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據媒體New Atlas報導，更早地發現痴呆症可能為治療和管理這種疾病開辟更有效的途徑，而科學家們越來越多地從血液中尋找警告信號。一項新研究進一步拓寬了這一領域的可能性，確定了一組分子。研究作者將其描述為發病前兩到五年的 「預兆」，甚至可能為先進療法提供新的目標。 在過去的幾年里，我們看到大量的研究指出了對痴呆症進行血液測試的可能性，尤其是對阿爾茨海默病的研究。其中許多突破是基於對與該病症相關的有毒腦斑塊的前體的檢測，而有些也集中在遺傳物質和脂質生物標志物上。 由德國神經退行性疾病中心（DZNE）和哥廷根大學醫學中心的科學家進行的這項新研究瞄準了稱為microRNA(微小核糖核酸)的分子。這些是非編碼RNA的短鏈，可以調節基因表達和蛋白質的生產，我們最近看到它們如何通過血液甚至尿液測試在癌症診斷中發揮作用。 領導研究小組的André Fischer教授說：「有許多不同的微RNA，它們中的每一個都可以調節整個相互依賴的蛋白質網絡，從而影響生物體內的復雜過程。因此，microRNA具有廣泛的影響。我們想找出是否有特定的microRNA，它們在血液中的存在與精神健康相關。」 為了確定一組可以作為心理表現特徵的microRNA，科學家們分析了年輕、健康受試者和患有輕度認知障礙（MCI）的老人的數據。這些努力得到了在小鼠和細胞培養物中進行的廣泛研究的幫助，研究小組找到了三個作為心理表現標志的microRNA。 在年輕和健康的受試者中，這些microRNA在血液中的較低水平與認知測試中的較好表現相關聯。在小鼠中，其水平甚至在它們開始表現出智力表現的惡化之前就開始升級，而在MCI患者中，90%的血液標記物水平高的人在兩年內就會發展成阿爾茨海默病。 Fischer表示：「因此，我們認為這三種microRNA的血液水平增加是痴呆症的預兆。我們估計，在人類中，這種生物標志物預示著未來大約兩到五年的發展。」 除了將這三種microRNA與痴呆症聯系起來，科學家們還發現了一些關於它們如何實際驅動這種情況的見解。通過他們對小鼠和細胞培養物的研究，發現這三種分子塑造了大腦中的炎症過程，並影響了神經可塑性，或神經元形成聯系的能力。 「我們認為，它們不僅是標志物，而且對病理過程有積極影響。這使得它們成為潛在的治療目標，」Fischer說。「的確，我們在小鼠身上看到，當用藥物阻斷這些microRNA時，學習能力得到了改善。我們在與年齡有關的精神缺陷的小鼠身上觀察到了這一點，也在與阿爾茨海默病發生的腦損傷相似的小鼠身上觀察到了這一點。」 雖然這項研究的結果對於推進痴呆症的早期檢測確實很有希望，但科學家們對將其轉化為臨床使用的血液測試所涉及的挑戰不抱幻想。就目前而言，microRNA只能通過一個復雜的程序來測量，對於這種應用是不可行的，但通過進一步驗證生物標志物，然後開發一個護理點的篩選解決方案，科學家們正在努力實現這樣的未來。 Fisher說：「我們的目標是要有一個低成本的測試，類似於SARS-CoV-2的快速測試，不同的是，對於我們的目的，你需要一滴血。這種測試可以在醫生的常規檢查中使用，以盡早發現痴呆症的高風險。有可疑結果的人可以接受更復雜的診斷。」 這項研究發表在《EMBO分子醫學》雜誌上。 來源：cnBeta

