Black hole collision may have exploded with light
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.Black hole collision may have exploded with light
블랙홀 충돌이 빛으로 폭발했을 수 있습니다
에 의해 대학원 센터, CUNY 초 거대 블랙홀 및 주변 가스 디스크에 대한 아티스트의 개념. 이 디스크 내에는 서로 공전하는 두 개의 작은 블랙홀이 있습니다. 팔로마 천문대 (Palomar Observatory)의 ZTF (Zwicky Transient Facility)의 데이터를 사용하여, 연구원들은 더 큰 블랙홀에 합병 된 직후에 하나의 이진 쌍에서 나온 것으로 의심되는 빛의 플레어를 발견했습니다. 블랙홀의 합병으로 인해 디스크 내에서 한 방향으로 움직여 가벼운 플레어를 생성하는 방식으로 가스를 쟁기질하게되었습니다. 결과는 확인되지는 않았지만, 한 쌍의 블랙홀에서 한 쌍의 빛이 빛을 처음 발견했을 수 있습니다. 이 통합 된 블랙홀은 2019 년 5 월 21 일 National Science Foundation에서 처음 발견되었습니다. s 레이저 간섭계 합병에 의해 생성 된 중력파를 픽업하는 LIGO (중력파 관측소) 및 유럽 처녀 자리 탐지기. 크레딧 : Caltech / R. 상처 (IPAC)JUNE 25, 2020
두 개의 블랙홀이 서로 나선형으로 충돌하여 충돌하면 공간과 시간에 중력파라고 불리는 잔물결을 보냅니다. 블랙홀은 빛을 발산하지 않기 때문에 이러한 현상은 광파 나 전자기 방사선으로 빛날 것으로 예상되지 않습니다. CUNY 천체 물리학 자 대학원 센터 KE Saavik Ford와 Barry McKernan은 블랙홀 합병이 빛으로 폭발 할 수있는 방법을 제시했습니다. 천문학 자들은 처음으로 이러한 광 생성 시나리오 중 하나의 증거를 보았습니다. 그들의 조사 결과는 현행 검토 보고서 (Physical Review Letters) 에서 찾아 볼 수 있습니다 . CUNY 대학원 센터의 과학자들로 구성된 팀; Caltech의 Zwicky 과도 시설 (ZTF); Manhattan Community College (BMCC)의 자치구; 그리고 미국 자연사 박물관 (AMNH)은 한 쌍의 합쳐지는 블랙홀 에서 빛의 플레어로 보이는 것을 발견했습니다 . 이 행사 (S190521g)는 2019 년 5 월 21 일에 국립 과학 재단 (NSF) 레이저 간섭계 중력파 관측소 (LIGO)와 유럽 처녀 자리 감지기에 의해 처음 확인되었습니다. 블랙홀이 합쳐지면서 공간과 시간이 흐르면서 중력파. 그 후 얼마 지나지 않아 샌디에고의 팔로마 천문대에 위치한 ZTF의 과학자들은 같은 사건에 대한 기록을 검토하고 합쳐지는 블랙홀에서 나오는 빛의 플레어가 무엇인지 발견했습니다. "대부분의 은하의 중심에는 초 거대 블랙홀이 숨어있다. 블랙홀을 포함하여 별과 죽은 별 무리에 둘러싸여있다"고 연구 센터 저자 인 포드는 BMCC와 AMNH 대학원 센터의 교수였다. "이 물건들은 중앙에있는 괴물 여왕벌 주변에 화난 꿀벌처럼 뭉친다. 그들은 중력 파트너를 찾아서 짝을 지을 수 있지만 보통 파트너를 미친 춤으로 빨리 잃을 수있다. 그러나 초 거대 블랙홀 디스크에서는 흐르는 가스가 이끼를 전환시킨다. 떼를 지어 고전적인 미뉴에트를 만들어 블랙홀을 구성하여 짝을 이룰 수있게했습니다. "라고 그녀는 말합니다. 블랙홀이 합쳐지면 새롭고 더 큰 블랙홀은 무작위 방향으로 킥을 발생 시키며 디스크의 가스를 통해 쟁기질을합니다. "이 망원경은 망원경으로 볼 수있는 밝은 플레어를 생성하는 것은이 과속 총알에 대한 가스의 반응"이라고 대학원생, BMCC 및 AMNH의 천체 물리학 교수 인 McKernan은 말했다. Caltech의 천문학 연구원이자 ZTF의 프로젝트 과학자 인 Matthew Graham은이 초 거대 블랙홀이 이처럼 갑작스러운 플레어보다 몇 년 전부터 엉망이되었다고 말했다. 플레어는 중력파 사건과 일치하기 위해 올바른 시간 척도와 올바른 위치에서 발생했다. 우리의 연구에서, 플레어는 블랙홀 합병 의 결과라고 결론 지었다 . 그러나 우리는 완전히 배제 할 수는 없다. 다른 가능성. " "ZTF는 이와 같이 새롭고 희귀하며 가변적 인 천문학적 활동을 식별하도록 특별히 설계되었습니다."라고 NSF의 천문 과학 국장 인 Ralph Gaume은 말했습니다. "신기술에 대한 NSF의 지원은 우리가 그러한 사건을 추적 할 수있는 방법을 계속 확장하고 있습니다." 이러한 플레어는 합병 동안 생성 된 중력파가 처음 튀어 나온 후 며칠에서 몇 주 후에 시작될 것으로 예상됩니다 . 이 경우 ZTF는 이벤트를 바로 잡을 수 없었지만 과학자들이 몇 달 후 보관 ZTF 이미지를 살펴보면 2019 년 5 월 중력파 사건 이후 며칠이 지난 신호를 발견했습니다. ZTF는 한 달 동안 플레어가 천천히 사라지는 것을 관찰했습니다. 과학자들은 스펙트럼이라고 불리는 초 거대 블랙홀의 빛을 좀 더 자세히 살펴 보려고했지만, 그들이봤을 때 플레어는 이미 사라졌습니다. 스펙트럼은 플레어가 초 거대 블랙홀의 디스크 내에 블랙홀을 병합함으로써 나온다는 아이디어에 대해 더 많은 지원을 제공했을 것입니다. 그러나 연구원들은 블랙홀이 본질적으로 별을 먹을 때 발생하는 초신성 또는 조석 붕괴 사건을 포함하여 관측 된 플레어의 다른 가능한 원인을 대부분 배제 할 수 있다고 말했다. 더구나이 팀은 플레어가 주변의 원반을 정기적으로 공급하는 초 거대 블랙홀의 일반적인 럼블 링에서 나온 것 같지는 않다고 말했다. Caltech가 이끄는 Catalina 실시간 과도 측량을 사용하여 지난 15 년 동안 블랙홀의 행동을 평가할 수 있었으며 2019 년 5 월까지 급격히 강화 된 활동은 상대적으로 정상적인 것으로 나타났습니다. 공동 저자 인 Mansi Kasliwal (MS '07, Ph.D. ')는 "이 같은 초 거대 블랙홀은 항상 플레어를 가지고있다. 조용한 물체는 아니지만이 플레어의 타이밍, 크기 및 위치는 훌륭하다"고 말했다. 11), Caltech의 천문학 조교수. "이와 같은 플레어를 찾는 이유는 천체 물리학과 우주론 문제에 막대한 도움이되기 때문입니다. 우리가 이것을 다시 할 수 있고 다른 블랙홀의 합병에서 나오는 빛을 감지하면 블랙홀의 집을 무너 뜨릴 수 있습니다. 원산지에 대해 자세히 알아보세요. " 새로 형성된 블랙홀은 앞으로 몇 년 안에 또 다른 플레어 를 일으킬 것 입니다. 합병 과정에서 물체는 물체를 걷어차 서 초 거대 블랙홀 디스크에 다시 들어가 ZTF가 볼 수있는 또 다른 빛을 발산했습니다. 이 논문의 제목은 "이진 블랙홀 합병 중력파 사건 GW190521g에 대한 후보 전자파 대응 물"입니다.
