.Hungry eyes: Spiders lose vision when they're starving
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.Hungry eyes: Spiders lose vision when they're starving
배고픈 눈: 거미는 굶주리면 시력을 잃습니다
신시내티 대학교 마이클 밀러 대담한 점프 거미. 연구자들은 영양실조 상태의 거미가 빛에 민감한 광수용체를 잃기 시작한다는 사실을 발견했습니다. 크레딧: Joseph Fuqua II/UC APRIL 20, 2023
신시내티 대학의 생물학자들은 먹이가 부족한 깡충거미가 시력의 핵심인 빛에 민감한 세포를 잃는다는 사실을 발견했습니다. UC 예술 과학 대학의 Elke Buschbeck 교수와 그녀의 공동 저자들은 북미 전역에서 발견되는 다리가 8개인 작은 포식자인 대담한 깡충 거미 의 눈에서 광수용체를 연구했습니다 . 작은 사냥꾼은 예리한 시야에 의존하여 먹이를 추적합니다. 그러나 연구원들은 먹이가 부족한 거미가 좋은 시력을 제공하는 광수용체를 잃기 시작한다는 사실을 발견했습니다. 그들의 발견은 황반 변성 과 같은 일반적인 연령 관련 시력 문제에서 영양이 하는 역할에 대한 우리의 이해를 향상시킬 수 있습니다 . 이 연구는 저널 Vision Research 에 게재되었습니다 .
그들의 발견은 곤충과 거미의 망막 사진을 찍을 수 있는 그녀의 연구실의 맞춤형 검안경을 사용하여 야생에서 잡힌 대담한 깡충거미의 눈을 조사하는 동안 우연한 기회에 이루어졌습니다. 그들은 거미의 광수용체 중 일부에서 검은 반점을 발견했는데, 이는 거미가 수명이나 발달 중에 퇴화했음을 시사합니다. Buschbeck은 "당신은 그것들을 보는 것만으로도 광수용체 중 일부가 죽었다는 것을 알 수 있습니다."라고 말했습니다. "하지만 광수용체는 정말 퇴화하는 건가요?" UC 박사 과정 학생 Shubham Rathore가 물었습니다. "아니면 우리가 실험을 수행하는 방식으로 인해 표백되고 있습니까?" Rathore는 세포가 실제로 죽어가고 있음을 확인하기 위해 전자현미경으로 눈을 돌렸습니다.
이 연구는 점핑 거미가 망막 및 신경 건강을 연구하는 매력적인 모델임을 시사합니다. 신시내티 대학교 Elke Buschbeck 교수는 거미와 곤충의 시력을 연구하기 위해 그녀의 연구실에서 맞춤형 검안경을 만들었습니다. 크레딧: Andrew Higley/UC
영양 부족이 원인입니까? 가설을 테스트하기 위해 UC 졸업생인 Miranda Brafford와 John Goté는 두 그룹의 포로 거미를 연구했습니다. 영양이 부족한 그룹에서 거미는 특히 밀도가 가장 높은 망막 부분에서 더 많은 광 수용체를 잃었습니다. "그것은 우리 눈의 황반과 기능적으로 동등합니다."라고 Buschbeck은 말했습니다. 바로 눈앞에서 시각 정보를 처리하는 눈의 일부입니다. "광수용체는 에너지 비용이 많이 듭니다. 에너지 수요를 따라잡기가 어렵습니다."라고 Buschbeck은 말했습니다. "영양을 박탈하면 시스템이 실패합니다." 황반 변성은 미국에서 약 2천만 명의 사람들에게 영향을 미칩니다. 노화 관련 시력 상실의 가장 흔한 원인이며 치료법이 없습니다. Buschbeck 은 "흥미로운 것은 인간의 황반변성이 신진 대사 과정 과 관련이 있고 에너지 전달이 어렵다는 증거가 있다는 것입니다."라고 말했습니다.