據媒體CNET報導，最近多場流星雨接連登場，也是在晚上大多數地方氣溫溫和時到戶外活動的好藉口。天龍座流星雨本周迎來極大，其母彗星是21P/賈可比尼-秦諾彗星，天龍座流星雨移動速度相對較慢，通常在晚上比大多數流星雨更早亮起。 天龍座流星雨往往會「獎勵」有耐心和專注的觀測者。與獵戶座等流星雨不同，天龍座流星雨被認為是一個「可變」流星雨。這基本上是天文學家（和記者）的說法，即天龍座流星雨是不可預測的。 但是可變流星雨的另一面是，有時人們會很幸運，觀測到一次流星雨大爆發，甚至是一場流星風暴，每小時有數百顆可見的流星和火球。歐洲的許多觀測者在2018年和2011年都迎來了天龍座流星雨的爆發。在1933年和1946年，天龍座流星雨也爆發了，觀測者每小時可看到數千顆流星，產生了整個20世紀最壯觀的一些流星風暴。觀測天龍座流星雨最好是在一個沒有光污染、天空晴朗、視野開闊的地方。 來源：cnBeta

深度學習確定了用於治療SARS-CoV-2等病毒的協同藥物組合。COVID-19的生存威脅凸顯了開發針對新興健康問題的有效治療方法的迫切需求。深度學習給我們帶來的好處之一是能夠在它展開研究時修改條件，只要我們能夠跟上病毒的威脅，並獲得正確的數據。 與所有新的醫學疾病一樣，很多時候數據需要時間來跟上，而病毒卻不能通過拖延來減緩，這構成了一個困難的挑戰，因為它可以迅速變異並對現有藥物產生抗藥性。這讓來自麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）和Jameel健康機器學習診所的科學家們提出：我們如何才能為快速蔓延的SARS-CoV-2確定正確的協同藥物組合？ 通常情況下，數據科學家使用深度學習來挑選出有大量現有數據集的藥物組合，如癌症和心血管疾病，但可以理解的是，它們不能用於數據有限的新疾病。 由於沒有必要的事實和數據，該團隊需要一種新的方法：一個戴著兩頂「帽子」的神經網絡。由於藥物協同作用往往是通過抑制生物靶點（如蛋白質或核酸）而發生的，因此該模型聯合學習藥物-靶點相互作用和藥物-藥物協同作用來挖掘新的組合。藥物-靶點預測算法對藥物和一組與所選疾病相關的已知生物靶點之間的相互作用進行建模。靶點-疾病關聯預測器學習了解一種藥物的抗病毒活性，這意味著確定感染組織培養物中的病毒產量。兩者結合起來，可以預測兩種藥物的協同作用。 使用這種方法發現了兩種新的藥物組合：瑞德西韋（目前被美國食品和藥物管理局批准用於治療Covid-19）和雷瑟平，以及瑞德西韋和IQ-1S，在生物實驗中，它們被證明對病毒具有強大的作用。該研究已發表在《美國國家科學院院刊》上。 "通過對藥物和生物目標之間的相互作用進行建模，我們可以大大減少對組合協同作用數據的依賴，"Wengong Jin說，他是麻省理工學院和哈佛大學Broad研究所的博士後，最近完成的CSAIL的博士論文中，他是關於這項研究的新論文的主要作者。"與之前使用藥物-目標相互作用作為固定描述符的方法相比，我們的方法從分子結構中學習預測藥物-目標相互作用。這是有利的，因為很大比例的化合物具有不完整的藥物-靶點相互作用信息"。 使用多種藥物來最大限度地發揮藥效，同時也減少副作用，對於上述癌症和心血管疾病，包括一系列其他疾病，如結核病、麻風病和瘧疾，實際上是無處不在的。非常重要的是，使用專門的藥物組合可以減少嚴重的、有時是公開的抗藥性威脅（想想被稱為"MRSA"的耐甲氧西林金黃色葡萄球菌），因為許多抗藥性突變是相互排斥的。一種病毒要同時發展出兩種突變，然後對聯合療法中的兩種藥物產生耐藥性，這要難得多。 