodopsin은 햇빛 에너지를 사용하여 단백질 내부의 경로를 따라 세포에 양성자를 흡수합니다. 박테리아 및 기타 고풍 과 같은 많은 원핵 생물 은 로돕신을 사용하여 양성자를 펌핑하지만, Asgard archaea 에서이 새로운 형태가 특히 흥미 롭습니다." 이 기능이 발생하는 스케일은 나노 스코픽이므로 높은 감도와 높은 시간 분해능을 가진 정교한 측정 기술이 필요했습니다. Kandori와 이노우에 박사 팀은 펄스 레이저 를 사용 하여 반응을 자극 하는 레이저 플래시 광분 해법을 사용했다 . 레이저 광에 의해 영향을받는 단백질의 색 변화는 민감한 센서에 의해 모니터링되었다. 이들은 정신 분열증의 단기 활성화의 존재 및 성질을 검출 하였다. "이러한 발견은 양성자와 다른 이온 전달 메커니즘을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 또한, schizorhodopsin은 연구원들에게 유용한 분자 도구로 만들어 질 수 있습니다." "예를 들어, 광으로 다양한 세포 현상을 제어하는 ​​새로운 방법론 인 광 유전학에서, 시조 르 호포 신은 또한 양성자 농도를 변화시킴으로써 pH가 변경 될 수 있기 때문에 세포 또는 미생물 내부의 pH를 광으로 제어하는데 사용될 수있다." 이 연구는 Science Advances에 발표되었습니다 .

더 탐색 배양 된 Prometheoarchaeum syntrophicum 샘플은 진핵 세포의 기원에 대한 단서를 제공 할 수 있습니다. 추가 정보 : "스키조 로돕신 : Asgard archaea의 새로운로도 핀 계열로 경구 내 H + 펌프로 작동합니다" Science Advances (2020). DOI : 10.1126 / sciadv.aaz2441 , https://advances.sciencemag.org/content/6/15/eaaz2441 저널 정보 : 과학 발전 도쿄 대학에서 제공

https://phys.org/news/2020-04-driven-proton-distant-relative.html

 

 

C.

.TRAPPIST-1 행성은 어떻게 물을 얻었습니까?

맷 윌리엄스, 유니버스 투데이 해왕성의 궤도를 넘어 얼음 소행성이 풍부한 카이퍼 벨트의 명왕성과 코호트. 크레딧 : NASA 2017 년, 2020 년 4 월 10 일

국제 천문학 자 팀은 중대한 발견을 발표했습니다. 수년간의 관찰 결과에 따르면, TRAPPIST-1 시스템 (지구에서 40 광년 떨어진 곳에 위치한 M 형 붉은 왜성)에는 7 개의 바위 같은 행성이 포함되어있었습니다. 이 행성들 중 3 개가 별의 거주 가능 구역 (HZ) 내에서 발견되었으며, 시스템 자체가 생명을위한 화학 물질을 개발하는 데 80 억 년이 걸렸다는 사실도 흥미 롭습니다. 동시에,이 행성 들이 적색 왜성 주위에서 공전 한다는 사실은 이 세 행성이 오랫동안 대기 또는 액체 물을 유지할 수 있다는 의혹을 불러 일으켰습니다. 국제 천문학 자 팀의 새로운 연구에 따르면, 그것은 행성이 형성 한 잔해 디스크의 구성과 혜성이 나중에 물을 분배하기 위해 주변에 있는지 여부에 달려 있습니다. 이 연구를 담당 한 팀은 막스 플랑크 천문학 연구소 (MPIA)의 Sebastian Marino가 이끄는 것으로 케임브리지 대학, 워릭 대학, 버밍엄 대학, 하버드-스미소니언 천체 물리학 센터 (CfA)의 회원으로 구성되었습니다. 그리고 MPIA. 그들의 발견을 기술 한 연구는 최근 왕립 천문 학회 월간 고지 에 실렸다 . 태양계 가 어떻게 만들어 졌는지에 관해서 천문학 자들은 가스, 먼지 및 휘발성 성운 (일명 성운 가설)으로부터 46 억 년 전에 형성된 일반적인 합의에 있습니다. 이 이론은 이러한 요소들이 중앙에서 먼저 합쳐져 중력 붕괴를 겪고 태양을 만들어 낸다고한다. 시간이 지남에 따라 나머지 물질은 태양 주위에 원반을 형성하여 결국 행성을 형성했습니다. 태양계의 바깥 쪽 범위 내에서, 형성으로부터 남은 물체는 Kuiper Belt라고도 알려진 방대한 양의 빙상 체를 포함하는 큰 벨트로 자리 잡았습니다. 후기 폭격 이론에 따르면,이 벨트에서 쏟아져 내려와 허들 링을 보낸 무수한 혜성과 얼음 물체에 의해 지구와 태양계 전체에 물이 분배되었습니다.

