「許昌人」出現歐亞大陸不同人群基因交流特徵、人工智慧擁有「嗅覺」 | 每周科技播報
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撰文 | 馮梟、黃華、宋宇錚、惠家明
責編 | 葉水送
No. 1 失明基因首次被發現
盲人作為一個特殊的社會群體,受到大眾的關心與關注。二型黃斑毛細血管擴張(Macular Telangiectasia Type 2,MacTel)是致盲的原因之一。它屬於退行性眼病,目前不可治癒。近日,國際學術期刊Nature Genetics 發文稱,來自澳大利亞的研究人員發現了引發二型黃斑毛細血管擴張的基因。研究人員利用全基因組關聯分析(GWAS)方法,對世界各地476名MacTel患者和1733名正常人進行詳細的遺傳分析。通過分析超過六百萬個遺傳標記,研究者發現了5個基因在患者基因組中非常相似,這很可能是影響個體患MacTel疾病的風險。同時,研究人員還認為機體的甘氨酸和絲氨酸水平很可能與MacTel的發病有很大關係。儘管確切關係還有待確認,但這種聯繫也將是一個線索,可幫助他們進一步探索MacTel患者的代謝異常。他們希望進一步研究,開發有效方法保護MacTel患者,不失去光明。
圖片及文章來自:World-first genetic clues point to risk of blindness
圖片來自中國科學院古脊椎動物與古人類研究所吳秀傑研究員No. 2 「許昌人」出現歐亞大陸不同人群基因交流特徵
在最新一期的Science雜誌中,河南省文物考古研究所與中國科學院古脊椎動物與古人類研究所等機構發表了「許昌人」顱骨的研究成果。結果顯示,「許昌人」頭蓋骨既有東亞中更新世人類與更新世晚期人類特徵,也有歐洲尼安德特人的特徵。這一結果說明,更新世晚期東亞地區的人類進化具有連續性,且與其他地區的古人類有一定的基因交流。這一發現同時也讓現代人類發源地的話題再次升溫,現代人到底是起源於非洲,還是擁有不同的發源地? 「許昌人」的發現則傾向於後一觀點。目前,研究者正在對「許昌人」的基因組進行提取,從而更好地確定它們的身份和進化地位。
No. 3 能寫代碼的機器系統,會讓程序員失業嗎?
最近,劍橋大學與微軟聯合提交的 ICLR 2017 的論文提出了「DeepCoder」系統,這個系統有能力自行編寫代碼。它利用一種叫「程序合成」(Program Synthesis)的技術,DeepCoder 可從現有的軟體和代碼庫里提取出一行一行的代碼,並且組合起來,以獲得新的代碼來達成目的。人們只需要列出每一個代碼片段的輸入和輸出,並且簡單描述出一個新程序的想法,DeepCoder 就可以利用機器學習的方法來搜索源代碼庫,並判斷和挑選出它認為可用的一些代碼。目前,DeepCoder 還只能解決編程競賽(如世界大學生程序設計競賽)風格的問題,無法生成一大段代碼,只能解決五行以內的問題。不過,某些編程語言里,少量幾行代碼就可以完成相當複雜的工作。麻省理工學院的專家認為,這種人工智慧的出現,不一定意味著程序員的失業。相反,程序員可以將更多的精力放在更有創造性的工作,而不是大量繁瑣的工作上。
圖片及文章鏈接:AI learns to write its own code by stealing from other programs
No. 4 用人工智慧來判斷氣味
判斷某種顏色對於人工智慧而言早已不是難題,然而想要具體判斷某種分子的氣味卻似乎還是天方夜譚。近日,洛克菲勒大學的一項研究似乎在這上面有了新的突破,第一次賦予了人工智慧「嗅覺」。在這項研究中,科學家們首先收集了49名志願者對於476種氣體的描述,這當中有19種描述辭彙供志願者選擇,如「燒焦味」、「大蒜味」等。隨後,志願者們又對每種氣體的愉悅程度進行了評價。研究人員如此便獲得了具有數百萬數據點的氣體描述資料庫。這些數據加上4每種氣體分子的各項特徵(如分子結構等)被派發到22個人工智慧研究團隊中,其中三分之二的數據被用來對模型進行訓練,而剩餘的三分之一則被用來對人工智慧進行檢驗。最終兩個團隊脫穎而出,分別對每個個體的氣味判斷以及所有參與者的判斷完成了最準確的預測。儘管科學家們對此表示欣喜,但是19個描述辭彙還是被認為過少,相信這只是人工智慧在嗅覺領域進展的開始。
圖片及文章來自:Artificial intelligence grows a nose
No. 5 美國海洛因致死率五年翻四倍
海洛因對人類身心傷害巨大,美國政府針對其的禁毒戰爭從未停止過,然而近日聯邦健康統計機構的數據卻顯示,在過去五年內,美國因海洛因致死的人數從3036人增至12989人,足足翻了四倍有餘。與此同時,與海洛因相關的毒品致死比率在亞特蘭大城也從五年前的8%增至如今的25%。科學家們對此有許多不同的解釋,但可以確定的一點是,這與嗎啡類止痛藥的濫用相關。如果一個人曾使用過嗎啡類止痛藥,他將有比常人高40倍的幾率去嘗試海洛因。55歲至65歲之間群體出現最高海洛因致死率似乎也與此吻合,因此該群體也是嗎啡類止痛藥使用比例最高的群體之一。無論原因如何,如此快速的增長顯然值得引起美國政府與學術界的重視。
圖片及文章來自:Deadly U.S. Heroin Overdoses Quadrupled in 5 Years
No. 6 3D列印創建仿生血管網路
近日,華人科學家Shaochen Chen教授帶領團隊解決了組織工程中一個極具挑戰的問題。他們開發了一種基於3D列印的生物列印技術,創建了栩栩如生的組織和器官,並具有仿生血管網路系統,即可運輸血液、營養物、廢物以及其他生物材料的血管網路,這一研究成果發表在國際期刊Biomaterials上。研究人員首先通過計算機,創建目標生物系統的3D結構模型,然後將模型的2D快照傳送到數百萬個微小的鏡子中,再以連續的方式快速印刷一層,從而產生包封這活細胞的3D固體聚合物支架。而活細胞也會在其中生長並變成生物組織。未來,陳教授和他的團隊希望使用誘導的人類多能幹細胞建立患者特異性組織,防止移植系統被患者的自身免疫系統攻擊,並將工作推進到臨床試驗階段。
圖片及文章來源:https://www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170302133430.htm
No. 7 台北大同火山有噴發跡象?