깡충거미의 망막 이미지는 디지털 카메라의 죽은 픽셀과 같은 손상된 광수용체를 보여줍니다. 크레딧: Buschbeck 연구소 Rathore와 Buschbeck은 퇴행이 광수용기 주변의 지지 조직에서 시작되는지, 특히 어떤 영양소가 좋은 시각 건강을 지원하는지 확인하고 싶다고 말했습니다. UC 예술 과학 대학의 조교수이자 연구 수석 저자인 Annette Stowasser는 거미와 사람의 시력 결함을 직접 비교하는 것은 시기상조라고 말했습니다.
Stowasser는 "이것이 사람들의 치료에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대해 말할 수 있으려면 먼저 신중하게 설계된 연구가 환경 조건 및 기타 요인에 따라 달라질 수 있는 정확한 영양소가 관련되어 있는지 알아내야 합니다."라고 말했습니다 . "그러나 영양소 결핍이 나타난 효과를 나타낼 수 있다는 것은 영양소의 영향에 세심한 주의를 기울여야 한다는 것을 나타냅니다."라고 그녀는 말했습니다. 공동 저자인 Nathan Morehouse는 UC 감지 연구소 소장이며 전 세계의 점핑거미의 시각을 연구했습니다. "인간을 위한 황반변성 치료의 돌파구가 미국 전역의 뒷마당에서 흔히 볼 수 있는 점핑 거미 에 대한 연구에서 영감을 받았다면 정말 대단하지 않을까요 ?" 생물학 부교수인 Nathan Morehouse는 말했습니다.
"때때로 어려운 문제에 대한 답은 예상치 못한 곳에서 나올 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. 추가 정보: Shubham Rathore 외, 점핑 거미 눈의 영양 유발 황반 변성 유사 광수용기 손상, Vision Research (2023). DOI: 10.1016/j.visres.2023.108185 신시내티 대학교 제공
https://phys.org/news/2023-04-hungry-eyes-spiders-vision-theyre.html
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메모 2304210453 나의 사고실험 oms 스토리텔링
생물학자들은 먹이가 부족한 깡충거미가 시력의 핵심인 빛에 민감한 세포를 잃는다는 사실을 발견했다. 그들의 발견은 황반 변성 과 같은 일반적인 연령 관련 시력 문제에서 영양이 하는 역할에 대한 우리의 이해를 향상시킬 수 있다 .
시력를 잃는 원인이 영양과 관련이 깊다면 시력을 고정적으로 살릴 수 있는 영양학적인 방법도 제시된 것이다. 인간을 위한 황반변성 치료의 돌파구가 미국 전역의 뒷마당에서 흔히 볼 수 있는 점핑 거미 에 대한 연구에서 영감을 받았다면 정말 대단하지 않을까? "때때로 어려운 문제에 대한 답은 예상치 못한 곳에서 나올 수 있다고 봤다.
전파망원경의 시력문제도 전략문제에도 있을 것이다. 첨단과학의 광수용체 시력문제에도 비슷한 비유가 생긴다. 이러한 문제의 근본은 잘 조직된 샘플링 oms의 광 수용체도 활용할 가치가 있다. oms.webb은 중성미자의 원조격들도 잘 캡쳐할 수 있다. 허허.
Is malnutrition the cause? To test the hypothesis, UC graduates Miranda Brafford and John Goté studied two groups of captive spiders. In the undernourished group, the spiders lost more photoreceptors, especially in the densest part of the retina. "It's the functional equivalent of the macula in our eyes," Buschbeck said. The part of the eye that processes visual information right in front of your eyes.
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memo 2304210453 my thought experiment oms storytelling
Biologists have discovered that when food is scarce, jumping spiders lose light-sensitive cells that are key to vision. Their findings could advance our understanding of the role nutrition plays in common age-related vision problems such as macular degeneration.