https://youtu.be/Yli7qeCO2xE

TRAPPIST-1 시스템에 자체 Kuiper Belt가있는 경우 유사한 프로세스가 관련된 이유가 있습니다. 이 경우, 중력 교란으로 인해 물체가 벨트에서 튀어 나와 7 개의 행성으로 이동하여 표면에 물이 쌓이게됩니다. 올바른 대기 조건과 결합하여 별의 HZ에있는 세 개의 행성은 표면에 충분한 양의 물일 수 있습니다. 마리노 박사가 전자 우편을 통해 Universe Today에 다음과 같이 설명했습니다. 혜성 벨트를 찾는 것은 저수지가 처음에 존재했음을 나타내는 것입니다. "

TRAPPIST-1 행성 중 3 개 – TRAPPIST-1e, f 및 g –는 별의 소위“거주 가능한 구역”에 있습니다. 크레딧 L NASA / JPL

그러나 마리노 박사 는 오늘날 별 주위에 그러한 벨트 가 없다고해서 시스템이 생명을 유지하기 위해 물을 충분히 공급할 수 없다는 증거는 아니라는 경고도 포함했습니다 . 그러한 벨트를 가진 시스템은 역동적 인 사건으로 인해 수십억 년 동안 진화 한 후 처음에는 시스템을 잃어 버렸을 가능성이 있습니다. 벨트가 시간이 지남에 따라 자연스럽게 덜 무겁고 밝아지기 때문에 감지하기에 너무 희미해질 수 있습니다. 팀은 TRAPPIST-1 시스템을 중심으로 엑소-키퍼 벨트의 부호를 찾기 위해 ALMA (Atacama Large Millimeter / submillimeter Array)에서 수집 한 데이터에 의존했습니다. 이 어레이는 높은 감도로 적외선과 무선 파장 사이에서 전자기 방사선을 방출하는 물체를 감지하는 기능으로 유명합니다. 이를 통해 ALMA는 부스러기 벨트를 특징으로하는 먼지 입자 및 일산화탄소와 같은 휘발성 요소를 시각화 할 수 있습니다. 이것들은 일반적으로 가시 광선에서보기에는 너무 희미하지만, 각각의 별에서 흡수하는 열 때문에 열 복사를 방출합니다. ALMA의 민감성에도 불구하고, 팀은 TRAPPIST-1 주변의 엑소-키퍼 벨트에 대한 증거를 찾지 못했습니다. 마리노 박사는 "불행히도 TRAPPIST-1 주변에서는이를 감지하지 못했지만 우리의 상한선은 초기에 카이퍼 벨트와 비슷한 거리에 거대한 혜성의 거대한 벨트가 있다는 것을 배제 할 수있었습니다"라고 마리노 박사는 말했습니다. 그러나 시스템이 실제로 그러한 벨트로 형성되었을 가능성은 있지만 시스템의 동적 불안정성으로 인해 완전히 파괴되었습니다.”

Proxima Centauri 시스템의 예술가 삽화. 왼쪽에는 Proxima b가 있고 오른쪽에는 Proxima C가 있습니다. 크레딧 : Lorenzo

