미래문명과 과학 이야기

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://twitter.com/ljunggoo     .Osmotic stress identified as stimulator of cellular waste disposal 세포 폐기물 처리의 자극제로 확인 된 삼투 스트레스 에 의해 Forschungsverbund 베를린 에버스 (FVB) 액틴 세포 골격 (빨간색)과 리소좀 (녹색)을 보여주는 마우스 성상 세포의 이미지 크레디트 : Tania Lopez-Hernandez JUNE 29, 2020 자가 포식 및 리소좀이 상호 작용하는 세포 폐기물 처리는 손상된 단백질 분자를 분해하여 세포 기능을 손상시키고 아미노산과 같은 생성 된 빌딩 블록을 대사 시스템으로 재 도입하는 것과 같은 기본 기능을 수행한다. 이 재활용 과정은 세포를 젊게 유지하는 것으로 알려져 있으며, 예를 들어 신경 퇴행성 질환 에서 발생하는 단백질 응집을 방지 합니다 . 그러나 기아와는 별개로이 중요한 시스템이 실제로 어떻게 작용할까요? 베를린의 Leibniz-Forschungsinstitut für Molekulare Pharmakologie (FMP)의 연구원들은 이전에 알려지지 않은 메커니즘을 발견했습니다. 리소좀. 현재 Nature Cell Biology에 발표 된이 연구 는 새로운 신호 전달 경로를 자세히 설명하고 환경 재활용이 세포 재활용 및 분해 시스템에 미치는 영향에 대한 이해를 개선하고이 지식이 치료법에 어떻게 사용될 수 있는지 이해하는 데 중요한 기초를 제공합니다. 목적. 우리의 세포는 때때로 "스프링 클린"을 필요로하므로 잘못 접힌 단백질 분자 또는 손상된 세포 소기관 을 제거하여 단백질 분자의 응집을 막을 수 있습니다. 이 제거를 담당하는 메커니즘은 소위 "

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://twitter.com/ljunggoo     .Researchers use machine learning to build COVID-19 predictions 연구원들은 기계 학습을 사용하여 COVID-19 예측을 구축합니다 에 의해 빙엄 턴 대학 크레딧 : × / CC0 Public Domain JUNE 29, 2020 COVID-19 대유행으로 인해 미국의 일부 지역이 잠정적으로 재개됨에 따라 국가의 장기적인 건강 상태는 계속해서 바이러스를 추적하고 다음에 어디로 급증 할 지 예측하는 데 달려 있습니다. 올바른 컴퓨터 모델을 찾는 것은 까다로울 수 있지만 뉴욕 주립대 빙햄턴 대학교 (Binghamton University)의 두 연구원은 이러한 문제를 해결할 수있는 혁신적인 방법이 있으며 온라인에서 작업을 공유하고 있다고 믿고 있습니다 . Johns Hopkins University가 전 세계에서 수집 한 데이터를 사용하여 컴퓨터 과학과 조교수 인 Arti Ramesh와 Anand Seetharam 은 인공 지능을 활용하는 여러 예측 모델을 구축했습니다 . 연구 지원은 박사입니다. 학생 Raushan Raj. 기계 학습을 통해 알고리즘을 명시 적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하고 개선 할 수 있습니다. 이 모델은 미국을 포함하여 코로나 바이러스 감염률이 가장 높은 50 개국의 추세와 패턴을 조사하며, 지난 14 일 동안의 데이터를 기반으로 향후 3 일 동안 어떤 일이 발생할지 10 %의 오차 범위 내에서 예측할 수 있습니다. Seetharam은“과거의 데이터는 필요한 모든 정보를 암호화한다고 믿는다. "이러한 감염은 시행되거나 이행되지 않은 조치와 일부 사람들이 제한을 준수한 방식으로 인해 확산되었