If the cause of vision loss is deeply related to nutrition, a nutritional method that can permanently preserve vision is also presented. Wouldn't it be great if a breakthrough in macular degeneration treatment for humans was inspired by research on jumping spiders, common in backyards across the United States? “I have seen that sometimes the answers to difficult problems can come from unexpected places.
The radio telescope's visual acuity problem will also be a strategic problem. A similar analogy arises in the photoreceptor vision problem of advanced science. At the root of this problem, the photoreceptors of well-organized sampling oms are also worth exploiting. oms.webb can also capture neutrino progenitors well. haha.
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.Checkmate, Proteins! Reinforcement Learning Transforms Molecular Biology
장군, 단백질! 강화 학습은 분자 생물학을 변화시킵니다
주제:인공 지능기계 학습분자 생물학단백질 UW MEDICINE INSTITUTE FOR PROTEIN DESIGN 의 Ian Haydon 작성 2023년 4월 20일 전산화된 단백질 설계에서의 강화 학습 강화 학습을 사용하는 소프트웨어 프로그램을 통해 설계된 단백질 구조의 예. 크레딧: Ian Haydon/, APRIL 20, 2023
단백질 설계를 위한 UW 의학 연구소 연구자들은 강화 학습을 사용하여 단백질 설계 소프트웨어를 개발하여 강력한 백신 및 기타 치료법 개발에 잠재적으로 응용할 수 있는 유용한 분자를 생성하는 능력을 입증했습니다.
이 돌파구는 암 치료, 생분해성 직물 및 재생 의학에 영향을 미치는 단백질 디자인의 새로운 시대로 이어질 수 있습니다. 과학자들은 분자 생물학의 과제에 강화 학습을 성공적으로 적용했습니다. 연구팀은 체스나 바둑과 같은 보드 게임에서 능숙한 것으로 입증된 전략을 채택한 강력한 새 단백질 설계 소프트웨어를 개발했습니다.
한 실험에서 새로운 접근 방식으로 만든 단백질이 생쥐에서 유용한 항체를 생성하는 데 더 효과적인 것으로 밝혀졌습니다. 4월 21일 사이언스 저널에 보고된 연구 결과는 이 돌파구가 곧 더 강력한 백신으로 이어질 수 있음을 시사합니다. 더 광범위하게, 이 접근 방식은 단백질 디자인의 새로운 시대로 이어질 수 있습니다. “우리의 결과는 강화 학습이 마스터 보드 게임보다 더 많은 것을 할 수 있음을 보여줍니다. 단백질 과학의 오랜 수수께끼를 풀도록 훈련을 받았을 때 이 소프트웨어는 유용한 분자를 생성하는 데 탁월했습니다. 그는 “이 방법이 올바른 연구 문제에 적용된다면 다양한 과학 분야의 발전을 가속화할 수 있을 것”이라고 말했다.
이 연구는 단백질 과학 연구를 수행하기 위해 인공 지능을 활용하는 이정표입니다. 보다 효과적인 암 치료법 개발부터 새로운 생분해성 섬유 제작에 이르기까지 잠재적 응용 분야는 방대합니다. 강화 학습 은 컴퓨터 프로그램이 다양한 작업을 시도하고 피드백을 받아 결정을 내리는 방법을 학습하는 기계 학습 의 한 유형입니다 . 이러한 알고리즘은 예를 들어 보드에서 승리 또는 패배로 이어지는 수백만 가지의 다양한 동작을 테스트하여 체스 게임을 학습할 수 있습니다. 이 프로그램은 이러한 경험을 통해 배우고 시간이 지남에 따라 더 나은 결정을 내리도록 설계되었습니다.
단백질 설계를 위한 강화 학습 프로그램을 만들기 위해 과학자들은 컴퓨터에 수백만 개의 간단한 시작 분자를 제공했습니다. 그런 다음 소프트웨어는 미리 정의된 목표를 향해 각각 무작위로 개선하기 위해 만 번 시도했습니다. 컴퓨터는 단백질을 원하는 모양으로 비틀는 방법을 배울 때까지 단백질을 늘리거나 특정 방식으로 구부렸습니다. Baker Lab의 모든 구성원인 Isaac D. Lutz, Shunzhi Wang 및 Christoffer Norn이 연구를 주도했습니다. 그들의 팀의 과학 원고 제목은 "강화 학습을 통한 단백질 구조의 하향식 설계"입니다.