重要的是，該模型並不局限於一個SARS-CoV-2病毒株--它也有可能被用於傳染性越來越強的Delta變種或可能出現的其他令人擔憂的變種。為了擴大該模型對這些毒株的療效，你只需要為相關的突變提供額外的藥物組合協同效應數據。此外，該團隊將他們的方法應用於愛滋病毒和胰腺癌。 為了進一步完善他們的生物建模，該團隊計劃納入更多的信息，如蛋白質-蛋白質互動和基因調控網絡。 他們正在探索的未來工作的另一個方向是稱為"主動學習"的概念。由於規模有限，許多藥物組合模型都偏向於某些化學空間，因此預測的不確定性很高。主動學習有助於指導數據收集過程，並在更廣泛的化學空間中提高准確性。 來源：cnBeta

瑞典皇家科學院宣布，日本出身的美國籍普林斯頓大學科學家真鍋淑郎（Syukuro Manabe）、德國科學家克勞斯·哈塞爾曼（ Klaus Hasselmann）和義大利科學家喬治·帕里西（Giorgio Parisi ）榮膺2021年諾貝爾物理學獎，以表彰他們為我們理解復雜物理系統所作出的開創性貢獻。 三位物理學家因為他們對混沌和隨機現象的研究而分享了今年的諾貝爾物理學獎。Syukuro Manabe和Klaus Hasselmann為我們了解地球氣候以及人類對氣候的影響奠定了基礎。Giorgio Parisi因其對無序物質和隨機過程理論的突破性貢獻而獲獎。 據了解，真鍋淑郎（Syukuro Manabe）與克勞斯·哈塞爾曼（Klaus Hasselmann）共同獲得了一半的諾貝爾物理學獎，獲獎理由：建立了地球氣候的物理模型，能夠量化變化情況、以及可靠預測全球變暖。 雖然此前也有氣候學家獲得過其他諾貝爾獎項，但此次是諾貝爾物理學獎首次頒發給氣候物理學家。 諾貝爾物理學獎另一半授予喬治·帕里西（Giorgio Parisi ），獲獎理由：發現從原子級到行星級尺度物理系統的無序性與波動之間的相互作用。 資料顯示，在諾貝爾寫於1895年、要求設立五大領域獎項的遺囑中，物理學是他最先提到的領域。諾貝爾要求物理學獎被授予「在物理學領域作出最重要發現或發明的人」。 來源：遊民星空

據媒體CNET報導，科學家們剛剛計算出，漂浮在地球附近的兩個金屬小行星中的一個可能含有價值約11.65萬億美元的貴金屬。事實上，該小行星中所擁有的鐵、鎳和鈷可能比地球金屬儲備的總量還要多。 這些被稱為富含金屬的近地小行星，這些罕見的、巨大的礦藏寬度超過一英里。被認為是金屬母礦的那顆小行星被標記為1986 DA，另一顆是2016 ED85。根據周五發表在《行星科學》雜誌上的新分析，這兩顆小行星「可能是未來的小行星采礦目標」。 太空采礦在科學界獲得了關注，因為專家們認為這一壯舉可以為月球或火星上的殖民地提供具有成本效益的金屬，最終擴大人類探索太空的范圍。有了宇宙礦，建築材料就不必經受從地球到太空的昂貴穿梭。 此外，數學背後的團隊表明，這些獨特的浮動球體可能為美國宇航局在2022年前往的金屬小行星16 Psyche的真實性提供了亟需的啟示。這顆奇怪的天體沒有樹木、海洋或綿延的土壤，而是被認為由純金屬形成的山丘和山谷組成。科學家們認為它是一個曾經被摧毀的古老岩石星球的剩餘核心。有趣的是，地球上被覆蓋的核心看起來非常相似。 新研究中描述的有價值的小型小行星被恰當地稱為"迷你 Psyches"，它們可能是從一個類似的裸露核心斷開的碎片，盡管研究小組指出他們不認為這些碎片是16 Psyche的特別「分支」。 盡管如此，16 Psyche已經成為科學家甚至公眾的一個相當熱門的討論話題--它被懷疑擁有價值10000萬億美元的礦物。