美大手笔投入基础科研;严重孕吐竟与基因相关 | 播报
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撰文 | 惠家明、冯水寒、黄 华
责编 | 叶水送
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No.1 美政府加大对基础科研的投入
本周,美国总统特朗普签署了一项1.3万亿美元的政府支出计划,国会已通过,它在很大程度上拒绝了白宫早先提出的对研究机构经费的大幅削减。有分析指出,本次科研经费增长是十年来最多的一次,预计2018年研发经费将达到1768亿美元,比2017财年预计的增加了12.8%,经费投入将达到美国通胀调整后的最高点,基础研究和应用研究都将获得自“2009年经济刺激计划”以来最高同比增长,美国NIH、NSF等诸多单位将会从中获益。
文章及图片来自:http://www.sciencemag.org/news/2018/03/updated-us-spending-deal-contains-largest-research-spending-increase-decade
No.2 为什么绵羊长卷毛?
绵羊的一身卷毛似乎是天经地义,不过我们可曾思考过,它们的毛发为什么会卷曲?这看似简单的问题却并不好回答。事实上,包括人类本身在内,各类动物卷曲毛发的成因都不明确。一种理论认为,毛发两侧细胞数目不同时,毛发就会出现弯曲,由细胞数目多的一侧弯向细胞较少的一侧。不过,近期《实验生物学杂志》(Journal of Experimental Biology)的一项研究对这一理论提出了反对意见。利用激光共聚焦显微技术,研究者对新西兰著名的美丽奴羊毛进行检测,发现羊毛之所以会弯曲,并不是由细胞数量,而是由细胞长度决定的。具体来说,毛发在生长过程中一侧细胞较长,而另一侧普遍较短,就会导致两侧生长速度不同,毛发向细胞较短的方向弯曲。
文章来源:http://jeb.biologists.org/content/221/6/jeb172312.article-info;图片来自:parachutehome.com
No.3 全基因组关联分析发现孕吐相关基因
大多数女性在怀孕初期会出现晨吐现象,而大约有2%的孕妇会出现严重的恶心呕吐反应(妊娠剧吐),甚至需要住院治疗。那么这一现象是否与基因有关呢?近日,来自加州大学洛杉矶分校的Marlena Fejzo及其同事在Nature Communications上发表了相关研究。研究人员利用来自23andMe公司的基因型数据,以及出现妊娠剧吐及其严重程度等表型数据,发现了2个与妊娠期剧烈呕吐显著相关的基因(GDF15和IGFBP7),它们既参与胎盘发育,又在早期妊娠和食欲调节中起重要作用。在后续研究中,他们证实了妊娠剧吐妇女的GDF15和IGFBP7基因编码蛋白的水平异常高。接下来,他们想要确定妊娠期间这两种蛋白水平是否可安全地改变,进而减轻相应症状,并希望能开发出相应的药物来治疗甚至治愈妊娠剧吐。
文章来源:https://www.sciencedaily.com/releases/2018/03/180321090849.htm;图片来自:americanpregnancy.org
No.4 新算法或将改变基因组学研究
近日,美国劳伦斯伯克利实验室研究人员提出一种新的、可并行扩展的聚类算法,可为更大规模的生物数据进行聚类分析。新一代的高通量技术产生了海量的蛋白质和基因组数据,然而此前Markov聚类算法无力分析如此大量的数据。Markov聚类算法的瓶颈在于随机游走过程,当数据集非常大时,这一过程将变得非常耗时和消耗大量内存。科研人员将这一过程转化为稀疏矩阵-矩阵乘法操作,并为之开发了新的高效并行算法。新的算法在 Cori 超级计算机上比原始的算法快了一千倍,可在数小时内处理包含7000万个节点和680亿个关系的大型生物网络。新算法的良好扩展性使其可在将来被用于在新一代超级计算机上处理更大规模的生物数据。
文章来源:https://www.sciencedaily.com/releases/2018/03/180312131350.htm
No.5 早期鸟类不能孵蛋,因为会把蛋压碎
小鸟孵蛋的场景,常常被作为人类文化中亲情的象征。然而,英国古生物学家却证明,中生代早期的鸟类并不会孵蛋,因为它们超重的体格可能会把蛋压扁。研究人员分别利用化石的四肢骨还原了当时各种鸟类的体重,并用几何形态测量学的方法从骨盆形态推演出鸟蛋的结构,并对不同鸟蛋能够承受的压力极限进行估算,结果显示,相对于鸟蛋的负重能力而言,中生代的“鸟妈妈”体重普遍超标10%到30%。这意味着,中生代早期的鸟类并不能像今天的鸟类一样孵蛋,因为这样很可能会把蛋压碎。
文章来自:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/jeb.13256;图片来自wiki。
No.6 类脑计算机:现代公钥密码体系的新挑战者
近日,美军实验室的研究人员提出一种新的方法,以利用类脑计算机(神经形态计算机)来破解现代公钥密码体系。不同于传统人工智能方法,类脑计算机在构造上直接模拟大脑结构。美军实验室的研究人员为他们的类脑计算机构造了一种新的神经网络算法,这一算法可利用类脑计算机的大规模并行性和单个神经元执行基本算术运算的能力,极大地加速利用 B-smooth 特性分解超大整数的质因子的过程。而超大整数的质因子分解困难是现代公钥密码体系的奠基石之一。测试表明,新的方法大约可在一年内分解不超过2^1024的超大整数,这一数量级的大整数分解在此前被认为是遥不可及的。研究人员认为,这项研究也为新兴计算机体系结构开辟了一条新的道路。
文章链接:https://phys.org/news/2018-03-army-brain-like-closer-codes.html
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