Cellular Nanocrystals From Recycled Wood Waste Make Carbon-Fiber Composites Tougher
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.The Difference Between Success and Failure: (Neuro)science of Getting and Staying Motivated
성공과 실패의 차이 : (뉴로) 동기 부여 및 유지의 과학
주제 :행동 과학EPFL신경 과학 으로 EPFL 2020년 8월 15일 신경 과학 동기 부여가 인생에서 가장 어렵지만 중요한 요소 중 하나라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 성공과 실패, 목표 설정과 목적 없음, 웰빙과 불행의 차이입니다. 그럼에도 불구하고 동기를 부여하는 것이 왜 그렇게 어렵습니까? 아니면 우리가 그렇게하더라도 그것을 유지하기는 어렵습니까? 이것이 EPFL의 Carmen Sandi 교수와 에든버러 대학교의 Gedi Luksys 박사가 이끄는 과학자들이 답을 구한 질문입니다. 연구자들은 두 가지 사실을 알려주는 이전 지식을 연구했습니다. 첫째, 사람들은 동기 부여 된 행동에 참여하는 능력이 많이 다르며 무관심과 같은 동기 부여 문제는 신경 퇴행성 및 정신 장애에서 흔하다는 것입니다. 둘째, "누구 핵 (nucleus accumbens)"이라고하는 뇌 영역을 목표로합니다. 뇌의 바닥 가까이에 앉아있는 핵 accumbens는 많은 연구의 주제였습니다. 그 이유는 혐오, 보상, 강화 및 동기 부여와 같은 기능에서 주요 역할을 빠르게 발견했기 때문입니다. 동기 부여를 테스트하고 정량화하기 위해 EPFL 팀은 "금전적 인센티브 강제 작업"을 설계했습니다. 아이디어는 참가자가 증가하고 측정 가능한 노력으로 작업을 수행하고 자신의 노력에 상응하는 돈을받는 것입니다. 기본적으로 더 많은 일을하고 더 많은 돈을받습니다. 핸드 그립 힘 행사의 그림. 실험에서 참가자는 먼저 최대 힘 또는 용량으로 그립을 쥐도록 요청 받았습니다. 그런 다음 작업 수행 중에 각 시험에서 최대 자발적 수축의 50 %에 해당하는 힘 임계 값까지 압박하고 각 시험에 부여 된 특정 금전적 인센티브를 얻기 위해 해당 힘을 추가로 3 초 동안 유지해야했습니다. 작업은 연속 80 번의 시도로 구성되었습니다. 크레딧 : João Rodrigues (EPFL) 이 연구에서 43 명의 남성을 스캔하여 "양성자 자기 공명 분광법"또는 1H-MRS라고하는 정교한 뇌 영상 기법을 사용하여 뇌의 축핵에서 대사 산물을 측정했습니다. 이것은 특히 신경 전달 물질 및 대사 산물과 같은 뇌의 풍부한 신경 화학 물질을 측정 할 수 있습니다. 이 1H-MRS는 임상 환경에서도 신경 장애를 결정하는 데 사용됩니다. 그 후, 각 참가자는 0.2, 0.5 또는 1 스위스 프랑을 벌기 위해 주어진 수축 수준에 대한 동력계 인 힘을 측정하는 장치를 쥐도록 요청 받았습니다. 이 절차는 120 번의 연속 시도를 위해 반복 되었기 때문에 작업 성능이 상당히 까다로 웠습니다. 실험의 아이디어는 참가자들이 에너지를 투자하고 각 시험에서 그에 따라 작업을 수행할지 여부를 결정하도록 각기 다른 합계를 사용한다는 것이 었습니다. 과학자들은 또한 경쟁이 성능에 미치는 영향을 조사하기 위해 격리 및 그룹 조건에서 실험을 실행했습니다. 행동 데이터를 수집 한 후 연구원들은 유용성, 노력 및 성능 기능과 관련하여 측정해야하는 가장 적절한 매개 변수를 추정하는 계산 모델을 통해이를 처리했습니다. 이를 통해 특정 신경 전달 물질 수준이 특정 동기 기능을 예측하는지 여부를 조사 할 수있었습니다. 분석 결과, 수행의 핵심은 글루타민과 글루타민산이라는 핵 축적 체에있는 두 가지 신경 전달 물질의 비율 내에 있다는 것을 보여주었습니다. 특히, 글루타민과 글루타민산 염의 비율은 연구자들이“스태미나”라고 부르는 오랜 기간 동안 성능을 유지하는 우리의 능력과 관련이 있습니다. 또 다른 발견은 경쟁이 작업 시작부터 성능을 향상시키는 것으로 보인다는 것입니다. 이것은 특히 핵축에서 글루타민 대 글루타메이트 비율이 낮은 개인의 경우였습니다. "이 발견은 동기 부여 신경 과학 분야에서 새로운 통찰력을 제공합니다."라고 Carmen Sandi는 말합니다. “그들은 글루타민과 글루타민산 사이의 균형이 동기 부여 된 성능의 특정 계산 구성 요소를 예측하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다. 우리의 접근 방식과 데이터는 또한 신진 대사를 목표로하여 노력 참여 부족을 해결하는 영양 중재를 포함한 치료 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.”