더 탐색 새로운 연구는 블랙홀 합병을 탐지하기위한 가벼운 서명을 제안합니다 추가 정보 : "이진 블랙홀 합병 중력파 사건 GW190521g에 대한 후보 전자파 대응 물", 물리적 검토 편지 (2020). 저널 정보 : 실제 검토 서한 CUNY 대학원 센터에서 제공
https://phys.org/news/2020-06-black-hole-collision.html
.Scientists develop new tool to design better fusion devices
과학자들은 더 나은 핵융합 장치를 설계하기위한 새로운 도구를 개발합니다
프린스턴 플라즈마 물리학 실험실 Raphael Rosen PPPL 물리학 자 마이클 콜. 크레딧 : Elle Starkman / PPPL JUNE 25, 2020
통신국 과학자들이 태양과 별에 전력을 공급하는 핵융합 과정을 지구에 가져 오려고하는 한 가지 방법은 아침 식 사용 크롤러 모양의 꼬인 자기 코일 장치 내에 뜨겁고 충전 된 플라즈마 가스를 가두는 것입니다. 그러나 스텔라 레이터 (스텔라 레이터)라고 불리는이 장치는 열이 융합 반응을 방해하는 플라즈마 코어를 빠져 나가지 않도록 정밀하게 설계되어야합니다. 현재 미국 에너지 부 (DOE) 프린스턴 플라즈마 물리 연구소 (PPPL)의 연구원들은 고급 컴퓨터 코드가 필수 열을보다 효과적으로 제한하는 별자리를 설계하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었습니다. XGC-S라고하는이 코드는 별자리 연구에 새로운 문을 열어줍니다. PPPL 물리학 자 마이클 콜 (Michael Cole)은“우리 연구의 주요 결과는 코드를 사용하여 별자리에서 초기 또는 선형 및 난류 플라즈마 동작을 시뮬레이션 할 수 있다는 점 이다 . "이것은 열을 가장 잘 포함하고 어떤 융합체 조건을 가장 효율적으로 유지하는 스텔라 레이터 모양을 결정할 수 있음을 의미합니다." Fusion은 자유 전자와 원자핵으로 구성된 고온의 충전 된 물질 상태 인 플라즈마 형태의 빛 요소를 결합하여 태양과 별에서 엄청난 양의 에너지를 생성합니다. 과학자들은 전기를 생산하기 위해 안전하고 깨끗한 전력을 거의 완벽하게 공급하기 위해 지구의 장치에서 융합을 복제하는 것을 목표로합니다. PPPL 과학자들은 도넛처럼 보이지만 장치를보다 효율적으로 만드는 핀치 및 변형이있는 핵융합 기계 내부의 플라즈마 동작을 유사 축 대칭으로 알려진 형태로 시뮬레이션했습니다. 연구진은 PPPL에서 개발 된 최신 코드 인 XGC의 업데이트 된 버전을 사용하여 토카막 (tokamaks)이라고하는 도넛 형 융합 시설에서 난류 를 모델링 했습니다. Cole과 그의 동료들의 수정으로 새로운 XGC-S 코드는 기하학적으로 복잡한 스텔라 레이터에서 플라즈마를 모델링 할 수있었습니다. 시뮬레이션은 작은 영역으로 제한되는 방해 유형이 복잡해지고 플라즈마 내 더 큰 공간을 채우기 위해 확장 될 수 있음을 보여주었습니다. 결과는 XGC-S가 이전에 가능했던 것보다 이러한 유형의 스텔 레이터 플라즈마를 더 정확하게 시뮬레이션 할 수 있음을 보여주었습니다. PPPL의 고급 프로젝트 부서장 인 David Gates는“이것이 별자리의 난류 연구에서 정말로 중요한 발전의 시작이라고 생각한다. "새로운 결과를 얻을 수있는 큰 창이 열립니다." 연구 결과는 XGC 코드를 성공적으로 수정하여 스텔 레이터에서 난류를 시뮬레이션하는 것을 보여줍니다. 이 코드는 플라즈마 코어에서 에지까지 스텔라 레이터의 난류를 계산할 수있어 플라즈마 의 동작에 대한보다 완벽한 그림을 제공합니다 . 콜은 “난류는 융합 플라즈마에서 열이 누출되는 주요 메커니즘 중 하나 ”라고 말했다. "스텔라 레이터는 토카막보다 더 다양한 모양으로 구축 될 수 있기 때문에 토카막보다 난류를 더 잘 제어하는 모양을 찾을 수있을 것입니다. 큰 실험을 많이 만들어서 검색하는 것은 너무 비싸므로 검색하려면 큰 시뮬레이션이 필요합니다. "그들은 사실상." 연구원들은 난류가 어떻게 열 누출을 일으키는 지 더 명확하게 볼 수 있도록 XGC-S를 추가로 수정할 계획입니다. 그림이 완성 될수록 과학자들은 가상 영역에서 별 모양 실험을 시뮬레이션하는 데 더 가깝습니다. 콜은“ 정확한 코드와 강력한 컴퓨터를 갖추면 시뮬레이션 중인 스텔라 레이터 디자인을 쉽게 변경할 수있다”고 말했다.
더 탐색 W7-X 융합 장치의 설계로 장애물을 극복 할 수 있다고 과학자들은 추가 정보 : MDJ Cole et al., 준축 대칭 성상, 플라즈마 물리학 (2020)의 비선형 글로벌 자이로 키네틱 델타 -f 난류 시뮬레이션 . DOI : 10.1063 / 1.5140232 저널 정보 : 플라즈마 물리학 에 의해 제공 프린스턴 플라즈마 물리 연구소
https://phys.org/news/2020-06-scientists-tool-fusion-devices.html
.Developing new techniques to improve atomic force microscopy
원자 현미경을 향상시키는 새로운 기술 개발
하여 고급 과학 기술 베크 연구소 새로운 널-편향 접근법과 비교하여, 이전 편향 AFM-IR 검출을 이용하여 수집 된 4 nm 두께의 중합체 필름에 의해 생성 된 화학 신호. 크레딧 : Beckman Institute of Advanced Science and Technology JUNE 26, 2020
Beckman Institute of Advanced Science and Technology의 연구원들은 원자력 현미경을 사용하여 나노 스케일 화학 이미징의 검출 능력을 향상시키는 새로운 방법을 개발했습니다. 이러한 개선은 현미경과 관련된 노이즈를 감소시켜 연구 할 수있는 샘플의 정밀도와 범위를 증가시킵니다. "나노 스케일 분자 특성화를위한 폐 루프 원자력 현미경-적외선 분광 이미징"연구가 Nature Communications 에 발표되었다 . 원자력 현미경은 물질의 표면을 스캔하여 높이의 이미지를 생성하는 데 사용되지만이 기술은 분자 조성을 쉽게 식별 할 수 없습니다. 연구원들은 이전에 AFM-IR이라는 AFM과 적외선 분광법의 조합을 개발했습니다. AFM-IR 현미경은 캔틸레버를 사용합니다. 캔틸레버는 한쪽 끝의 지지대와 다른 쪽 끝의 날카로운 팁에 연결되어 IR 레이저를 비추어 도입 된 샘플 의 미묘한 움직임을 측정 합니다. 