“우리의 접근 방식은 강화 학습을 사용하여 퍼즐 조각처럼 서로 맞는 단백질 모양을 만드는 문제를 해결하기 때문에 독특합니다. "이것은 이전 접근 방식으로는 불가능했으며 우리가 만들 수 있는 분자 유형을 변환할 수 있는 잠재력이 있습니다." 이 연구의 일환으로 과학자들은 실험실에서 수백 개의 AI 설계 단백질을 제조했습니다. 그들은 전자현미경과 다른 장비를 사용하여 컴퓨터가 만든 많은 단백질 모양이 실제로 실험실에서 실현되었음을 확인했습니다. “이 접근 방식은 정확할 뿐만 아니라 고도로 사용자 정의할 수 있는 것으로 입증되었습니다. 예를 들어, 소프트웨어에 구멍이 없는 구형 구조, 작은 구멍 또는 큰 구멍을 만들도록 요청했습니다. 모든 종류의 구조를 만들 수 있는 잠재력은 아직 완전히 탐구되지 않았습니다. 연구팀은 많은 단백질 분자로 구성된 새로운 나노 규모 구조를 설계하는 데 집중했다. 이를 위해서는 단백질 구성 요소 자체와 나노 구조가 자가 조립할 수 있는 화학적 인터페이스를 모두 설계해야 했습니다. 전자현미경은 수많은 인공지능이 설계한 나노 구조가 실험실에서 형성될 수 있음을 확인했습니다.
설계 소프트웨어가 얼마나 정확한지 측정하기 위해 과학자들은 모든 원자가 의도한 위치에 있는 것으로 밝혀진 많은 고유한 나노 구조를 관찰했습니다 . 즉, 의도한 나노 구조와 실현된 나노 구조 사이의 편차는 평균적으로 단일 원자의 폭보다 작았습니다. 이를 원자적으로 정확한 설계라고 합니다. 저자는 이 접근 방식을 통해 자신과 다른 사람들이 이전 방법으로는 만들 수 없었던 치료용 단백질, 백신 및 기타 분자를 만들 수 있는 미래를 예견합니다.
UW Medicine Institute for Stem Cell and Regenerative Medicine의 연구원들은 혈관 세포의 1차 세포 모델을 사용하여 설계된 단백질 스캐폴드가 이전 버전의 기술보다 성능이 우수함을 보여주었습니다. 예를 들어, 세포가 신호를 수신하고 해석하는 데 도움을 주는 수용체가 더 조밀한 스캐폴드에 더 밀집되어 있기 때문에 혈관 안정성을 촉진하는 데 더 효과적이었습니다.
UW 의과대학 생화학 교수이자 이 연구의 저자 중 한 명인 Hannele Ruohola-Baker는 재생 의학에 대한 조사의 의미에 대해 다음과 같이 말했습니다. 당뇨병, 뇌 손상, 뇌졸중 및 기타 혈관이 위험한 경우. 우리는 또한 줄기 세포를 다양한 세포 유형으로 분화하는 데 사용하는 인자를 보다 정확하게 전달하여 세포 발달 및 노화 과정을 조절하는 새로운 방법을 제공하는 것을 상상할 수 있습니다.”