참조 : Alina Strasser, Gediminas Luksys, Lijing Xin, Mathias Pessiglione, Rolf Gruetter 및 Carmen Sandi의 "핵 축적 내 글루타민 대 글루타민산 염 비율은 인간의 노력 기반 동기 성능을 예측합니다", 2020 년 7 월 20 일, 신경 정신 약리학 . DOI : 10.1038 / s41386-020-0760-6 Carmen Sandi 교수의 실험실은 생명 과학 학교에 위치한 EPFL의 Brain Mind Institute의 일부입니다. 다른 기여자 EPFL 생물 의학 영상 센터 EPFL 기능성 및 대사 영상 연구실 ICM 뇌척수 연구소
.How Computer Science and AI Can Help Fight COVID-19 — “We Have the Potential to Alter the Course of This Global Pandemic”
컴퓨터 과학과 AI가 COVID-19와 싸우는 데 어떻게 도움이되는지 — "우리는이 세계적인 유행병의 과정을 바꿀 잠재력이 있습니다"
주제 :인공 지능컴퓨터 과학코로나 바이러스 감염증 -19 : 코로나 19기계 학습시카고 대학교 으로 시카고 대학 2020년 8월 15일 COVID-19 컴퓨터 과학 AI 개념 새로운 연구 프로젝트는 COVID-19의 확산을 더 잘 감지, 진단, 치료 및 예방하기 위해 계산 도구를 사용할 것입니다. 시카고 대학 연구원 들은 건강 격차, 기계 학습을 탐구하는 프로젝트를 시작합니다.
COVID-19 대유행는 다른 최근의 위기처럼 세계 과학계를 동원 가장 현대적인 데이터 과학을 사용하여 많은 연구자 등의 인공 지능은 접근했다. 시카고 대학에서 공중 보건 전문가, 컴퓨터 과학자, 경제학자 및 정책 분석가들은 치명적인 바이러스의 확산을 더 잘 탐지, 진단, 치료 및 예방하기 위해 컴퓨팅 도구를 사용하는 프로젝트를 시작했습니다. 이번 여름,이 프로젝트 중 3 개는 기업, 정부 및 사회를위한 인공 지능의 이점을 가속화하기 위해 노력하는 기술 기업 및 대학의 새로운 파트너십 인 C3.ai 디지털 변환 연구소 (DTI)로부터 시드 자금을 받았습니다. 이 연구는 여러 각도에서 전염병을 공격합니다. 정책 입안자가 주요 사회적 요인을 식별하고 해결하여 질병 확산을 제어하도록 돕고, 의사는 질병을 조기에 발견하고, 병원은 어떤 환자에게 입원이 필요한지 결정합니다. UChicago Medicine의 Maryellen Giger가 이끄는 공동 작업 인 네 번째 프로젝트는 봄에 조직에서 자금을 지원했습니다. "우리는이 세계적인 유행병의 과정을 바꿀 잠재력이 있습니다." — Thomas M. Siebel, C3.ai의 CEO. 이상은 DTI가 3 월에 첫 제안을 요청한 후 540 만 달러의 기금 중 일부였습니다. 이 그룹은 또한 AI 소프트웨어 도구와 COVID-19 데이터 세트의 "데이터 레이크"를 제공하여 전염병을 연구하는 연구원을 지원합니다. C3.ai의 CEO 인 Thomas M. Siebel은“우리가받은 다양하고 고품질의 설득력있는 제안과 함께 과학자와 연구자들 사이의 열렬한 반응은 우리가이 세계적인 유행병의 진행 과정을 바꿀 잠재력이 있음을 시사합니다. . "이 위기에 직면하여, 연구소는 COVID-19를 완화하기 위해 객관적인 분석과 AI 기반의 데이터 기반 과학을 지원할 수있는 방향과 리더십을 제공하고 가장 뛰어난 인재를 모으는 것을 자랑스럽게 생각합니다." 건강 격차 모델링 COVID-19 대유행의 초기 사망자 수는 누가 질병에 걸리고 누가 사망과 이환으로 고통 받는지에 대한 심각한 건강 불평등을 드러 냈습니다. CDC 데이터에 따르면 라틴계와 아프리카 계 미국인은 바이러스에 감염 될 가능성이 3 배 이상, 백인 미국인보다 사망 할 가능성이 2 배 이상 높습니다. 많은 전문가들은 이러한 불균형이 의학적 동반 질환을 넘어 주택, 직업 및 이웃 특징과 같은 사회적 결정 요인으로 이어진다 고 믿습니다.