샘플에 의한 빛의 흡수는 캔틸레버를 팽창시키고 편향시켜 IR 신호를 생성합니다. Urbana-Champaign의 일리노이 대학교 (University of Illinois) 엔지니어링 창립자이자 암 센터 책임자 인 Rohit Bhargava는“이 기술은 널리 사용되지만 성능에는 한계가있다. "문제는 데이터의 품질을 제한하는 알려지지 않은 잡음원이 있다는 것입니다." 연구원들은 기기의 작동 방식을 이해하고 노이즈 소스를 식별하기 위해 이론적 모델을 만들었습니다. 또한, 정확성을 향상시켜 IR 신호를 감지하는 새로운 방법을 개발했습니다. Bhargava가 이끄는 화학 이미징 및 구조 연구실의 대학원생 인 Seth Kenkel은 "캔틸레버 편향은 편향이 심할수록 잡음이 발생하기 쉬워진다"고 말했다. "우리는 캔틸레버 편향을 감지하는 대신, 피에조 성분을 제로 편향을 유지하기위한 단계로 사용했습니다. 압전 재료에 전압을 적용함으로써, 피에조에 인코딩 된 동일한 화학 정보를 기록하면서 저소음으로 작은 편향을 유지할 수 있습니다. 전압." 캔틸레버를 이동하는 대신 연구원은 압전 결정의 이동을 사용하여 IR 신호를 기록합니다. Kenkel 박사는“이것이 처음으로 신호를 감지하기 위해 피에조 액추에이터를 제어 한 것은 이번이 처음이다. 다른 연구원들은 AFM-IR과 관련된 근본적인 문제를 해결하지 못하는보다 복잡한 감지 시스템을 사용하여 소음과 같은 문제를 해결하기 위해 노력하고있다. Bhargava는 “사람들은이 기술을 사용하여 잡음 문제로 인해 강한 신호를 갖는 샘플을 측정 할 수 있었다 ”고 말했다. "개선 된 감도로 세포막과 같이 훨씬 적은 양의 시료를 이미징 할 수 있습니다." 더 다양한 샘플을 측정하는 것 외에도 연구원들은이 기술을 사용하여 더 작은 샘플 량을 측정하기를 희망합니다. Bhargava는“우리는이 기술을 사용하여 단일 지질 이중층처럼 소량으로 존재하는 복잡한 혼합물을 볼 수있다”고 말했다. "Bhargava 연구소가 개발 한 새로운 기술은 흥미 롭다. 우리 그룹은 복잡한 표면의 단백질 변형에 대해 즉시 배우기 위해이 기술을 사용하는 데 관심이있다"고 화학부 책임자이자 Larry Faulkner Endowed Chair of Chemistry는 말했다.
더 탐색 주변 환경에서의 새로운 현미경 검사로 표면 전위 측정에서 10 nm 미만의 공간 분해능 달성 추가 정보 : "나노 스케일 분자 특성화를위한 폐 루프 원자력 현미경-적외선 분광 이미징" Nature Communications (2020). DOI : 10.1038 / s41467-020-17043-5 저널 정보 : Nature Communications 가 제공하는 고급 과학 기술에 대한 베크만 연구소
https://phys.org/news/2020-06-techniques-atomic-microscopy.html
.X-rays size up protein structure at the 'heart' of COVID-19 virus
COVID-19 바이러스의 '심장'에서 X- 레이 크기 단백질 구조
작성자 : Jeremy P Rumsey, Oak Ridge National Laboratory SARS-CoV-2 주요 프로테아제의 겹친 X- 선 데이터는 실온 (오렌지색)의 단백질과 극저온 냉동 구조 (백색)의 구조적 차이를 보여줍니다. 크레딧 : Jill Hemman / ORNL,2020 년 6 월 25 일
미국 에너지 부 에너지 부의 오크 리지 (Oak Ridge)와 아르곤 국립 연구소의 연구팀은 바이러스를 재생할 수있는 효소 인 SARS-CoV-2 주요 프로테아제에 대한 최초의 실온 엑스레이 측정을 수행했습니다. X-ray 측정은 효소 단백질 의 포괄적 인 3D 모델을 구축하려는 연구원의 궁극적 인 목표에서 중요한 첫 단계입니다 . 이 모델은 바이러스의 복제 메커니즘을 차단하고 COVID-19 전염병을 종식시키는 약물 억제제를 찾는 것을 목표로하는 슈퍼 컴퓨팅 시뮬레이션을 발전시키는 데 사용됩니다. 그들의 연구 결과는 공개적으로 이용 가능하며 Nature Communications 저널에 실렸다 . SARS-CoV-2는 질병 COVID-19를 일으키는 바이러스입니다. 바이러스는 프로테아제 효소에 의해 더 작은 길이로 절단되어야하는 장쇄 단백질을 발현함으로써 재생산된다 . " 프로테아제 는 바이러스 수명주기에 없어서는 안될 단백질입니다. 단백질은 발렌타인 하트 모양이지만 실제로는 복제 및 확산되는 바이러스의 심장입니다. 프로테아제를 억제하고 심장을 멈 추면 바이러스 ORNL의 Andrey Kovalevsky는 해당 프로테아제가 복제에 필수적인 단백질을 생산할 수 없기 때문에 프로테아제가 중요한 약물 표적으로 여겨지는 이유라고 말했다. 이 구조는 극저온으로 보존 된 결정으로 알려져 있지만 "이 효소의 구조가 처음으로 실온 에서 측정 된 것은 세포가 작동하는 생리 학적 온도에 가깝기 때문에 중요합니다."
ORNL의 단백질 결정화 및 특성화 실험실에서 성장하고 현미경으로 나타낸 SARS-CoV-2 단백질 분해 효소 결정은 X- 선 산란 실험에 사용될 것입니다. 크레딧 : Daniel Kneller / ORNL, 미국 에너지 부
단백질 구조의 완전한 모델을 구축하려면 구조 내 각 요소를 식별하고 배열 방식을 확인해야합니다. X- 선은 탄소, 질소 및 산소 원자와 같은 무거운 원소를 탐지하는 데 이상적입니다. 대부분의 대규모 싱크로트론 시설에서 X- 선 빔의 강도로 인해 생물학적 시료는 일반적으로 데이터를 수집 할 수있을만큼 오랫동안 방사선을 견딜 수 있도록 약 100K 또는 화씨 약 280도까지 극저온으로 동결되어야합니다. ORNL 연구진은 결정화 된 단백질 샘플의 수명을 연장하고 실온에서 측정하기 위해 싱크로트론 냉동 연구에 필요한 것보다 더 큰 결정을 성장 시켰으며 덜 강한 빔을 특징으로하는 사내 X- 선 기계를 사용했습니다. "단백질 결정의 성장과 데이터 수집은 지루하고 시간 소모적 인 과정입니다. 일반적으로 샘플을 싱크로트론으로 준비하고 배송하는 데 걸리는 시간에 결정을 성장시키고 측정을 수행하며 데이터 분석을 시작할 수있었습니다." 이번 연구의 첫 번째 저자 인 ORNL의 Daniel Kneller는 말했다. "그리고이 문제를 연구하기 위해 동원하는 많은 과학자들과 전염병이있을 때 여유가 없습니다." 프로테아제 효소는 단백질의 골격을 형성하는 질소-탄소-탄소 원자의 반복 패턴을 갖는 아미노산 사슬로 구성된다. 아미노산 빌딩 블록 또는 "잔류 물"의 측기는 각각의 중심 골격 탄소 원자로부터 연장된다. 효소는 특정 3D 형태로 접혀 약물 분자가 부착되는 특수 포켓을 만듭니다. 프로테아제 단백질은 심장과 같은 모양이고 하나의 기능을하여 바이러스가 복제되고 퍼지게한다.