Santinelli 또한 TRAPPIST-1 시스템은 반경이 40AU보다 작고 지구 질량이 20 개인 물질이 포함 된 행성 디스크로 태어 났을 수 있다고 결론지었습니다. 또한 그들은 디스크에있는 대부분의 먼지 입자가 안쪽으로 운반되어 행성계를 구성하는 7 개의 행성을 형성하는 데 사용되었다고 이론화했다. Marino 박사와 그의 동료들은 또한 모델링 코드를 사용하여 Proxima Centauri와 그 외계 행성 시스템에 대한 보관 ALMA 데이터를 조사했습니다. 여기에는 바위가 많고 거주 가능한 Proxima b와 새로 발견 된 초 지구 Proxima c가 포함됩니다. 2017 년 ALMA 데이터를 사용하여 차가운 먼지와 파편 벨트가 있는지 확인했는데 별이 더 많은 외계 행성을 가지고 있음을 나타내는 것으로 나타났습니다. 여기에서도 그들의 결과는 가스와 먼지 배출에 대한 상한 만 보였으며, 이는 Proxima Centauri의 젊은 디스크가 태양계를 형성 한 디스크의 10 분의 1 정도라는 것을 의미합니다. 마리노 박사가 설명했듯이이 연구는 저 질량 스타 시스템에 대한 몇 가지 질문을 제기합니다. "우리가이 유형의 시스템에 거대한 혜성 벨트가 없다는 것을 발견했다면,이 혜성을 형성하는 데 사용 된 모든 재료가 행성을 더 가깝게 형성하고 성장시키는 데 사용되었다는 것을 의미 할 수 있습니다. 행성의 위치와 방법에 따라 달라지기 때문에, 이러한 종류의 벨트는 태양이나 거대 / 밝기와 같은 주변 별의 ~ 20 % 정도에서 발견됩니다. 훨씬 더 어려워졌으며 M 스타 주변의 벨트 몇 개만 알고 있습니다. "

https://youtu.be/bnKFaAS30X8

마리노 박사는 M 형 별 주변의 차가운 벨트보다 밝은 별 주변의 따뜻한 벨트를 더 쉽게 감지 할 수있는 특정 편견 때문일 수 있다고 마리노 박사는 덧붙였다. 그것은 또한 태양과 같은 별 (G- 형 또는 밝은 별) 주위의 행성 시스템의 구조와 붉은 왜성 주위를 공전하는 것 사이의 본질적인 차이의 결과 일 수 있습니다. 요컨대, 이러한 결과는 어떻게 초기 물이 M- 타입 스타 시스템을 통해 수수께끼로 수송되었는지에 대한 의문을 남긴다. 동시에, 그들은 마리노 박사와 그의 동료들에게 그들의 기술을 더 젊고 더 가까운 별 시스템에 적용하여 모델을 세분화하고 탐지 가능성을 높이도록 독려했습니다. 이러한 노력은 향후 몇 년 안에 온라인으로 제공 될 새로운 우주 기반 망원경과 지상 망원경의 혜택을받을 것입니다. 마리노 박사는“일부 망원경은 더 민감 할 것으로 예상되며, 실제로이 벨트가 존재한다면이를 감지하지만 현재의 망원경으로는이를 감지하기에는 충분히 밝지 않다”고 말했다. 다른 발견과 마찬가지로, 이러한 결과는 외계 행성 연구가 발견 과정에서 특성화 과정으로 어떻게 전환했는지 보여줍니다. 계측 및 방법론이 개선되면서 우리는 다른 유형의 별 시스템이 얼마나 다양하고 차별화 될 수 있는지를보기 시작했습니다.

더 탐색 ALMA는 가장 가까운 별 주변의 차가운 먼지를 발견합니다 추가 정보 : S Marino et al. ALMA, 왕립 천문 학회 월간 공지 (2020)를 통해 TRAPPIST-1 주변의 먼지가 많은 혜성 벨트를 찾고 있습니다. DOI : 10.1093 / mnras / staa266

https://phys.org/news/2020-04-trappist-planets.html

 

 

C'.(페이지내에 광고, 우수한 제품 및 코로나19 예방 및 퇴치에 도움이 될듯)

.UV LED 소독 기술

감마선, X 선, UV 선, 가시 광선, 적외선, 마이크로파 및 전파를 보여주는 파장 차트.  200-280 nm 사이의 UV-C 스펙트럼.

자외선 (UV) 소독 기술은 해로운 화학 물질을 사용하지 않고 처리를 제공 할 수있는 능력으로 인해 지난 20 년 동안 수처리 및 공기 처리 분야에서 최고의 성과를 거두었습니다. UV는 전자기 스펙트럼에서 가시광 선과 x- 레이 사이의 파장을 나타냅니다. UV 범위는 UV-A, UV-B, UV-C 및 진공 -UV로 더 나눌 수 있습니다. UV-C 부분은 LED 소독 제품에 사용되는 파장 인 200nm-280nm의 파장을 나타냅니다. 감마선, X 선, UV 선, 가시 광선, 적외선, 마이크로파 및 전파를 보여주는 파장 차트. 200-280 nm 사이의 UV-C 스펙트럼. UV-C 광자는 세포에 침투하여 핵산을 손상시켜 생식 또는 미생물 학적으로 비활성 상태가됩니다. 이 과정은 본질적으로 일어난다. 태양은 이런 방식으로 자외선을 방출합니다. 병원체의 DNA를 손상시키는 자외선