안나 호튼 Asst. Anna Hotton 교수
UChicago Medicine의 연구 조교수 인 Anna Hotton은 이전에 다른 전염병의 맥락에서 사회적 요인과 바이러스 확산 간의 관계를 연구했습니다. 그녀의 DTI 보조금으로 그녀는 동료 UChicago 연구원 인 Aditya Khanna, Harold Pollack 및 John Schneider와 협력하여 해당 작업을 COVID-19에 적용하고 있으며, Argonne National Laboratory의 에이전트 기반 모델링 전문가 Jonathan Ozik 및 Charles Macal의 도움을받습니다. “내 실질적인 작업의 대부분은 HIV 감염에 영향을 미치는 사회적 및 구조적 요인을 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다. "COVID-19의 경우 사람들의 감염 취약성을 형성하는 사회적 요인 측면에서 많은 유사점이 있으며, 이러한 사회적 문제 중 일부를 밝히고 건강 불평등을 줄이는 데 도움이되는 지침을 제공하고자합니다." 에이전트 기반 모델링은 분자 상호 작용에서 교통 혼잡에 이르기까지 복잡한 시스템을 연구하기위한 강력한 컴퓨터 시뮬레이션 형식입니다. 지난 10 년 동안 Argonne 연구원 Ozik과 Macal은 시카고 전체 도시와 그 인구를위한 컴퓨터 모델을 점진적으로 조립하여 실제 (MRSA, 인플루엔자) 질병의 확산을 관찰하고 예측하는 데 사용했습니다 (좀비 발생). . 최근에 팀은 COVID-19 확산에 ChiSIM 모델을 집중하여 사람들이 모이고 질병 전파 위험이 높은 도시의 건물 유형과 지역을 찾고 있습니다. Hotton과 그녀의 협력자들과 함께 Ozik과 Macal은 바이러스 확산에 영향을 미칠 수있는 주택, 직업 및 기타 사회적 결정 요인에 대한 정보를 포함하여 270 만 명의“대리인”으로 구성된 시카고 합성 인구에 새로운 데이터를 추가하는 작업을하고 있습니다. 팀은 또한 기계 학습을 사용하여 대중 교통에 소요되는 시간, 집에서 일할 수있는 능력, 가정의 가족 수와 같은 긴 옵션 목록에서 모델에 포함해야하는 가장 중요한 데이터 요소를 식별합니다. 그리고 다른 많은 세부 사항. 이 데이터가 풍부 해지면 연구원은 다양한 질병 확산 시나리오를 더 잘 시뮬레이션하고 다양한 공중 보건 또는 사회 정책 전략이 질병 완화에 어떻게 도움이 될 수 있는지 가상으로 테스트 할 수 있습니다. 그들의 결과는 시카고와 일리노이 주 공중 보건부의 파트너들과 공유 될 것이며, 이들 기관들에게 테스트를 배치하고, 사업체와 학교를 재개하고, 궁극적으로 예방 접종하는 방법에 대해 조언 할 것입니다. "에이전트 기반 모델링을 사용하면 발생률 및 사망률의 추세에 대한 예측을 할 수있을뿐만 아니라 실생활에서 개입을 시작하기 전에 가상 환경에서 개입 접근 방식을 탐색 할 수 있습니다."라고 Hotton은 말했습니다. "나중에 백신을 사용할 수있게되면 가장 많이 필요한 사람들에게 백신을 가장 효율적으로 배포하는 방법을 찾아야합니다." 인정 또는 석방? 대유행 기간 동안 의사들이 직면하는 가장 어려운 결정 중 하나는 병원에 입원 할 COVID-19 환자와 집에서 회복하기에 안전한 환자를 결정하는 것입니다. 압도적 인 병원 수용력과 진단 및 치료에 대한 데이터 기반 증거가 거의없는 새로운 질병에 직면하여 어떤 환자를 인정할지 결정하는 오래된 루 브릭은 효과가없는 것으로 입증되었습니다. 그러나 머신 러닝은 더 일찍 올바른 결정을 내리고 생명을 구하고 의료 비용을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다.
센딜 멀라 나단 Sendhil Mullainathan 교수
Chicago Booth의 Sendhil Mullainathan 교수가 이끄는 팀은 미국 북서부의 대규모 병원 네트워크와 협력하여 COVID-19 환자의 가장 심각한 증상이자 주요 사망 원인 인 급성 호흡 곤란 증후군 (ARDS)을 예측하는 새로운 모델을 만들 것입니다. 매사추세츠 공과 대학의 Aleksander Madry와 버클리 캘리포니아 대학의 Ziad Obermeyer도 포함하여 4 백만 개가 넘는 흉부 X- 레이 를 사용하여이 폐 붕괴의 가능성을 예측하는 새로운 기계 학습 모델을 구축 할 것입니다. 대유행 초기에 제한된 COVID-19 데이터 문제를 해결하기 위해 팀은 인플루엔자 및 폐렴과 같은 폐에 영향을 미치는 다른 상태의 X- 레이를 모델에 제공합니다. Obermeyer는“아직 COVID에 대한 데이터가 충분하지 않아 최신 기계 학습 툴킷을 적용 할 수 없습니다. “그러나 COVID와 같은 폐 감염의 경우 폐는 실제로 매우 제한된 생리적 플레이 북을 가지고 있습니다. 폐가 바이러스 나 박테리아의 공격을 받으면 기본적으로 한 가지 방식으로 만 반응합니다. 우리의 가설은 다른 조건의 악화를 살펴봄으로써 COVID의 악화에 대해 배울 수 있다는 것입니다.” 유효성이 확인되면 AI 모델이 오픈 소스로 만들어지고 전 세계의 다른 의료 시스템에서 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트를 통해 Mullainathan과 Obermeyer는 이전 연구에서 다른 의료 소프트웨어에서 식별 한 편견을 제어하는 의료 의사 결정 알고리즘을 개발할 수있는 기회를 갖게되었습니다. “X-ray와 같은 객관적인 생물학적 데이터를 사용하더라도 편향된 의료 시스템에 의해 생성되기 때문에 결과가 편향됩니다.”라고 Obermeyer는 말했습니다. "인종 편견에 대한 우리의 이전 작업에 대한 낙관적 인 견해는 일단 이러한 편견을 인식하면이를 고려하는 알고리즘을 만들 수 있다는 것입니다." 조기 발견 : 엔진 고장과 같은 전염병 치료 질병 발생의 초기 단계에서 사례를 감지하는 것은 인구 확산을 방지하는 데 중요하지만 매우 어렵습니다. 즉, "건초 더미 속의 바늘"데이터 문제입니다. 그러나 컴퓨터 과학자들은 이미 제트 엔진의 기계적 결함이나 비정상적이고 잠재적으로 사기성있는 금융 거래를 감지하는 것과 같은 다른 상황에서 이러한 문제를 해결하기 위해 인공 지능 시스템을 개발했습니다. 이러한 애플리케이션을 위해 구축 된 모델은 데이터 홍수에서 드문 발생을 정확하고 안정적으로 찾을 수 있어야합니다. 아무도 비행기 엔진 고장을 너무 늦게 발견하고 싶어하지 않습니다.