프로테아제를 억제하면 바이러스 재생산이 차단됩니다. 크레딧 : 크레딧 : Andrey Kovalevsky / ORNL, 미국 에너지
이 연구는 실온 및 극저온 샘플에서 백본의 방향과 일부 잔류 물 사이에 상당한 구조적 차이를 보여 주었다. 이 연구는 결정을 동결 시키면 구조적 인공물이 도입되어 단백질 분해 효소 구조를 덜 정확하게 이해할 수 있다고 제안합니다. 팀의 결과는 미국에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터 인 ORNL에서 Summit을 사용하여 약물 도킹 시뮬레이션을 수행하고있는 테네시 주지사의 회장 인 Jeremy Smith가 이끄는 ORNL-University의 연구자들과 공유되고 있습니다. ORNL의 해당 저자 인 Leighton Coates는“서밋에서 연구자들은 알려진 약물 화합물을 복용하고이를 약물 재순환을위한 주요 프로테아제에 계산적으로 결합 시키려고 노력할뿐만 아니라 다른 잠재적 인 약물 후보에 대한 새로운 리드를 찾고있다”고 말했다. "실내 온도 데이터는 이러한 시뮬레이션을위한보다 정확한 모델을 구축하고 약물 설계 활동을 개선하는 데 사용됩니다." SARS-CoV-2 주요 프로테아제의 3D 모델을 완성하는 연구원의 다음 단계는 ORNL의 High Flux Isotope Reactor와 Spallation Neutron Source에서 중성자 산란을 사용하는 것입니다. 중성자는 수소 원자를 찾는 데 필수적이며, 이는 많은 촉매 기능 및 약물 설계 노력 에서 결정적인 역할을합니다 . 효소를 만드는데 사용 된 프로테아제 플라스미드 DNA는 Advanced Photon Source의 Argonne 's Structural Biology Center에 의해 제공되었다. X- 선 산란 실험에 사용 된 단백질의 결정화는 ORNL의 구조 및 분자 생물학 센터에서 수행되었다.
더 탐색 통찰력있는 HIV 연구의 역사는 COVID-19 연구에 대한 중성자 산란 접근법을 고무합니다 추가 정보 : Daniel W. Kneller et al., 실온 X- 선 결정학, Nature Communications (2020)에 의해 밝혀진 SARS-CoV-2 3CL Mpro 활성 부위 공동의 구조 가소성 . DOI : 10.1038 / s41467-020-16954-7 저널 정보 : Nature Communications 에 의해 제공 오크 리지 국립 연구소
https://phys.org/news/2020-06-x-rays-size-protein-heart-covid-.html
.Why are plants green? Research team's model reproduces photosynthesis
식물은 왜 녹색입니까? 연구팀의 모델은 광합성을 재현
캘리포니아 대학 Iqbal Pittalwala- 리버 사이드 광합성을 설명하기위한 UC Riverside 주도 연구팀의 모델은 녹색 식물이 어떻게 빛 에너지를 화학 에너지로 변환 시키는가에 대한 다음 도전 단계를 제시합니다. 크레딧 : UC Riverside의 Gabor lab.JUNE 25, 2020
잎사귀에 비치는 햇빛이 급격히 변할 때, 식물은 태양 에너지의 급격한 급증으로부터 스스로를 보호해야합니다. 이러한 변화에 대처하기 위해 식물에서 박테리아에 이르는 광합성 유기체는 수많은 전술을 개발했습니다. 그러나 과학자들은 기본 설계 원리를 식별 할 수 없었습니다. 리버 사이드 캘리포니아 대학의 물리학 자 나다니엘 M. 가버 (Nathaniel M. Gabor)가 이끄는 국제 과학자 팀은 많은 광합성 유기체 에서 관찰 되는 광합성 광 수확 의 일반적인 특징을 재현하는 모델 을 만들었습니다 . 광 수확은 단백질 결합 엽록소 분자에 의한 태양 에너지 수집입니다. 녹색 식물 과 다른 유기체가 햇빛을 사용하여 이산화탄소와 물의 음식을 합성 하는 과정 인 광합성 에서 빛 에너지 수확은 햇빛 흡수로 시작됩니다. 연구원의 모델은 복잡한 네트워크의 과학에서 아이디어를 차용합니다. 복잡한 네트워크, 핸드폰 네트워크, 두뇌 및 전력망에서의 효율적인 운영을 연구하는 연구 분야입니다. 이 모델은 서로 다른 두 가지 색상의 빛을 입력 할 수 있지만 일정한 태양 광 발전량을 출력 할 수있는 간단한 네트워크를 설명합니다. 이 두 가지 입력의 이례적인 선택은 놀라운 결과를 가져옵니다. "우리의 모델은 매우 특정한 색의 빛만 흡수함으로써 광합성 유기체가 태양 에너지의 갑작스런 변화 또는 '소음'에 대해 자동으로 자신을 보호하여 놀랍도록 효율적인 전력 변환을 초래할 수 있음을 보여줍니다"라고 물리학과 부교수 Gabor는 말했습니다. 천문학, 오늘 과학 저널에 연구가 게재되었습니다 . "녹색 식물은 녹색으로 보이며 자주색 박테리아는 보라색으로 나타납니다. 흡수하는 스펙트럼의 특정 영역 만 빠르게 변화하는 태양 에너지로부터 보호하기에 적합하기 때문입니다." Gabor는 10 년 전에 Cornell University의 박사 과정 학생이었던 광합성 연구에 대해 처음으로 생각하기 시작했습니다. 그는 식물이 왜 가장 강한 태양 광인 녹색광을 거부하는지 궁금해했다. 수년 동안, 그는 전 세계 물리학 자 및 생물 학자들과 협력하여 통계 학적 방법과 광합성의 양자 생물학에 대해 더 많이 배웠습니다. 영국 글래스고 대학교 (University of Glasgow)의 유명한 식물 학자이자 연구 논문의 공동 저자 인 Richard Cogdell은 Gabor가 사건 태양 광 스펙트럼이 매우 다른 환경에서 자라는 광범위한 광합성 유기체를 포함하도록 모델을 확장하도록 권장했습니다.
https://youtu.be/sOrFEvEbZMQ
"흥미롭게도, 우리는이 모델이 녹색 식물 이외의 다른 광합성 유기체에서 작용했으며,이 모델이 광합성 광 수확의 일반적인 기본 속성을 식별했음을 보여줄 수있었습니다." "우리의 연구는 입사 태양 스펙트럼과 관련하여 태양 에너지를 흡수 할 위치를 선택함으로써 어떻게 출력에서 노이즈를 최소화 할 수 있는지, 즉 태양 전지의 성능을 향상시키는 데 사용될 수있는 정보를 보여줍니다." 네덜란드의 Vrije Universiteit Amsterdam에서 광합성의 주요 물리 과정을 연구하는 영향력있는 실험 물리학자인 Rienk van Grondelle의 공동 저자는 특정 광합성 시스템의 흡수 스펙트럼이 잡음을 제거하고 에너지를 최대화하는 특정 스펙트럼 여기 영역을 선택한다고 밝혔다. 저장되었습니다. "이 간단한 설계 원리는 인간이 만든 태양 전지의 설계에도 적용될 수있다"고 광합성 광 수확에 대한 광범위한 경험을 가진 van Grondelle은 말했다. Gabor는 식물과 다른 광합성 유기체는 에너지 방출의 분자 메커니즘에서 태양을 추적하기 위해 잎의 물리적 움직임에 이르기까지 태양에 과다 노출로 인한 손상을 방지하기 위해 다양한 전술을 가지고 있다고 설명했다. 식물은 자외선 차단제와 마찬가지로 자외선을 효과적으로 차단합니다. "광합성의 복잡한 과정에서 과다 노출로부터 유기체를 보호하는 것이 성공적인 에너지 생산의 원동력이며, 이것이 우리가 모델을 개발하는 데 영감을 준 것"이라고 그는 말했다. "우리의 모델은 비교적 간단한 물리학을 통합하지만 생물학의 방대한 관측과 일치합니다. 이것은 매우 드문 일입니다. 우리의 모델이 지속적인 실험을 계속한다면 이론과 관측 사이에 훨씬 더 많은 합의를 찾을 수 있습니다. "자연의 내부 작용." 모델을 구성하기 위해 Gabor와 그의 동료들은 네트워크의 물리학을 생물학의 복잡한 세부 사항에 적용하고 매우 다양한 광합성 유기체에 대한 명확하고 정량적이며 일반적인 진술을 할 수있었습니다 . Gabor 박사는“우리의 모델은 식물이 왜 녹색인지에 대한 최초의 가설 기반 설명이며, 더 자세한 실험을 통해 모델을 테스트하기위한 로드맵을 제공합니다.