然而，這個昂貴的數字已經產生了相當大的疑問，因為在太空飛行器對其進行檢查之前，科學家無法確定16 Psyche是由什麼構成的。由於距離遙遠，科學家無法進行精確的光譜分析，這是一種利用電磁發射和吸收信號來了解物體成分的科學方法。 在進行這樣的檢查之前--美國宇航局（NASA）的任務打算進行這樣的檢查，研究人員不得不考慮它只是某種瓦礫的選擇。這就是來自"迷你 Psyches"的數據是不可或缺的原因 -- 它們可能提供了對其名字特徵的第一印象。靠近我們的母星使科學家更容易從地球上捕捉到岩石的光譜信息。 亞利桑那大學月球和行星實驗室副教授、資助這項工作的NASA撥款的主要調查員Vishnu Reddy在一份聲明中說："我們在離地球這麼近的地方發現了這些"迷你 Psyches"，這很有意義。 通過對收集到的數據進行篩選，研究人員發現軌道上的塊狀物由85%的金屬組成，如鐵和鎳，只有15%的矽酸鹽，基本上是普通岩石。因此，由於這些"迷你 Psyches"，關於16 Psyche的一些含糊不清的問題可能很快就會得到解答。 來源：cnBeta

美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）近日在社交媒體上分享了一段高質量視頻，展示了颶風「山姆」的洶涌破壞力。這段視頻是由「saildrone」拍攝的，這是一種漂浮的無人機，類似於帆船，只是有一個明亮的橙色塗層和一個大型太陽能電池板。 據國家海洋局稱，這是無人駕駛的水面無人機首次拍攝到大型颶風的畫面。這一成就是由 Saildrone Explorer SD 1045 完成的，它設法在巨大的海浪和 120 英里/小時的風中生存下來，以顯示這些颶風是多麼強大。 除了視頻之外，國家海洋局表示，這架水面無人機能夠收集關於天氣的「關鍵科學數據」，包括實時觀測，這將有助於在未來完善颶風預測模型。水面無人機是如何在如此強烈的風暴中生存下來的？根據NOAA的說法，水面無人機具有一個「颶風之翼」，使其能夠在風浪中生存。 水面無人機能夠在傳統研究船無法操作的條件下記錄數據和視頻。除其他事項外，NOAA 表示，這些水面無人機收集的數據將幫助颶風路徑上的沿海社區更好地准備迎接颶風的到來。同樣，這些數據也將改善風暴預測，以便更好地進行預測。 NOAA 的科學家 Greg Foltz 表示：「利用帆板無人機收集的數據，我們期望改善預測颶風快速增強的預測模型。快速強化，即颶風在幾小時內加強，是否對沿海社區的嚴重威脅。來自無人機和 NOAA 正在使用的其他無人駕駛系統的新數據將幫助我們更好地預測驅動颶風的力量，並能夠更早地警告社區」。 來源：cnBeta

加州大學聖地亞哥分校的研究人員一直在進行涉及鳥類及其大腦的實驗。該團隊進行的實驗預測了鳥類會唱的音節以及它們何時會唱這些音節，這一切只通過讀取其大腦的電信號。該團隊認為，獲得完全基於大腦活動預測鳥類行為的能力是為人類創造聲帶假體的下一步。 據該研究的第一作者達里爾·布朗說，創造這種發聲假體是這項研究的主要目標。據布朗說，該團隊正在研究鳥鳴，作為一種方式，使他們更接近於設計一個允許發聲和交流的人腦-機器接口。 研究人員在實驗中使用了一種名為斑馬雀的鳴禽。這項研究探討了如何利用鳴禽的大腦活動來預測鳥兒會唱什麼。至於該團隊為什麼關注鳴禽，他們說發聲是特別有意義的，因為它們與人類的語言相似，是一種復雜和學習的行為。在這項研究中，雄性成年斑馬雀在其大腦中植入了矽電極，使研究人員能夠研究唱歌時的神經活動。 