첸 유신 Asst. Yuxin Chen 교수
Caltech의 이전 작업에서 UChicago 컴퓨터 과학자 Yuxin Chen은 기계 엔지니어 및 기타 도메인 전문가를 위해 이러한 조기 감지 시스템을 구축했습니다. DTI 자금으로 그는 UC Berkeley 및 UCSF의 연구원들과 협력하여 의료 및 공중 보건 감시 데이터를 사용하여 COVID 및 기타 질병의 감염을 감지하는 이러한 접근 방식을 이전 할 것입니다. 이 팀은 희소 데이터에 대한 모델 훈련, 다양한 소스 및 수집 기술의 데이터 결합, 감염된 환자를 놓친 경우 심각한 결과를 초래할 수있는 위음성 최소화와 같은 일반적인 문제에 대한 솔루션을 적용 할 것입니다. Chen의 프로젝트 부분은 그의 주요 연구 관심사 인 대화 형 기계 학습에 중점을 둡니다. 대부분의 AI 모델의 수동적 인 "블랙 박스"와는 달리 이러한 시스템은 인간 전문가와 적극적으로 협력하여 예측을 개선하기 위해 수집해야하는 새로운 데이터 소스를 제안하거나 특정 진단이 명확하지 않은 경우 도움을 요청합니다. 조교수 인 Chen은 "모델이 우리가 데이터를 가지고있는 특정 의료 진단에 대한 예측 결과에 대해 확신이 없으면 이러한 데이터에 플래그를 지정하고 전문가에게 예측 결과를 확인하거나 수정하도록 요청할 것"이라고 말했습니다. “우리는 또한 해석 가능한 권장 사항에 관심이 있습니다. 우리는 인공 지능 시스템을 훈련하여 인간 사용자와 효과적으로 통신하여 공동으로 탐지 및 진단 결정을 내립니다. 따라서 원활한 협업을 위해 시스템과 의료 전문가 사이에 해석 가능한 인터페이스를 구축해야합니다.”
ㅡ매사추세츠 공과 대학의 Aleksander Madry와 버클리 캘리포니아 대학의 Ziad Obermeyer도 포함하여 4 백만 개가 넘는 흉부 X- 레이 를 사용하여이 폐 붕괴의 가능성을 예측하는 새로운 기계 학습 모델을 구축 할 것입니다.
메모 2008161.
컴퓨터 시대에 고성능 프로세스와 저장능력 고도화는 빅데이타를 통한 기계학습 인공지능 소프트웨어가 등장한다. 코비드19에 대한 빅테이터에서 최적값을 추적하는데 있어 패턴이 중요한 요소이다.
anti-oms을 두개 결합하여 oms을 만드는 문제를 통해서 보면 우리가 찾고자 한 것이 이미지 패턴화되면 빅데이타에서 더 빠른 속도로 4억개의 코비드19 환자의 흉부사진이 있다고 하면 우리가 찾고자 하는 치료.진료의 해법을 인공지능을 통해 가급적 빠르게 도출해낼 수도 있다.
More than 4 million chest X-rays, including Aleksander Madry of Massachusetts Institute of Technology and Ziad Obermeyer of the University of California, Berkeley, will be used to build a new machine learning model that predicts the likelihood of this lung collapse.
Memo 2008161.
In the computer age, machine learning artificial intelligence software through big data appears to advance high-performance processes and storage capabilities. Patterns are an important factor in tracking the optimal value in the big data for Covid 19.
Looking through the problem of creating oms by combining two anti-oms, if what we are looking for is image patterned, if there are chest pictures of 400 million Covid19 patients at a faster rate in big data, we are looking for treatment and clinician. Solutions can also be derived as quickly as possible through artificial intelligence.
