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《科学》揭秘:是什么决定了细胞的衰老?|五星体育app

发布时间:2021-05-01 18:09:04来源:五星体育app-官网编辑:五星体育app-官网阅读: 当前位置:首页 > 野史传说 > 手机阅读

细胞衰老的两种途径  人的寿命是由什么要求的?目前,我们能得出的答案是,它是由我们身体中的每一个细胞的凋亡速度要求的。但这又引向一系列新的问题:这些细胞有相同的凋亡过程吗?是以完全相同的速度、因为完全相同的原因凋亡的吗?一项公开发表在《科学》上的新研究,问了这些问题。  研究人员在研究酿酒酵母(能仿真人体内皮肤细胞和干细胞)的凋亡时,获得了一项难以置信的找到:这些细胞尽管享有完全相同的遗传物质,正处于完全相同的环境中,但它们还是可能会以有所不同的方式凋亡。

随后,他们利用微流控技术和计算机建模,展开了更为细致的研究。细胞的两种凋亡方式 核仁途径的凋亡线粒体途径的凋亡  结果找到,大约有一半细胞衰老的原因是核仁的稳定性渐渐上升。

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核仁是细胞中制备核糖体的场所。在细胞正处于活跃时期时,核仁大小能超过细胞核的25%,但在一些休眠状态的细胞中,核仁不会显著增大。而另一半细胞不会由于线粒体的功能紊乱而凋亡,随着能量中风时,细胞不会渐渐凋亡。

  在细胞生活的早期,它们实质上已在两种凋亡途径只自由选择了一条,并不会仍然遵循这条凋亡轨迹。而在理解细胞的凋亡方式后,研究人员找到可以操控和优化细胞的凋亡过程。在更进一步的计算机仿真中,他们通过改动细胞的DNA分子和新的编码它们的凋亡过程,找到了能明显缩短细胞寿命的方式。  文章的通讯作者、加利福尼亚大学圣迭戈分校的分子生物学家Nan Hao说道:“我们的研究明确提出了合理设计基因或化学疗法来新的编程人类细胞的凋亡过程,目的是有效地减缓人类凋亡并缩短人类身体健康。

”下一步,他们计划观测更加简单的细胞和生物体中,以找寻相近的凋亡途径。同时,他们将评估治疗剂和药物的“鸡尾酒”人组,以期能有效地减缓凋亡。

  什么样的撞击构成了月球?  约45亿年前,地球的构成过程已步入后期,这时的地球仍是一颗没卫星的年长行星。忽然,一颗大小与火星非常的原行星碰撞地球。碰撞的结果是,地球丧失了大约10%~50%的大气,而这颗天体损失了近一半的重量,被地球的引力捕捉,最后进化沦为了地球的卫星——月球。

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但科学家只不过并不确切这次碰撞的明确过程,以及在此之后地球和月球又是如何进化的。  最近,一群行星科学家在公开发表于《天体物理学杂志》的研究中再现了这个碰撞过程。他们想要理解如果天体碰撞的角度、速度不一样,地球不会经常出现何等惨重的情况,大气层又不会受到怎样的影响。

他们利用三维光滑粒子对这一碰撞过程展开了多达100次细致仿真,让天体不时地去碰撞一颗地球大小的行星。原行星必要撞到向地球从侧面撞到向地球  当天体以仅次于的速度付出代价碰撞行星时,不出所料,场面十分惨重。在仿真的场景中,天体不仅几乎穿透了行星的表面大气,甚至几乎穿透了行星,而行星的大气层完全被几乎撞离。

可想而知,这颗行星由于丧失了大气层,将无法在后期像地球一样演化出生命。  另一个仿真场景比较理想,这次天体碰撞时有一定的角度,行星表面的一部分大气被撞离。

而大气由于具备惯性且受到行星的引力,其中一部分不会新的返回行星表面。但是,天体并没几乎逃出地球的引力,随后,它对行星造成了第二次碰撞,造成了行星大气的再行一次损失。  在这些碰撞模型中,我们能看见天体与行星碰撞后,不会经常出现地幔甚至地核间的融合,这一过程也合乎科学家对地球和月球碰撞的推测。

但地球历史上现实经常出现的情景到底是怎样的,还有待更进一步的模型分析和对更好月球样品的观测。  机器学习设计物理引擎  对于游戏、电影以及一些研究来说,若想在虚拟世界中呈现某些物质的现实运动方式,物理引擎就是必不可少的工具。

过去,想研发一套物理引擎必须大量的人力和时间。但现在,AI也能做这一点了。

  在本周的国际机器学习不会(International Conference on Machine Learning)上,DeepMind公布了一个新的机器学习程序,取名为Graph Network-based Simulator(GNS)。通过向传统的物理引擎自学,这个程序可以再现数万个粒子的相互作用。再行来想到一玉女沙子、一团河马形状的凝胶,或是一杯水放入水中,不会是什么样子呢?左边为用作训练的传统物理引擎,右边是GNS自学后得出的仿真场景  在这套系统中,某个物体不会被区分为许多小小的粒子。当粒子撞击时,就不会“告诉”彼此的方位、速度和性质等信息。

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而GNS系统通过观察传统物理引擎中粒子的运动,自学当粒子间“传递信息”时,粒子不会如何再次发生相互作用。一旦学会了这套模式,GNS就能必要仿真相等于传统物理模型数倍的粒子,甚至还能模拟出当场景再次发生摇晃,或是减少了障碍物后不会再次发生什么。

  除了看上去很棒,研究者还期望这套系统可以协助机器学会分析周围的事物——谁告诉以后机器人不会会必须抓住一个凝胶质的河马呢?

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