참조: "강화 학습을 통한 단백질 구조의 하향식 설계" 2023년 4월 21일, Science . DOI: 10.1126/science.adf6591 이 작품은 국립 보건원(P30 GM124169, S10OD018483, 1U19AG065156-01, T90 DE021984, 1P01AI167966)의 지원을 받았습니다. 단백질 디자인 연구소의 공개 자선 프로젝트 및 대담한 프로젝트; 노보 노디스크 재단(NNF170C0030446); 마이크로소프트; 그리고 암젠. 연구는 에너지부를 대신하여 Lawrence Berkeley National Laboratory에서 운영하는 국가 사용자 시설인 Advanced Light Source에서 부분적으로 수행되었습니다.
https://scitechdaily.com/checkmate-proteins-reinforcement-learning-transforms-molecular-biology/
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메모 2304210424 나의 사고실험 oms 스토리텔링
단백질의 나노크기의 생물학적 아미노산 사슬에 있는 원자와 분자의 3차원 배열이다. 단백질은 생물학적 기능을 수행할 수 있도록 수소 결합, 이온 결합, 반데르발스 힘, 소수성 결합과 같은 다수의 비공유적 상호작용에 의해 구동되는 하나 이상의 특정한 공간적 형태로 접힌다.
이들이 이처럼 조밀하면서도 기능적으로 안정적인 이유는 잘 접힌 형태의 원자와 분자들의 배열이 완전히 새로운 종류의 수학 형태의 스프트웨어를 가진 '샘플링 oss.base와 잘 닮았다'는 점이다. 허허.
Note 1.
https://en.wikipedia.org/wiki
The protein structure is the three-dimensional arrangement of atoms and molecules in a chain of amino acids. A protein is a biopolymer (polypeptide) formed from a sequence of amino acids. A single amino acid monomer can also be referred to as a residue representing a repeating unit of a polymer.
Proteins are formed by amino acids that undergo a condensation reaction, in which amino acids lose one water molecule through a dehydration reaction in order to combine with each other through peptide bonds. By convention, chains of 30 amino acids or less are often identified as peptides rather than proteins.
Proteins fold into one or more specific spatial conformations driven by a number of non-covalent interactions, such as hydrogen bonds, ionic bonds, van der Waals forces, and hydrophobic bonds, so that they can perform their biological functions. To understand a protein's function at the molecular level, it is important to determine its three-dimensional structure. Techniques such as X-ray crystallography, nuclear magnetic resonance, and double polarization interferometry are employed to determine the protein structure.
The structure of a protein has a size of tens to thousands of amino acids. Depending on their physical size, proteins are classified as nanoparticles between 1 and 100 nm. Very large polymers can be formed from protein subunits. For example, thousands of actin are combined to assemble into microfilaments.
Proteins generally undergo reversible structural changes in the performance of their biological functions. Different structures of the same protein are referred to as different conformational isomers, and the transition between them is called a conformational change.
Note 2.
https://www.verdict.co.uk/deepmind-protein-folding/
Artificial intelligence company DeepMind has solved a problem scientists have faced over the past 50 years: protein folding.
"Protein folding problem" refers to the shape in which a protein folds, which is key to determining its function. Understanding how proteins fold is very important, as the ability to predict the shape of a protein provides important insight into what it does.
Note 3.
https://www.verdict.co.uk/mass-produced-human-cells-bit-bio/
“Deciphering cellular identity requires a whole new kind of mathematics, as well as a deeper understanding of machine learning. Living organisms exhibit the extraordinary brevity and elegance that characterize mathematical structures.
“The human genome is only 3 GB of data. However, a virus that is only 7 kilobytes can be redirected by calling the correct subroutine, similar to how modular software works. Discovering the operating system of life makes manipulating human cells as easy as creating software.”
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memo 2304210424 my thought experiment oms storytelling
A three-dimensional arrangement of atoms and molecules in a nanoscale biological amino acid chain of a protein. Proteins fold into one or more specific spatial conformations driven by a number of non-covalent interactions, such as hydrogen bonds, ionic bonds, van der Waals forces, and hydrophobic bonds, so that they can perform their biological functions.
The reason they are so compact and functionally stable is that the well-folded arrangement of atoms and molecules 'looks like sampling oss.base', a completely new kind of mathematical form of software. haha.
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