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재활용 목재 폐기물의 세포 나노 결정은 탄소 섬유 복합재를 더 강하게 만듭니다
주제 :재료 과학나노 기술폴리머텍사스 A & M 대학 으로 텍사스 A & M 대학 2020년 8월 15일 세포 나노 결정 전자 현미경 사진 탄소 섬유에있는 세포 나노 결정의 전자 현미경 사진. 출처 : Dr. Amir Asadi / Texas A & M University College of Engineering
초 미세 탄소 섬유 가닥으로 강화 된 폴리머는 "깃털처럼 가볍고 강철처럼 강한"복합 재료의 전형을 보여 여러 산업 분야에서 다양한 용도로 사용됩니다. 탄소 나노 튜브라는 물질을 추가하면 복합재의 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 그러나 탄소 나노 튜브를 통합하는 데 사용되는 화학 공정은 결과적으로 복합 재료에 고르지 않게 퍼져 궁극적으로 달성 할 수있는 강도 및 기타 유용한 특성을 제한합니다. 새로운 연구에서 텍사스 A & M 대학의 연구원들은 셀룰로오스 나노 크리스탈이라고하는 천연 식물 제품을 사용하여 탄소 나노 튜브를 탄소 섬유 복합체에 균일하게 고정하고 코팅했습니다. 연구원들은 처방 된 방법이 기존 방법보다 빠르며 나노 스케일에서 탄소 섬유 복합재를 설계 할 수 있다고 말했습니다. 연구 결과는 ACS (American Chemical Society) Applied Nano Materials 지에 온라인 으로 게재 됩니다. 합성물은 레이어로 만들어집니다. 예를 들어, 고분자 복합물은 탄소 섬유 또는 케블라와 같은 섬유층과 고분자 매트릭스로 만들어집니다. 이 계층 구조는 복합 재료의 약점의 원인입니다. 층의 손상은 기술적으로 박리로 알려진 과정 인 파단을 일으 킵니다. 강도를 높이고 탄소 섬유 복합재에 전기 및 열 전도도와 같은 다른 바람직한 특성을 부여하기 위해 탄소 나노 튜브가 종종 추가됩니다. 그러나 탄소 나노 튜브를 이러한 복합재에 통합하는 데 사용되는 화학 공정은 종종 나노 입자가 뭉치 게하여 이러한 입자를 추가 할 때의 전반적인 이점을 감소시킵니다. “나노 입자의 문제는 우유에 거친 커피 분말을 첨가 할 때 발생하는 것과 유사합니다. 분말이 서로 뭉치거나 달라 붙습니다.”라고 엔지니어링 기술 및 산업 유통학과의 조교수 인 Amir Asadi 박사가 말했습니다. “탄소 나노 튜브를 최대한 활용하려면 먼저 서로 분리 한 다음 탄소 섬유 복합재 내의 특정 위치로 이동하도록 설계해야합니다.” 탄소 나노 튜브의 균일 한 분포를 촉진하기 위해 Asadi와 그의 팀은 재활용 목재 펄프에서 쉽게 얻을 수있는 화합물 인 셀룰로오스 나노 결정을 사용했습니다. 이 나노 결정은 분자에 물을 끌어 당기는 부분과 물에 의해 반발되는 다른 부분을 가지고 있습니다. 이 독특한 분자 구조는 나노 크기로 합성물을 만드는 이상적인 솔루션을 제공한다고 Asadi는 말했다. 셀룰로오스 나노 결정의 소수성 부분은 탄소 섬유에 결합하여 폴리머 매트릭스에 고정합니다. 반면에 나노 결정의 수분을 끌어들이는 부분은 탄소 섬유를 고르게 분산시키는 데 도움이됩니다. 마치 친수성 인 설탕이 컵 바닥에 뭉치거나 침전되지 않고 물에 균일하게 용해되는 것과 같습니다. 실험을 위해 연구진은 시판되는 탄소 섬유 천을 사용했습니다. 이 천에 셀룰로오스 나노 크리스탈과 탄소 나노 튜브의 수용액을 첨가 한 후 강한 진동을 가해 모든 아이템을 혼합했다. 마지막으로, 그들은 재료를 건조시키고 그 위에 수지를 펴서 탄소 나노 튜브 코팅 고분자 복합체를 점차적으로 형성했습니다.
세포 나노 결정 회로도 세포 나노 결정이 탄소 섬유 복합재에 탄소 나노 튜브를 고르게 분포시키는 데 어떻게 도움이되는지 보여주는 회로도. 출처 : Dr. Amir Asadi / Texas A & M University College of Engineering
전자 현미경을 사용하여 복합재 샘플을 조사한 Asadi와 그의 팀은 셀룰로오스 나노 결정이 탄소 나노 튜브의 끝에 부착되어 나노 튜브가 같은 방향으로 향하는 것을 관찰했습니다. 그들은 또한 셀룰로스 나노 결정이 복합재의 굽힘 저항을 33 % 증가시키고 층간 강도를 40 % 증가 시킨다는 사실을 발견했습니다. “이 연구에서 우리는 셀룰로오스 나노 결정을 사용하여 나노 스케일에서 복합재를 설계하는 접근 방식을 취했습니다. 이 방법을 통해 우리는 거시적 규모에서 나타나는 고분자 복합재의 특성을 더 많이 제어 할 수있었습니다.”라고 Asadi는 말했습니다. "우리는 우리의 기술이 항공 및 자동차 제조를 포함한 다양한 산업에 유용하게 사용될 하이브리드 복합 재료의 처리를 확장하는 진로라고 생각합니다."
이 연구의 다른 공헌자는 J. Mike Walker '66 기계 공학과의 Shadi Shariatnia와 Annuatha V. Kumar, 그리고 재료 과학 및 공학과의 Ozge Kaynan입니다. 참조 : Shadi Shariatnia, Annuatha V. Kumar, Ozge Kaynan 및 Amir Asadi의“Hybrid Cellulose Nanocrystal-Bonded Carbon Nanotubes / Carbon Fiber Polymer Composites for Structural Applications”, 2020 년 5 월 14 일, Applied Nano Materials . DOI : 10.1021 / acsanm.0c00785 이 연구는 국립 과학 재단의 지원을 받았습니다.
ㅡ탄소 나노 튜브의 균일 한 분포를 촉진하기 위해 Asadi와 그의 팀은 재활용 목재 펄프에서 쉽게 얻을 수있는 화합물 인 셀룰로오스 나노 결정을 사용했습니다. 이 나노 결정은 분자에 물을 끌어 당기는 부분과 물에 의해 반발되는 다른 부분을 가지고 있습니다. 이 독특한 분자 구조는 나노 크기로 합성물을 만드는 이상적인 솔루션을 제공한다고 Asadi는 말했다. 셀룰로오스 나노 결정의 소수성 부분은 탄소 섬유에 결합하여 폴리머 매트릭스에 고정합니다. 반면에 나노 결정의 수분을 끌어들이는 부분은 탄소 섬유를 고르게 분산시키는 데 도움이됩니다. 마치 친수성 인 설탕이 컵 바닥에 뭉치거나 침전되지 않고 물에 균일하게 용해되는 것과 같습니다.