AquiSense에서는 LED (Light Emitting Diode)를 사용하여 높은 수준의 UV-C 광자를 생성합니다. 광선은 물과 공기 내의 바이러스, 박테리아 및 기타 병원체를 향하거나 표면에 병원체를 무해하게 만듭니다. UV-C LED 기술-차세대 혁명 LED가 디스플레이 및 조명 산업에 혁명을 일으킨 것과 같은 방식으로 UV-C LED 기술은 공기 및 수처리 모두에서 새롭고 개선 된 확장 솔루션을 제공하도록 설정되었습니다. 이제 수은 기반 시스템을 이전에는 사용할 수 없었던 이중 장벽, 사후 여과 보호 기능을 사용할 수 있습니다.

https://www.aquisense.com/technology?gclid=Cj0KCQjwm9D0BRCMARIsAIfvfIY1hXUe1D8a-GZcj9DZVULl4_k1hoEMeiIOeDbiuiI927f-gbhWb8caAg2REALw_wcB

 

UV-C LED 소독 시스템의 세계 최대 공급 업체

PearlLab Beam 분해도

인간 건강 보호 유해 화학 물질 또는 재료의 사용 우리는 실제 문제를 해결하는 솔루션 개발에 열정적입니다 물, 공기 및 표면 소독 응용 분야. 우리는 집, 병원, 비행기 및 우주 비행사에있는 사람들을 위해 그것을합니다. 결국 당사 제품은 수백만의 원격 커뮤니티에 안정적이고 저렴한 물을 제공 할 것입니다. 우리는 주요 UV-C LED 제조업체와 협력하여 장치를 평가합니다. 사용하여 특허 기술과 심도있는 노하우의 결합으로 우리의 제품에 최고의 LED 장치. UV의 미래가 여기 있습니다!

https://www.aquisense.com/pearllab-beam

 

 

.생체 공학 3D 인쇄 산호는 바이오 에너지를 최적화하고 산호초를 도울 수 있습니다

TOPICS : 조류생물 공학산호초해양 생물학미생물학인기있는UCSD케임브리지 대학 으로 캠브리지 대학 2020년 4월 10일 3D 프린트 산호 이것은 하이브리드 리빙 바이오 폴리머에서 미세 조류 콜로니의 주사 전자 현미경 이미지입니다. 크레딧 : University of Cambridge

케임브리지 대학교와 캘리포니아 대학교 샌디에고 연구원은 밀집된 미세 조류 개체군을 키울 수있는 3D 프린트 산호에서 영감을 얻은 구조물을 보유하고 있습니다. 2020 년 4 월 9 일자 Nature Communications 저널에 발표 된 그들의 결과 는 새로운 바이오 영감 물질과 산호 보존 적용에 대한 문을 연다. 바다에서 산호와 조류는 복잡한 공생 관계를 가지고 있습니다. 산호는 조류에게 숙주를 제공하는 반면, 조류는 광합성을 통해 산호에 설탕을 생성합니다. 이 관계는 지구상에서 가장 다양하고 생산적인 생태계 중 하나 인 산호초를 책임집니다. 케임브리지 화학과의 마리 큐리 연구원 인 Daniel Wangpraseurt 박사는“코랄은 빛을 모으고 사용하는 데 매우 효율적이다. "실험실에서 이러한 응용 프로그램을 상용 응용 프로그램에서 복사하여 모방 할 수있는 방법을 찾고 있습니다." Wangpraseurt와 그의 동료 3D는 산호 구조를 인쇄하여 조류 성장을위한 인큐베이터로 사용했습니다. 그들은 다양한 유형의 미세 조류를 시험했으며 표준 액체 성장 배지보다 100 배 더 높은 성장률을 발견했습니다. 천연 산호의 복잡한 구조를 만들기 위해 연구원들은 원래 인공 간 세포의 바이오 프린팅을 위해 개발 된 빠른 3D 바이오 프린팅 기술을 사용했습니다. 산호에서 영감을 얻은 구조물은 천연 산호처럼 빛을 재분배하는데 매우 효율적이었습니다. 생체 적합성 재료 만이 3D 프린팅 된 바이오닉 산호를 제조하는데 사용되었다. Silvia Vignolini 박사는“우리는 살아있는 산호의 광학적 성질을 모방하기 위해 셀룰로스 나노 물질로 도핑 된 고분자 겔과 하이드로 겔의 조합으로 인공 산호 조직과 골격을 개발했다. “셀룰로오스는 풍부한 바이오 폴리머입니다. 산란광이 우수하여 광합성 조류로의 빛 전달을 최적화하는 데 사용했습니다.” 이 팀은 광학 코 히어 런스 단층 촬영 (optical coherence tomography)이라고 불리는 광학 아날로그를 초음파로 사용하여 살아있는 산호를 스캔하고 3D 인쇄 디자인에 모델을 활용했습니다. 맞춤형 3D 바이오 프린터는 빛을 사용하여 산호초 미세 구조를 몇 초 안에 인쇄합니다. 인쇄 된 산호는 자연 산호 구조와 광 수확 특성을 복사하여 살아있는 미세 조류를위한 인공적인 숙주-미세 환경을 만듭니다. Wangpraseurt는“호스트 미세 서식지를 복제함으로써 3D 생체 인식 산호를 산호 조류 공생의 모델 시스템으로 사용할 수 있으며, 이는 산호초 감소 동안 공생의 붕괴를 이해하는 데 시급히 필요합니다. “우리의 새로운 기술에는 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 우리는 최근 개발 도상국에서 바이오 제품에 대한 조류를 재배하기 위해 산호에서 영감을 얻은 가벼운 수확 방식을 사용하는 만타 즈라는 회사를 만들었습니다. 우리는이 기술이 확장 가능하여 조류 생물 분야에 실질적인 영향을 미치고 궁극적으로 산호초 사멸을 책임지는 온실 가스 배출량을 줄일 수 있기를 희망합니다.” 이 연구에 대한 자세한 내용은 3D 프린팅 된 Bionic Corals를 통해 미세 조류의 광합성을보다 효율적으로 할 수 있습니다.