소음을 처리하는 광합성 안테나. 크레딧 : Nathalie Cary, Science / AAAS
Gabor는 광합성을 부엌 싱크대라고 생각할 수 있는데, 수도꼭지가 물을 흘리고 배수구가 물을 흘릴 수있는 곳이라고 Gabor는 덧붙였다. 싱크대로 유입되는 흐름이 바깥쪽으로 흐르는 흐름보다 훨씬 큰 경우 싱크대가 넘쳐 물이 바닥에 쏟아집니다. "광합성에서, 광 수확 네트워크로의 태양 광의 흐름이 유출되는 것보다 상당히 큰 경우, 광합성 네트워크는 갑작스런 에너지의 과잉 흐름을 감소 시키도록 적응해야한다"고 그는 말했다. "네트워크가 이러한 변동을 관리하지 못하면 유기체는 추가 에너지 를 방출하려고 시도한다 . 그렇게함으로써 유기체는 산화 스트레스를 겪게되어 세포를 손상시킨다." 연구원들은 그들의 모델이 얼마나 일반적이고 간단한 지에 놀랐습니다. Gabor는 "자연은 항상 당신을 놀라게 할 것"이라고 말했다. "매우 복잡하고 복잡한 것처럼 보이는 것은 몇 가지 기본 규칙을 기반으로 작동 할 수 있습니다. 우리는 다른 광합성 틈새에있는 유기체에 모델을 적용하고 정확한 흡수 스펙트럼을 계속 재현합니다. 생물학에서는 모든 규칙에 예외가있어서, 놀랍게도, 우리는 광합성 생활의 규칙 중 하나를 발견 한 것 같습니다. " Gabor는 지난 수십 년 동안 광합성 연구는 주로 광합성 과정 의 미세한 구성 요소의 구조와 기능에 중점을 두었다고 지적했다 . "생물 학자들은 생물체가 외부 조건을 거의 통제 할 수 없다는 사실을 감안할 때 생물학적 시스템이 일반적으로 잘 조정되지 않았다는 것을 잘 알고있다"고 그는 말했다. "이러한 모순은 미시적 특성과 미세한 프로세스를 연결하는 모델이 없기 때문에 지금까지 해결되지 않았다. 우리의 연구는 이러한 모순을 다루는 최초의 정량적 물리적 모델을 대표한다." 다음으로, 최근 몇 건의 연구비 지원으로 연구자들은 자신의 아이디어를 테스트하고 양자 광학 도구를 사용하여 사진 생물학 실험 기술을 발전시키는 새로운 현미경 기술을 설계 할 것입니다. Gabor는 "자연에 대해 이해해야 할 것이 많으며, 우리가 미스터리를 풀 때 더 아름답게 보인다"고 말했다.
더 탐색 팀, 태양 에너지 변환 확대를위한 광합성 단백질 개발 더 많은 정보 : TB Arp el al., "시끄러운 안테나를 끄는 것은 광합성 광 수확 스펙트럼을 재현 합니다. " Science (2020). science.sciencemag.org/cgi/doi… 1126 / science.aba6630 Science (2020)는 "강력한 광 수확의 단순성"이라고 말했다 . science.sciencemag.org/cgi/doi… 1126 / science.abc8063 저널 정보 : 과학 에서 제공하는 리버 사이드 - 캘리포니아 대학
https://phys.org/news/2020-06-green-team-photosynthesis.html
.Mapping the early universe with NASA's Webb Telescope
NASA의 웹 망원경으로 초기 우주 매핑
NASA의 Goddard 우주 비행 센터 Claire Blome CEERS 조사 연구원은 James Webb 우주 망원경을 사용하여 적외선에서 확장 그로스 스트립을 관찰합니다. 그들의 관측은 망원경의 3 가지기구를 사용하며, 초 우주에서 우리가 은하에 대해 아는 것을 확장시키는 데 도움이되는 최소 50,000 개의 은하를 포함하여 현장에있는 물체의 이미지와 스펙트럼을 모두 제공 할 것입니다. 학점 : NASA, ESA 및 M. Davis (캘리포니아 대학교, 버클리)JUNE 25, 2020
천문학 자와 엔지니어들은 부분적으로 "시간 여행자"가되도록 망원경을 설계했습니다. 물체가 멀수록 멀수록 빛이 지구에 도달하는 데 더 오래 걸립니다. NASA의 다가오는 James Webb Space Telescope가 적외선 수집을 전문으로하는 이유는 시간을 거슬러 올라가는 것입니다.이 긴 파장은 처음에 별과 은하에 의해 130 억 년 전에 자외선으로 방출되어 왔으며, 적색으로 뻗어 있거나 적색으로 이동하여 적외선으로 방출되었습니다. 그들이 확장 우주를 통해 우리를 향해 여행으로 빛. NASA의 허블 우주 망원경을 포함한 많은 다른 관측소들이 이전에는 하늘의 작은 지역을 상당량 쳐다 보면서 "심야"를 만들었지 만, Steven L. Finkelstein이 이끄는 CEERS (Cosmic Evolution Early Release Science) 측량 오스틴에있는 텍사스 대학교 (University of Texas)는 Webb의 첫 번째가 될 것입니다. 그와 그의 연구팀은 허블의 우주 협의체 근적외선 심외 외전 적 레거시 설문 조사 또는 CANDELS의 일부로 관측 된 확장 그로스 스트립 (The Extended Groth Strip)으로 알려진 하늘에서 망원경을 가리 키기 위해 60 시간 이상을 보낼 것입니다. 핀켈 슈타인은“ 웹을 통해 우리는 빅뱅에 더 가까운 은하계에 대한 최초의 정찰을하고 싶다 ”고 말했다. "다른 망원경으로는이 연구를 수행하는 것이 절대 불가능하다. 웹은 과거, 지상 또는 우주에서 관찰하기 어려운 파장에서 놀라운 일을 할 수있다." 애리조나에있는 국립 과학 재단 (National Science Foundation) 국립 광학 적외선 천문학 연구소의 마크 디킨슨 (Mark Dickinson)과 CEERS 설문 조사 공동 연구원 중 한 사람은 허블에게 끄덕이며 웹의 관찰을 기대하고있다. 허블 딥 필드 (Hubble Deep Field)와 같은 조사를 통해 우리는 빅뱅의 50 억 년 안에 은하계에서 우주 별 형성의 역사를 놀라운 세부 사항으로 현재까지지도로 만들 수있게되었다”고 말했다. "CEERS와 함께 Webb는 이러한 조사에 새로운 데이터를 추가하기 위해 더 멀리 조사 할 것입니다." 보이지 않는 것을 전달 함 무엇 초기 우주는 같은? 확실히 많은 데이터 포인트 가 있지만 그 상태에 대한 철저한 인구 조사를 만들기에는 충분하지 않습니다. 또한 연구자들의 지식과 가정은 자주 업데이트되며 매번 새로운 심층 노출이 릴리스됩니다. CEERS Survey의 공동 수사관은 " 우리가 더 멀리 볼 때마다 우리가 생각했던 것보다 더 일찍 그리고 더 일찍 은하를 발견한다. 아주 초기 우주 의 조건은 은하가 형성되기에 옳 아야했고, 그들은 빠르게 형성되어 매우 빠르게되었다"고 말했다. 뉴욕 로체스터 공과 대학의 Jeyhan Kartaltepe. 핀켈 슈타인은“현재 우주는 더 콤팩트 해 별과 은하가 더 효율적으로 형성 될 수 있었다”고 덧붙였다. "일부 모델은 우리가 초기에는 허블이 도달 할 수있는 것보다 더 멀리있는 50 개의 은하를 발견 할 것이라고 예측하지만, 다른 모델은 단지 몇 개만 찾을 것이라고 예측합니다. 두 경우 모두,이 데이터는 초기 우주에서 은하 형성을 제한하는 데 도움이 될 것입니다." CEERS Survey 팀은 우주에서 가장 먼 은하, 초기 은하 합병 및 상호 작용, 최초의 대규모 또는 초대형 블랙홀, 심지어 이전에 식별 된 것보다 더 이른 퀘이사를 포함하여 먼 물체가 풍부하게 존재하기를 희망합니다. 이러한 잠재적 인 "처음"은이 연구의 가치의 시작일뿐입니다. 전 세계 100 명 이상의 연구원으로 구성된 팀은 현장에서 많은 물체를 분류하기 위해 계속 진행할 것입니다. 핀켈 슈타인은“이러한 자료는 우주의 구조가 다양한 시대에 어떤 모습 이었는지를 보여주는 데 도움이 될 것이다.