ㅡ초 미세 탄소 섬유 가닥으로 강화 된 폴리머는 "깃털처럼 가볍고 강철처럼 강한"복합 재료의 전형을 보여 여러 산업 분야에서 다양한 용도로 사용됩니다. 탄소 나노 튜브라는 물질을 추가하면 복합재의 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
메모 200816.
탄소나노튜브는 잘 알려진 우수한 재료이지만 제조하여 그 성능을 100퍼센트 이상 발휘하기가 어려운 점인데 연구보고에 의하면 텍사스 A & M 대학의 연구원들은 셀룰로오스 나노 크리스탈이라고하는 천연 식물 제품을 사용하여 탄소 나노 튜브를 탄소 섬유 복합체에 균일하게 고정하고 코팅했다.
좀더 우수한 재질을 만들기 위해서는 나노크리스탈의 모습을 드려다 봐야 한다.
셀룰로오스 나노크리스탈의 표면에 존재하는 수산기 (hydroxyl group)를 다양한 종류의 단분자 및 고분자로 대체한 셀룰로오스
셀룰로오스 나노크리스탈의 모식도을 보면 셀률로오스 나노결정이 다양한 역할을 할 수 있음을 보여준다. 수산기(HO)는 자연에 존재하는 것으로 나타났다가사라지는 속도 반감기가 짧아(나노초) 측정하기가 어렵다고 한다. 수산기는 원자에서 전자를 뺐기는 산화력보다 되찾아오는 환원력이 강하여 살균소독에 유용하다. 탄소나노튜브를 균일하게 정렬하는 방식에 다양성도 나노크리스탈의 표면에 대체 가능한 분자들에 대해서도 연구가 있어야 한다.
이는 마치 OMS주변에 대체가 가능한 이동하는 mser들을 연상할 수 있다. 그것은 전체적으로 나노튜브가 성능을 발휘하는데 하향 변화를 없게 하는 것이다. 하향변화는 기능저하을 의미하여 상승변화의 기능유지가 가능하다는 뜻이다.
ㅡTo promote the uniform distribution of carbon nanotubes, Asadi and his team used cellulose nanocrystals, a compound that can be easily obtained from recycled wood pulp. These nanocrystals have a part that attracts water to the molecule and another part that is repelled by water. This unique molecular structure provides an ideal solution for making composites at the nanoscale, Asadi said. The hydrophobic portion of the cellulose nanocrystals bind to the carbon fiber and fix it on the polymer matrix. On the other hand, the part that attracts moisture in the nanocrystals helps to disperse the carbon fibers evenly. It's like sugar, which is hydrophilic, dissolves evenly in water without clumping or sedimentation at the bottom of the cup.
ㅡ Polymers reinforced with ultra-fine carbon fiber strands show the epitome of composite materials "light as feathers and strong as steel" and are used in a variety of applications in many industries. Adding a material called carbon nanotubes can further enhance the function of the composite.
Memo 200816.
Carbon nanotubes are a well-known and excellent material, but it is difficult to manufacture and exhibit more than 100 percent of their performance. Uniformly fixed and coated on the carbon fiber composite.
In order to make a better material, we have to look at the appearance of nanocrystals.
Cellulose that replaces hydroxyl groups on the surface of cellulose nanocrystals with various types of single molecules and polymers
A schematic diagram of cellulose nanocrystals shows that cellulose nanocrystals can play various roles. Hydroxyl (HO) appears to exist in nature, and it is difficult to measure due to the short half-life of the rate at which it disappears (nanoseconds). Hydroxyl groups are useful for sterilization and disinfection because the reducing power to recover them is stronger than the oxidation power of removing electrons from the atom. The diversity of the way carbon nanotubes are uniformly aligned, and the molecules that can be substituted on the surface of the nanocrystal should be studied.
This can be reminiscent of moving msers that can be replaced around OMS. That is, as a whole, the nanotubes perform well, so there is no downward change. Downward change means a decline in function, meaning that upside change can maintain the function.