참조 :“Bionic 3D 프린트 산호”Daniel Wangpraseurt, Shangting You, Farooq Azam, Gianni Jacucci, Olga Gaidarenko, Mark Hildebrand, Michael Kühl, Alison G. Smith, Matthew P. Davey, Alyssa Smith, Dimitri D. Deheyn, Shaochen Chen and Silvia Vignolini, 2020 년 4 월 9 일, Nature Communications. DOI : 10.1038 / s41467-020-15486-4 이 연구는 유럽 연합의 Horizon 2020 연구 및 혁신 프로그램, 유럽 연구위원회, David Phillips Fellowship, National Institutes of Health, National Science Foundation, Carlsberg Foundation 및 Villum Foundation의 지원을 받았습니다.

https://scitechdaily.com/bionic-3d-printed-corals-could-optimize-bioenergy-and-help-coral-reefs/





.음, 꼬리가 보인다



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
Park Soo-jin is a meteorologist. She is Lee Hyun Kyu's friend of the same age.

 

 

.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

참고.

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

https://phys.org/news/2019-09-black-hole-center-galaxy-hungrier.html

https://phys.org/news/2019-09-programmable-swarmbots-flexible-biological-tools.html

https://phys.org/news/2019-10-hard-ceramic-tough-steel-newly.html

http://www.sci-news.com/astronomy/earth-sized-exoplanet-habitable-zone-red-dwarf-toi-700d-07991.html

또 다른 모델은 TOI-700d를 구름이없는 전 지구의 현대 지구 버전으로 묘사합니다. 별빛이 행성의 대기를 통과 할 때 이산화탄소와 질소와 같은 분자와 상호 작용하여 스펙트럼 선 (spectral line)이라고하는 독특한 신호를 생성합니다.”또한 과학자들은 TOI-700d의 20 가지 모델 게시되었습니다 .

https://scitechdaily.com/astronaut-says-alien-lifeforms-that-are-impossible-to-spot-may-be-living-among-us/

버전에 대해 시뮬레이션 된 스펙트럼을 생성했습니다.