130 억년 전에, 이온화 시대에 우주는 매우 다른 곳이었습니다. 은하들 사이의 가스는 대체로 에너지가 많은 빛에 불투명하여 어린 은하를 관찰하기가 어려웠다. 우주가 완전히 이온화되거나 투명 해지면서 오늘날 많은 우주에서 발견 된“명확한”상태로 이어지는 이유는 무엇입니까? James Webb 우주 망원경은 우주 역사상이 중요한 변화를 이해하는 데 도움이되도록 Reionization 시대에 존재했던 물체에 대한 더 많은 정보를 수집하기 위해 우주로 깊이 들여다 볼 것입니다. 크레딧 : NASA, ESA 및 J. Kang (STScI)
"되감기"타격 이 연구의 가장 흥미로운 요소는 팀이 데이터를 사용하여 "역사 시대"라는 우주 역사의 중요한시기에 대한 새로운 발견을 발견하는 방법 일 것입니다. 빅뱅 우주 마이크로파 배경으로 이어지는 일련의 사건 오프 세트, 어둠의 시대, 최초의 별과 은하 - 후 재 전리의 시대에. 이 기간 동안 우주의 가스는 대부분 중성에서 변형되어 불투명하고 자외선으로 바뀌어 완전히 이온화되어 투명 해졌습니다. 이온화는 원자가 전자에서 제거되어 결국 오늘날 많은 우주에서 발견 된 "명확한"조건으로 이어진다는 것을 의미합니다. 우리 우주에서이 독특한 시간에 관한 많은 질문이 남아 있습니다. 예를 들어, 가스를 중성에서 이온화로 변환 한 것은 무엇입니까? 그리고 우주가 훨씬 덜 불투명하고 훨씬 더 투명 해지기까지 얼마나 걸렸습니까? 디킨슨은“우리는 자외선이 어릴 때 은하를 형성 할 때 이런 일이 일어났다 고 생각한다. "다른 요인들이있을 수있다. 예를 들어, 블랙홀을 조기에 조기에 가속 시키면 자외선을 방출하여 가스를 변형시키는 데 도움이 될 수있다" 하늘에 은하가 나타나는 곳에 또 다른 단서가 있습니다. Kartaltepe는“우리는 같은 지역에서 서로 집단화되어 있는지 또는 더 고립되어 있는지 확인하기 위해 재 이온화 시대 은하를 조사 할 것이다. "우리는 은하가 자라는 원인에 대해 많은 아이디어를 가지고 있지만이 은하에 대한보다 포괄적 인 정보가 필요하다. 은하 합병이나 상호 작용의 부재 또는 부재는 또한 팀이 Reionization 시대 동안 환경의 상태를 추적하는 데 도움이 될 것입니다. 디킨슨은“CEERS 설문 조사는이 기간에 대한 힌트를 제공 할 것”이라고 덧붙였다. "우리는 책임이 있다고 생각하는 은하에 대해 확실히 배우고, 그것을 탈출 한 전리 방사선에 대해서도 배우기를 희망합니다." 이 팀은이 분야의 많은 목표에 대해 가능한 많은 보완 데이터를 제공하도록 CEERS Survey를 설계했습니다. 그들은 스펙트럼과 함께 확장 그로스 스트립 (Extended Groth Strip)의 이미지를 얻기 위해 여러 가지 모드에서 3 개의 웹 악기를 사용합니다. 스펙트럼은 연구원이 각 대상의 색상, 온도, 동작 및 질량을 식별하고 먼 물체의 화학적 구성에 대해 훨씬 더 심도있는 시각을 제공 할 수 있도록 도와주는 귀중한 데이터입니다. 디킨슨은“이것은 Webb의 근적외선 분광기 (NIRSpec)와의 차이점”이라고 강조했다. "분광기의 마이크로 셔터 슬릿을 열어 수백 개의 은하를 개별적으로 관찰하여 스펙트럼을 처음으로 얻을 것입니다." 인구 조사 구축 시작 최초 데이터 발표 후 몇 개월 동안 CEERS Survey 연구원은 은하 질량, 은하 모양 및 광도계 적색 편이를 포함한 모든 연구원이 데이터를 분석하는 데 사용할 수있는 새로운 도구 및 카탈로그를 작성하여 게시합니다. Kartaltepe 박사는“동일한 관측으로 수백 명의 연구원들이 수백 개의 과학 실험을 수행 할 수있다. "우리는 또한 우리가 생각조차하지 않은 것들을 찾을 것입니다. 이것이 CEERS 조사 연구가 그토록 보람있는 또 하나의 이유입니다. 우리의 희망은 CEERS 조사가 Webb를 통해 미래의 먼 은하계 조사에 영향을 미칠 것입니다." 핀켈 스타 인이 추가되었습니다. "또한 다양한 도구와 모드를 관찰하는 것이 웹의 과학적 수율을 높이는 매우 유효한 방법임을 커뮤니티에 보여줄 것입니다."