.The Human Genome’s Instruction Manual: 17-Year Research Project Has Generated a Detailed Genomic Atlas
인간 게놈의 사용 설명서 : 17 년에 걸친 연구 프로젝트가 상세한 게놈 아틀라스를 생성했습니다
주제 :암사슴유전학로렌스 버클리 국립 연구소 으로 DOE / 로렌스 버클리 국립 연구소 2020년 8월 15일 유전자 조절 요소 유전자 조절 요소의 예술적 표현으로, 동일한 유전 코드를 가진 세포가 여러 다른 조직으로 분화하고 신체에서 다양한 역할을 할 수 있습니다. 저작권 정보 : Ella Maru Studio
장기간에 걸친 국가 협력은 우리 유전자를 조절하는 분자 요소의 포괄적 인 카탈로그를 생성했습니다. 17 년에 걸친 연구 프로젝트는 수십만 개의 잠재적 규제 지역 의 위치를 보여주는 게놈의 상세한지도 책을 생성했습니다. 이는 모든 인간 생물학 연구가 앞으로 나아가는 데 도움이 될 리소스입니다. 인간 게놈의 30 억 염기쌍 중 2 %만이 우리 몸을 만들고 유지하는 단백질을 암호화합니다. 다른 98 %는 단백질 제조법을 놀랍도록 복잡한 유기체로 바꾸는 데 필요한 지침과 도구를 세포에 제공하는 잠재적 인 규제 영역을 보유하고 있습니다. 그러나 그 중요성과 보급에도 불구하고 비 코딩 영역은 부분적으로 그렇게하기가 더 어렵 기 때문에 유전자 코딩 서열보다 훨씬 적게 연구되었습니다. Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) 협력은 우리 게놈의 신비한 대다수를 밝히는 데 필요한 도구와 전문 지식을 개발하기 위해 National Human Genome Research Institute에서 시작했습니다. 이제 마지막 해에 ENCODE는 수십 개의 기관에서 수백 명의 연구자들의 결합 된 과학적, 기술적 능력 덕분에 엄청난 발전을 이루었습니다. “우리는 인간 게놈의 염기 서열을 분석했으며 유전자가 어디에 있는지 대부분 알고 있습니다. 그러나 외부 유전자를 얻을 때 게놈 '암흑 물질'의 기능을 매핑하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 기능적으로 중요한 98 % 내 영역을 찾는 방법을 아는 것은 우리에게 큰 진전입니다.”라고 Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab)의 선임 과학자 인 Len Pennacchio가 말했습니다. 이번 주 에 Nature 의 특별 컬렉션의 일부로 발행 된 ENCODE 논문 . 원래 연구 외에도 Pennacchio와 그의 Berkeley Lab 동료는 다른 ENCODE 컨소시엄 팀에 기술적 전문 지식과 자료를 제공했습니다. Pennacchio에 따르면이 프로젝트의 최근 발전은 질병을 연구하는 과학자들에게 특히 유용 할 것이라고합니다. 연구자들은 질환의 근본적인 원인을 파악하려고 할 때 영향을받은 개인이 보유한 유전 적 변이를 찾습니다. 때때로 그들은 유전자 내의 서열과 연관성을 발견하지만 종종 분석은 단백질 코딩 서열에서 멀리 떨어진 영역을 찾아 내고 DNA가 무엇을하는지 쉽게 알 수 없다고 말했다. 심장이나 위장에서 중요합니까? 항상 중요합니까 아니면 특정 개발 단계에서만 중요합니까? “우리의 데이터 세트는 과학자들에게 그 서열이 언제 어디서 기능하는지, 어떤 유전자가 영향을 미치는지에 대한 단서를 제공합니다. 이전에는 힌트가 거의 없었던 더 많은 것을 배울 수있는 즉각적인 경로를 제공합니다.”라고 그는 말했습니다. 이론에서 현실로 ENCODE의 과거 단계에서 연구자들은 프로모터 및 인핸서와 같은 유전자 발현을 조절하는 모든 DNA 서열을 식별하고 염색체의 여러 영역이 어떻게 변형되고 저장되는지 (즉, 히스톤이라고하는 단백질을 감싸거나 작은 태깅 분자). 이 정보는 세포가 시간과 신체의 위치에 따라 유전자를 다르게 표현하거나 침묵시킬 수있는 방법에 대해 많은 것을 보여줍니다. 초기 작업은 대부분 인간 세포주에서 추출한 DNA에 대해 수행되었습니다.
DNA 수정 요소 히스톤 및 화학 태그를 포함한 DNA 수정 요소의 그림입니다. 크레딧 : NIH
"ENCODE 2 덕분에 우리는 DNA가 게놈을 따라 어떻게 변형되는지에 대한 꽤 좋은지도를 얻었지만 실제로는 그지도에 대한 전설이 없었습니다."라고 Berkeley Lab 선임 과학자 인 Axel Visel이 설명했습니다. 연구 과학자 인 Visel과 Diane Dickel은 새로운 논문에 대해 Pennacchio와 공동 저자이며, 세 사람 모두 Berkeley Lab의 Biosciences Area 내에있는 Mammalian Functional Genomics Laboratory를 운영하고 있습니다. “ENCODE 3 단계는 우리가 세포주에서 발견 한 다양한 변형 마크가 실제 유기체 측면에서 실제로 의미하는 바를 이해하는 것입니다.”라고 Visel은 덧붙였습니다. 3 상 실험을 위해 Berkeley Lab 그룹과 수많은 다른 ENCODE 컨소시엄 팀은 마우스 게놈이 우리와 매우 유사하고 유전자 발현을위한 많은 DNA 변형 및 on-off 스위치가 마우스 조직에 분석을 적용하기 시작했습니다. 같은 것으로 알려져 있습니다. 12 년 동안 프로젝트에 참여해온 Berkeley Lab 팀은 ENCODE 3에서 특히 중요한 역할을했습니다. 그들은 과학자들이 전사 인자 와 변형 된 단백질 을 찾을 수있게 해주는 기술인 ChIP-seq를 사용하는 데있어 유명한 리더입니다 . 염색질 (전사 또는 복제를 위해 활성화되지 않을 때 DNA가 존재하는 조밀하게 포장 된 상태), 그런 다음 이러한 분자가 서열과 상호 작용하는 방식을 분석합니다. 또한 잠재적 인 유전자 스위치가 실제로 예상대로 작동하는지 테스트하는 데 사용되는 기술인 트랜스 제닉 분석에 대한 전문 지식으로도 유명합니다. Ludwig Institute for Cancer Research의 Bing Ren과 긴밀히 협력하여 팀은 ChIP-seq를 사용하여 배아 생쥐에서 염색질의 변화하는 환경을 연구 한 다음 수백 건의 형질 전환 분석을 수행하여 이러한 발견을 검증했습니다. 수천 번의 실험 후, 그들은 8 가지 발달 단계에서 다양한 신체 조직을 포함하는 데이터 세트를 생성하여 마우스 발달 과정에서 DNA 역학에 대한 과학계의 지식을 크게 확장하고 인간 발달에 대해 더 많은 것을 배우려는 생물 의학 연구자들을위한 리소스를 생성했습니다. 이들의 아틀라스는 공동 연구팀이 생성 한 마우스 및 인간 DNA 조절 요소에 대한 거의 6,000 개의 다른 데이터 세트와 함께 ENCODE의 새로운 온라인 포털에서 자유롭게 액세스 할 수 있습니다 . "수년 동안 우리는 ENCODE에 참여하고 훌륭한 상호 보완 관계를 구축 한 다른 그룹과 광범위하게 협력했습니다."라고 Dickel은 말했습니다. "이것은 경쟁이 아니라 좋은 협력에서 비롯된 발전입니다." 마지막 해인 프로젝트의 마지막 단계 (ENCODE 4)를 위해 참여 과학자들은 유전자 조작 마우스를 사용하여 분리 된 조직을 연구 한 결과를 확인하고 확장합니다. ENCODE 프로젝트는 국립 보건원의 보조금으로 자금을 지원합니다. 이 연구에 기여한 다른 버클리 연구소 과학자는 Iros Barozzi, Veena Afzal, Jennifer Akiyama, Ingrid Plajzer-Frick, Catherine Novak, Momoe Kato, Tyler Garvin, Quan Pham, Anne Harrington, Brandon Mannion, Elizabeth Lee, Yoko Fukuda입니다. -유자와.