作為台灣大同火山群一部分的陽明山風景秀麗,每年都吸引著大量遊客前來觀光。然而,近日台灣「中央研究院」的科學家們卻發現這座坐落在台北市郊的活火山似乎比想像得更加活躍,出現噴發的跡象。地震學證據表明在大同火山群下20公里左右有岩漿活動,它們的總量最多可達350立方公里。但研究人員也解釋說,這並不代表大同火山群真的會在短時間內噴發。至少當60%的岩漿在變得粘稠前熔化才會導致其最終噴發,據估計大同火山群下僅14%的岩漿會熔化。陽明山的上一次噴發是在公元650年,那時它的周圍還沒有居住著上百萬的人口。儘管十年內噴發的可能性被認為較低,但是科學家們仍無法忽視這樣的巨大風險,對陽明山活動的更多監測系統已經到位。
圖片及文章來源:A Whole Lot of Magma Is Lurking Under Taipei
No. 8 細胞活性的性別差異可改善疼痛治療
想必大家都感受過疼痛,那你是否知道性別差異會與疼痛有關呢?近日,Journal of Neuroscience雜誌發文稱,與男性相比,女性大腦內的常駐免疫細胞在參與產生疼痛感覺時更為活躍。在本項研究中,研究人員為雄性和雌性小鼠使用了一種抑制小膠質細胞激活(大腦中的常駐免疫細胞)藥物,發現當小膠質細胞被阻斷時,阿片類止痛藥物的效果在雌性使用者中得到改善,並與在雄性使用者中通常所見的疼痛緩解水平相匹配。這一研究結果對疼痛的治療有著重要意義,表明小膠質細胞很可能是一個重要的藥物靶點,有助於改善阿片類鎮痛藥物在女性中的使用效果。同時,這一研究也有望解釋為什麼各種慢性疼痛綜合征在女性中的發生率明顯高於男性。
圖片及文章來源:https://www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170303091335.htm
No. 9 首個1公里級天氣預報模式在天河二號投入使用
3月1日,中山大學國家超級計算廣州中心聯合廣州市氣象局、中國氣象局/廣東省區域數值天氣預報重點實驗室合作研發的具有中國自主知識產權的1公里超高解析度 GRAPES 區域數值預報模式正式在天河二號超級計算機上投入業務使用。GRAPES 區域數值預報模式包含多項國際先進水平的技術,包括三維參考大氣廓線、物理過程參與亥姆赫茲方程求解、模式動力和物理過程耦合等。此前,全世界只有英國氣象局發展並業務運行了 1.5 公里解析度的區域數值預報模式。依託天河二號的強大計算能力,GRAPES 區域數值預報模式首先在中國南部和南海北部區域運行 3 公里解析度模式,再以此作為背景場和側邊界,同化多種實時氣象觀測材料,進行 1 公里模式對泛華南地區進行精細預報。GRAPES 區域數值預報模式投入業務運行,將使得廣州預報常見的災害性天氣(如颱風)和小尺度災害性天氣(如龍捲風、下擊暴流等)的能力大幅提升。
內容來自:國家超級計算廣州中心
No. 10 北美原住民的基因突變
在不同地區生活的人群可能會產生一些基因突變以適應當地的自然環境。例如,北歐人的基因突變使得他們可以更好地消化牛奶,而高原地區原住民的紅細胞因為基因突變可以輸送更多的氧氣。在以往的研究中,人們發現北極地區的因紐特人攜帶有FADS(脂肪酸脫氫酶)基因變異,這可以加速脂肪燃燒以適應極地氣候。而最近PNAS上的一項研究顯示,除因紐特人外,美洲各地的原住民普遍攜帶有此種基因突變。研究人員認為,此種突變可能源自他們共同的祖先,並且是一種自然選擇的結果。
圖片來自:imgarcade.com - online image arcade;文章來自:Genetic signature of natural selection in first Americans
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