더 탐색 허블은 초기 우주에서 놀라운 발견을한다 추가 정보 : 우주 진화 초기 판 과학 조사 : www.stsci.edu/jwst/observing-p… rograms / program-1345 에 의해 제공 NASA의 고다드 우주 비행 센터
https://phys.org/news/2020-06-early-universe-nasa-webb-telescope.html
.A deep reinforcement learning framework to identify key players in complex networks
복잡한 네트워크에서 핵심 플레이어를 식별하기위한 심층 강화 학습 프레임 워크
작성자 : Ingrid Fadelli, Tech Xplore 네트워크에서 핵심 플레이어 찾기 (a) 62 개 노드와 159 개의 가장자리를 포함하는 9/11 테러 네트워크. 노드는 9/11 공격에 관련된 테러리스트를 나타내고 가장자리는 소셜 커뮤니케이션을 나타냅니다. 노드 크기는 정도에 비례합니다. (b) 최고 등급 (HD)의 16 개 노드 (시안)를 제거하면 상당한 손상이 발생하여 14 개 노드의 나머지 GCC (보라색)가 생성됩니다. (c) 집단 영향이 가장 높은 16 개의 노드 (청록색)를 제거하면 조각화가 발생하고 나머지 GCC (보라색)에는 18 개의 노드가 포함됩니다. (d) FINDER는 14 개의 노드 (청록색) 만 제거하지만 더 조각난 네트워크로 이어지고 나머지 GCC (보라색)에는 9 개의 노드 만 포함됩니다. 크레딧 : Changjun Fan. JUNE 26, 2020 FEATURE
네트워크 과학은 통신, 컴퓨터, 생물학 및 소셜 네트워크와 같은 네트워크의 구조와 역학을 공개하는 것을 목표로하는 학문 분야입니다. 네트워크 과학자들이 최근 몇 년 동안 해결하려고했던 근본적인 문제 중 하나는 핵심 기능이라고하는 네트워크 기능에 가장 영향을 미치는 최적의 노드 세트를 식별하는 것입니다. 핵심 플레이어를 식별 하면 네트워크 예방 접종 기술을 향상시킬뿐만 아니라 전염병 통제, 약물 디자인 및 바이러스 성 마케팅을 지원하는 등 많은 실제 응용 프로그램에 큰 도움이 될 수 있습니다. 그러나 NP-hard 특성으로 인해 다항식 시간 복잡성을 가진 정확한 알고리즘을 사용하여이 문제를 해결하는 것은 매우 어려운 것으로 판명되었습니다. 중국의 국방 기술 대학, 캘리포니아 대학교, 로스 앤젤레스 (UCLA) 및 하버드 의과 대학 (HMS)의 연구원들은 최근 복잡한 네트워크에서 핵심 플레이어를 식별 할 수있는 FINDER라는 심층 강화 학습 (DRL) 프레임 워크를 개발했습니다. 더 효율적으로. Nature Machine Intelligence에 발표 된 논문에 실린 그들의 프레임 워크 는 고전적인 네트워크 모델에 의해 생성 된 소규모의 합성 네트워크에 대해 훈련 된 후 실제 시나리오에 적용되었습니다. "이 연구는 네트워크 과학 의 근본적인 질문에 동기를 부여했습니다. 활성화 (또는 제거)가 네트워크 기능을 최대로 향상 (또는 저하)시키는 최적의 주요 플레이어를 어떻게 찾을 수 있습니까?" 연구를 수행 한 선임 연구원 중 한 명인 Yang-Yu Liu는 TechXplore에게 말했다. "특정 응용 시나리오를 다루기 위해 많은 근사적이고 휴리스틱 전략이 제안되었지만이 문제를 효율적으로 해결하기위한 통합 프레임 워크는 여전히 부족합니다." DEep 강화 학습을 통해 Networks의 Finding 핵심 플레이어를 나타내는 FINDER는 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 최근에 개발 된 딥 러닝 기술을 기반으로합니다. 연구원들은 고전적인 네트워크 모델에 의해 생성 된 대규모의 소규모 합성 네트워크에 대해 FINDER를 훈련 시켰으며, 해결하려는 작업에 특정한 보상 기능을 사용하여이를 안내했습니다. 이 전략은 FINDER가 현재 상태 (즉, 현재 네트워크 구조)를 기반으로 일정 기간 동안 가장 큰 보상을 누적하기 위해 수행해야 할 작업 (즉, 어떤 노드를 선택해야하는지)을 결정하도록 안내합니다. 이번 연구에 참여한 또 다른 선임 연구원 인 이저 우 선 (Yizhou Sun)은 "네트워크에는 해당되지 않는 로봇 공학과 같은 전통적인 강화 학습 과제에서 상태와 행동을 나타내는 것이 간단 할 수있다"고 말했다. "이 프로젝트를 진행하면서 우리가 겪었던 또 다른 과제는 네트워크가 개별 데이터 구조를 가지고 있고 매우 높은 차원의 공간에 놓여 있기 때문에 네트워크를 나타내는 방법을 결정하는 것이 었습니다.이 문제를 해결하기 위해 현재 그래프 신경망을 확장하여 노드를 나타냅니다. "강화 학습 과제와 함께 학습되는 (행동) 및 그래프 (상태)"
9/11 테러 네트워크에서 각 노드가 9/11 공격과 관련된 테러를 나타내고 에지는 소셜 커뮤니케이션을 나타내는 주요 플레이어를 찾습니다. 노드 크기는 정도에 비례합니다. 세 가지 방법 : (a) 고차 (HD); (b) 파인더; (c) 집단 영향 (CI). 파란색 노드는 나머지 그래프에서 노드를 나타내고 빨간색 노드는 현재 시간 단계에서 식별 된 주요 플레이어를 나타내며 회색 노드는 나머지 격리 된 노드입니다. 패널 (d)는 3 개의 방법의 누적 정규화 된 연결 (ANC) 곡선을 도시하며, 수평 축은 제거 된 노드의 비율이고, 수직 축은 나머지 거대 연결 구성 요소 (GCC)의 노드의 비율이다. 크레딧 : Changjun Fan.
복잡한 네트워크를 효율적으로 표현하기 위해 연구원들은 개별 네트워크 상태와 동작에 대한 최상의 표현과 네트워크가 특정 상태에있을 때 최적의 동작을 식별하기위한 최상의 전략을 종합적으로 결정했습니다. 결과 표현은 FINDER가 네트워크의 주요 플레이어를 식별하도록 안내 할 수 있습니다. Sun, Liu 및 동료들이 고안 한 새로운 프레임 워크는 유연성이 뛰어나므로 보상 기능을 변경하여 다양한 실제 네트워크 분석에 적용 할 수 있습니다. 효율성과 속도 측면에서 네트워크의 주요 플레이어를 식별하기 위해 이전에 개발 된 많은 전략보다 우수한 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 놀랍게도 FINDER는 수천 또는 수백만 노드를 포함하는 광범위한 네트워크를 분석하기 위해 쉽게 확장 할 수 있습니다. Liu는“ 기존의 기술과 비교하여 FINDER는 복잡한 네트워크 에서 핵심 플레이어를 찾는 데있어 효율성과 효율성면에서 뛰어난 성능을 달성합니다 . "이것은 복잡한 실제 네트워크에서 까다로운 최적화 문제를 해결하는 패러다임 전환을 나타냅니다. 도메인 별 지식이 필요하지 않고 실제 네트워크의 이질성 정도만 필요로하는 FINDER는 작은 합성 그래프에 대한 오프라인 자체 학습을 한 번만 수행하여이 목표를 달성합니다. 그런 다음 훨씬 더 큰 크기의 실제 네트워크의 다양한 영역에서 놀라 울 정도로 잘 일반화합니다. " 새로운 심층 강화 프레임 워크는 지금까지 매우 유망한 결과를 달성했습니다. 앞으로는 소셜 네트워크, 전력망, 전염병 확산 및 기타 여러 유형의 네트워크를 연구하는 데 사용될 수 있습니다. Liu, Sun 및 동료들이 수집 한 연구 결과는 Barabási-Albert 모델 과 같은 고전적인 네트워크 모델에 대한 약속을 강조합니다 . 단순한 모델은 매우 기본적으로 보일 수 있지만 실제로는 많은 실제 네트워크의 주요 기능, 즉 이질성 정도를 캡처합니다. 이 기능은 복잡한 네트워크와 관련된 복잡한 최적화 문제를 해결하려고 할 때 큰 가치가 있습니다. "제 연구실은 이제 (1) 더 나은 그래프 표현 학습 아키텍처 설계; (2) 다른 그래프와 심지어 다른 도메인의 그래프간에 지식을 전달하는 방법 탐색 (3) 조사를 포함하여 동일한 연구 라인을 따라 여러 연구 방향을 추구하고 있습니다. "그래프에 대한 다른 NP-hard 문제와 학습 관점에서 해결" UCLA의 Sun과 그녀의 팀은 네트워크 과학 연구를위한 새로운 기술을 연구 할 계획이지만 Liu와 HMS의 팀은 실제 생물학적 네트워크에서 FINDER 테스트를 시작하려고합니다. 보다 구체적으로, 그들은 프레임 워크를 사용하여 인간의 건강과 질병에 중요한 역할을 할 수있는 단백질-단백질 상호 작용 네트워크와 유전자 조절 네트워크의 핵심 플레이어를 식별하고자합니다.