ㅡ인간 게놈의 30 억 염기쌍 중 2 %만이 우리 몸을 만들고 유지하는 단백질을 암호화합니다. 다른 98 %는 단백질 제조법을 놀랍도록 복잡한 유기체로 바꾸는 데 필요한 지침과 도구를 세포에 제공하는 잠재적 인 규제 영역을 보유하고 있습니다. 그러나 그 중요성과 보급에도 불구하고 비 코딩 영역은 부분적으로 그렇게하기가 더 어렵 기 때문에 유전자 코딩 서열보다 훨씬 적게 연구되었습니다.
메모 2008162.
30억개의 염기쌍이 순서수를 이루고 있지만 왜 그런 서열을 가지면 무슨 배열인지 아직도 베일에 쌓여 있다고 과학계는 보고 있다. 특히 2퍼센트만 인체을 만드는 내용은 나머지가 인체에서 무슨 기능을 하는지 진화과정에서 개입된 배열인지도 알아내야하는 문제이고 이를 풀고자 하는 표준 틀이 존재할 필요가 있다. 그래서 제시하는 바는 mss이다. 고전적인 마방진에 의하면 염기쌍 서열 1에서 30억을 배열로 나타내 전체적인 안정적인 magicsum=x를 도출해낼 수 있다.
이들 배열이 그얼마나 현란하게 이동하는지를 관찰하려면 ss 해법을 통해 드려다 봐야 , 2%의 내용도 무슨 뜻인지 알아낼 수 있으리라.
보기1.
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
샘플보기1.은 18방진을 구조체 해법으로 풀어서 절대값
zero sum을 이룬 모습의 9ss(soma structure)이다.
우선, 임의적인 선택의 9 ss는 무수히 만들어지고,
단지 보기1.에서만 2^42=4조3980억4651만1104개의 초순간적
수배열 變形群을 얻을 수 있다. 이는 미세 물질구조의
매카니즘에 적합하게 대응한 마방진의 시공간적으로 완벽한
변환유추 해석이며 균형조화의 극치이다.
하물며, 30억 마방진의 15억 ss의 해법은 거의 무한대의 배열수를 나타낼 것이다. 인체를 이루는 2퍼센트도 거의 우주인다운 잠재적인 DNA를 가진고로, 우주에는 타행성에 인간형 우주인들이 잠재적으로 공유되어진 것이라 추정된다. 우주의 다른 수천조의 행성에도 다른 종류의 인간들이 존재한다고 봐야 하는 것이다.
Only 2% of the 3 billion base pairs in the human genome encode the proteins that make up and maintain our bodies. The other 98% have potential regulatory areas that give cells the guidance and tools they need to turn their protein recipes into amazingly complex organisms. However, despite its importance and dissemination, non-coding regions have been studied much less than genetic coding sequences, in part because they are more difficult to do so.
Memo 2008 162.
3 billion base pairs make up an ordinal number, but the scientific community sees that why, if you have such a sequence, what sort of alignment is still in the veil. In particular, the content that makes only 2% of the human body is a matter of finding out what functions the rest of the human body has and whether it is an arrangement involved in the evolution process, and a standard framework for solving this needs to exist. So what I suggest is mss. According to the classic magician, it is possible to derive an overall stable magicsum = x by representing 3 billion in the sequence of the base pair sequence 1.
If you want to observe how brilliantly these arrays move, you will have to look through the ss solution to find out what 2% of the content means.
Example 1.
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
Sample view 1. is an absolute value by solving 18 dustproofing with structure solution
It is a 9ss (soma structure) of a zero sum.
First of all, 9 ss of random selection are made innumerable,
Only in example 1. 2^42=4,398 billion 4651,1104 ultra-momentary
It is possible to obtain a number-array form. This is a fine material structure
The spatio-temporal perfection of the magic bang that responded appropriately to the mechanism
It is an interpretation of transformation analogy and is the extreme of balance.
By the way, the solution of 1.5 billion ss of 3 billion magic squares will represent an almost infinite number of sequences. Since 2% of the human body has potential DNA like almost astronauts, it is estimated that humanoid astronauts are potentially shared with other planets in space. It has to be said that different kinds of humans exist on thousands of other planets in the universe.
.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 .
버전에 대해 시뮬레이션 된 스펙트럼을 생성했습니다.
.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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