 

 

.물리학자가 제안한 고음질 사운드 차단을위한 새로운 필터

TOPICS : 버팔로소재 과학공중 보건대학 으로 버팔로 대학 2020년 4월 13일 고음질 사운드 필터 최대 20 킬로 헤르츠의 고주파 사운드를 차단하도록 설계된 시스템의 아티스트 그림. 이 시스템은 플라스틱 벽으로 둘러싸인 텅스텐 카바이드 비드 (가벼운 비드)의 테이퍼 체인으로 번갈아 가며 Delrin 플라스틱 비드의 테이퍼 체인 (더 어두운 비드)을 포함합니다. 학점 : 버팔로 대학의 Robert Rivera; 루이스 마차도, 브라질 페라 연방 대학교

높은 소음을 줄여야합니까? 과학은 답을 가질 수 있습니다. 새로운 연구에서 이론 물리학 자들은 테이퍼 진 구형 비드 체인으로 만든 물질이 인간의 청각의 범위 나 그 너머에있는 소리를 줄이는 데 도움이 될 수 있다고보고합니다. 이러한 소음이 건강에 미치는 영향은 확실하지 않습니다. 그러나 일부 연구에 따르면 메스꺼움, 두통, 현기증, 청각 장애 또는 기타 증상이 나타날 수 있습니다. “우리 주변에는 상당한 양의 초음파가 있으며, 그 중 상당수는 알려지지 않은 영향을 미칩니다. 따뜻한 지역에는 해충을 제거하기 위해 초음파 방출에 크게 의존하는 해충 방제 시스템이 있습니다. 기계, 드릴링에서 나온 초음파가 있습니다. 버팔로 예술 과학 대학 (Buffalo College of Arts and Sciences) 의 물리학 교수 인 Surajit Sen은 특정 램프가 이러한 고주파 노이즈를 방출 할 수 있다고 말했다 . “청각에 어떤 영향을 미칩니 까? 그리고 그 대가로 뇌에 어떤 영향을 미칩니 까? "이러한 미지수로 인해 고주파 사운드를 차단하는 시스템을 설계하는 것이 잠재적 인 가치가 있다고 생각했습니다." 새로운 연구는 2020 년 2 월 Granular Matter 에 실 렸으며 2019 년 11 월에 온라인으로 출판되었다. Sen은 브라질 Pará의 University of Pará에서 물리학 교수 인 Luís Paulo Silveira Machado와 공동 연구를 진행했습니다. Machado는 그의 고향 대학의 재정적 지원을 받아 UB에서 방문 학자로서 일의 일부를 수행했으며 Sen의 연구는 Fulbright-Nehru Academic and Professional Excellence Fellowship에 의해 부분적으로 지원되었습니다. “우리 주변에는 상당한 양의 초음파가 있으며, 그 중 상당수는 알려지지 않은 영향을 미칩니다. … 이러한 알려지지 않은 사실 때문에 고주파 사운드를 차단하는 시스템을 설계하는 것이 잠재적 인 가치가 있다고 생각했습니다.” — Surajit Sen, 버팔로 대학 물리학과 교수 이 연구는 전산 모델링을 사용하여 다양한 재료가 최대 20 킬로 헤르츠의 주파수로 들어오는 소리를 얼마나 잘 감쇠시킬 수 있는지를 조사했습니다. Machado와 Sen은 플라스틱 벽으로 둘러싸인 다양한 크기의 구형 구슬로 만들어진 여러 재료를 연구했습니다. 그들이 찾은 최고의 설정은 텅스텐 카바이드라는 금속으로 만든 테이퍼 드 비드 체인으로 구성되어 있으며 Delrin이라는 플라스틱으로 만든 테이퍼 드 비드 체인으로 번갈아 나타납니다. 컴퓨터 시뮬레이션에서이 시스템은 다양한 음량의 고주파 노이즈를 효과적으로 필터링하여 이러한 사운드를 크게 줄였습니다. 과학자들은 아직 실험실에서 재료를 테스트하지 않았습니다. 그러나 그것이 작동한다면, 잡음 필터링 시스템은 헤드폰이나 고주파 소리를 감쇠시키는 다른 장벽에 사용될 수 있다고 연구원들은 말한다. Machado는“제안 된 장치의 장점은 구성이 간단하다는 것입니다. “이 제안은 비용이 적게 들고 유지 보수가 거의 필요없는 시공이 용이 한 프로토 타입입니다. 또한 구성이 확장 가능하여 소량 또는 대량에 적용 할 수 있습니다. 다음 단계는 연구중인 출력 신호를 리디렉션하는 것입니다.”

참조 : 루이스 파올로 베이라 마차 및 Surajit 센 2019 15 11 의해 "저주파 초음파 신호의 필터로 장식 입상 결정" 입상 물질 . DOI : 10.1007 / s10035-019-0977-4

https://scitechdaily.com/new-filter-for-blocking-high-pitched-sounds-proposed-by-physicists/

 

 

.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

 

 

.과학자들은 또한 붉은 행성(mars)에서 화석화 된 미생물 생명의 징후를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다

 

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