더 탐색 이산 최적화 문제를 해결하기 위해 그래프 이론을 사용하도록 구축 된 프레임 워크 더 많은 정보 : Changjun Fan et al. 심층 강화 학습, Nature Machine Intelligence (2020)를 통해 복잡한 네트워크에서 핵심 플레이어를 찾습니다. DOI : 10.1038 / s42256-020-0177-2 그래프에 대한 조합 최적화 알고리즘 학습. papers.nips.cc/paper/7214-lear… 산술 그래프 차량 라우팅 문제를 해결하기위한 강화 학습. papers.nips.cc/paper/8190-rein… 고드름 라우팅 문제 강화 학습을 통한 신경 조합 최적화. arXiv : 1611.09940 [cs.AI]. arxiv.org/abs/1611.09940 Albert-László Barabási et al. Random Networks, Science (2002) 에서의 스케일링의 출현 . DOI : 10.1126 / science.286.5439.509 그래프 컨볼 루션 네트워크 및 안내 트리 검색을 통한 조합 최적화. papers.nips.cc/paper/7335-comb… d-guided-tree-search 조합 최적화를위한 기계 학습 : 방법 론적 투어 d' horizon. arXiv : 1811.06128 [cs.LG]. arxiv.org/abs/1811.06128 James JQ Yu et al. 신경 조합 최적화 및 심층 강화 학습을 통한 온라인 차량 라우팅, 지능형 교통 시스템의 IEEE 트랜잭션 (2019). DOI : 10.1109 / TITS. 2019.2909109 저널 정보 : 자연 기계 지능 , 과학 © 2020 과학 X 네트워크
https://techxplore.com/news/2020-06-deep-framework-key-players-complex.html
Updated: Jun 26 5:24pm
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On June 23, 2020, my blog posts random product advertisements on a single line within the blog, so companies of related products allocate profit distribution per quantity of product sold as stocks and divide it into my blog address. This donation stock fund is fully donated to our growing children for education and job security, as well as for the venture start-ups and welfare benefits they seek. Invest.
원문(한국어) 제 블로그에 2020 년 6 월 23 일 부터 블로그 내에 한줄에 임의의 상품광고를 게재하니, 관련 상품의 회사는 상품 판매 수량 당 이익배분을 주식으로 할당하여 제 블로그 주소에 배당 해 주십시요. 이 기부주식 자금은 우리의 성장하는 아이들에게 전액 교육 및 직업 안정 그리고 그들이 지망하는 벤처 창업사업 및 후생복지 생활 안정에 전액 기부. 투자합니다.
https://www.facebook.com/junggoo.lee.9
.음, 꼬리가 보인다
https://www.tarosdiscovery.com/en/
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 .
버전에 대해 시뮬레이션 된 스펙트럼을 생성했습니다.First Optical Measurements of Milky Way’s Mysterious Fermi Bubbles
.Case for axion origin of dark matter gains traction
암흑 물질의 액시온 기원이 견인력을 얻습니다
에 의해 프린스턴 고등 연구소 액시온 필드는 잠재적 인 장벽을 빠르게 뛰어 넘고 결국 마찰에 의해 충분히 느려질 때 진동을 시작합니다. 크레딧 : Co & Harigaya JUNE 26, 2020
액시온 운동에 관한 새로운 연구에서, 연구원들은 액시온 / 암흑 물질 등가를 대폭 강화하는 "운동 부정합"시나리오를 제안합니다. 이 새로운 개념은 암흑 물질의 기원과 관련된 주요 질문에 답변하고 지속적인 탐지 노력을위한 새로운 길을 제공합니다. Physical Review Letters에 실린이 연구는 미시간 대학교 및 UC 버클리의 Advanced Research Institute의 연구원들에 의해 수행되었습니다. 암흑 물질의 존재는 여러 독립적 인 관찰에 의해 확인되었지만, 그 진정한 정체성은 여전히 미스터리입니다. 이 연구에 따르면, 액시온 속도는 암흑 물질 퍼즐에 대한 주요 통찰력을 제공합니다. 이전의 연구 노력은 우주에 존재하는 암흑 물질의 풍부함을 성공적으로 설명했습니다. 그러나 일반적인 물질 상호 작용이 더 강한 액시온의 과소 생산과 같은 특정 요소는 아직 연구되지 않았다. 팀은 0이 아닌 초기 속도를 액시온 필드에 할당함으로써 초기 우주에서 기존의 메커니즘보다 훨씬 많은 액시온을 생성하는 메커니즘 (운동 학적 오정렬이라고 함)을 발견했습니다 . 액시온 시프트 대칭의 파괴에 의해 생성 된 운동은 종래의 액시온 암흑 물질 풍부도의 계산을 수정한다. 또한, 이러한 역학은 액시온 암흑 물질이 통상적 인 오정렬 메커니즘의 예측을 초과하여 일반 물질과 더 강하게 반응 할 수있게한다. "수축에 관한 광범위한 문헌은 초기 우주에서 축이 밭이 정적이라는 가정에 기반을두고있다"고 Advanced Research Institute의 Keisuke Harigaya는 말했다. 대신에, 우리는 axion 필드가 axions를 사용한 양자 중력 이론의 결과로 초기에 동적 일 수 있다는 것을 발견했다. 연구팀 인 Keisuke Harigaya와 Raymond Co는 이전에 "Axiogenesis"연구에서 반물질에 대한 물질의 초과가 QCD axion 필드의 초기 속도가 0이 아니기 때문에 어떻게 될 수 있는지 설명하는 axiogenesis 연구에서 axion dynamics의 개념을 조사했습니다. 이 연구는 또한 암흑 물질과 관련된 질문에 대한 새로운 통찰을 생성하기위한 프레임 워크를 제공했습니다. 미시간대 레이몬드 (Raymond Co)는“이 새로운 운동 학적 부정합 메커니즘은 더 큰 상호 작용 강도를 가진 축을 예측하고 계획된 실험 검색에서 발견 될 수있다. "새로운 액시온 역학에 대한 우리의 발견은 이론적, 실험적 입자 물리학 및 우주론을위한 미개척 연구 방법을 열어줍니다." 현재까지이 액시온은 매우 다재다능한 것으로 입증되었습니다. 이 입자는 원래 중성자가 하전 된 성분에도 불구하고 전기장과 상호 작용하지 않는 이유에 대한 신비를 해결하기 위해 제안되었습니다. 용어를 만들어 낸 전 IAS 교수 프랭크 윌첵, AXION는 , 1978 년 자신의 랜드 마크 결과를 발표 피지컬 리뷰 레터스 (Physical Review Letters) 동안 자연 과학의 고급 연구의 학교 연구소의 회원.
더 탐색 영유아와 물질의 기원에 관한 논문 추가 정보 : Raymond T. Co et al. Axion Kinetic 오정렬 메커니즘. 물리. Lett. 124, 251802 – 2020 년 6 월 26 일 게시 DOI : 10.1103 / PhysRevLett.124.251802 , journals.aps.org/prl/abstract/… ysRevLett.124.251802 저널 정보 : 실제 검토 서한 가 제공하는 고급 연구를위한 연구소
https://phys.org/news/2020-06-case-axion-dark-gains-traction.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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