研究人員正在調查的信號被稱為局部場電位，並在鳥類大腦中用於學習和歌唱的部分進行記錄，類似的局部場電位也被用來預測人類的發聲行為。 從長遠來看，研究人員希望利用他們在鳴禽大腦實驗中獲得的知識來改善那些患有影響語言的各種障礙和疾病的人類的生活質量。研究人員確定了局部場電位的不同特徵，這些特徵可轉化為鳥兒所唱歌曲的特定音節。該團隊還能夠確定這些音節在歌曲中何時會出現。其中一個更有趣的發現是能夠在音節層面上預測歌曲序列的變化。 來源：cnBeta

西奈山醫院的研究人員發現，心電活動的變化，或有助於醫護預測哪些 COVID-19 住院患者的病情可能惡化到危及生命的地步。據悉，盡管血液中生物標記物的數據比較容易測量，但採集與分析仍需耗費相當長的時間。因而在醫療資源嚴重緊缺的大流行期間，新研究更加有助於醫護高效地調動其有限的資源和精力。 研究配圖 - 1：前區心電 QRS 波形減弱，被證實符合 LoQRS 標準。 研究指出，新方案能夠在臨床上通過簡單的心電圖（EKG）設備來測量並預測患者的體征，甚至能夠提前兩天預知重症患者的死亡。 西奈山團隊通過其制定的 LoQRS 標準，對 140 名 COVID-19 患者的健康記錄進行了回調。結果發現，74% 的病例都表現出了 QRS 波形的減弱。 這套方案在病患分類上相當高效，從檢測到首個 LoRQS 讀數、到患者病故的中位數達到了 52 小時。研究資深作者 Joshua Lampert...

杜克大學的一項新研究預測，108種受威脅的靈長類動物的消失會使另外176種寄生蟲物種滅絕，因為它們沒有其他合適的宿主。研究稱，猴子、猩猩和它們的近親的滅絕危機迫在眉睫，這可能會對那些在它們體內「安營紮寨」的、不受重視的微小物種產生更大的連鎖反應。 但根據杜克大學領導的一項研究，世界上受威脅的靈長類動物的消亡可能會引發潛伏在它們身上和體內的寄生蟲的更多物種滅絕。杜克大學狐猴中心的第一作者 James Herrera說：「如果所有受到滅絕威脅的靈長類動物真的滅絕了，它們將不會是唯一滅絕的物種。也可能包括數量是它們兩倍的寄生蟲物種。」 Herrera說：「這是整個生物多樣性的領域，可能在我們沒有注意到的情況下滅絕。我們對它們在體內的作用知之甚少，我們甚至不知道我們正在失去什麼。」 以前的一項研究表明，大約85%到95%的動物寄生蟲甚至還不為科學所知，更不用說由國際自然保護聯盟（IUCN）保存的權威滅絕"紅色名單"所評估了。 Herrera承認，考慮到我們為自己和寵物驅蟲和除虱所做的一切努力，這似乎是一件奇怪的事情。對大多數人來說，寄生蟲是"我們想要根除的東西，而不是保護的東西"，Herrera說。 Herrera表示，寄生蟲並不總是引起明顯的症狀或使其宿主生病。寄生蟲甚至可以有一些令人驚訝的好處，例如，當腸道中的蠕蟲幫助身體抵禦其他感染，或使自身免疫性疾病得到控制。 為了衡量如果靈長類動物滅絕可能造成的生物多樣性損失，Herrera和杜克大學教授Charlie Nunn和James Moody使用網絡分析技術來衡量在靈長類動物體內或身上安營紮寨的寄生蟲的潛在連鎖反應。他們的工作於9月20日發表在《Philosophical Transactions B》雜誌上。 在他們的模型中，物種在復雜的互動網絡中被連接起來，涉及213種靈長類動物--猴子、猿猴、狐猴和加拉戈斯--以及763種已知感染它們的蠕蟲、蟎蟲、原蟲和其他寄生蟲。當一個靈長類動物的宿主消失時，與之相關的寄生蟲就不能再依靠它來生存。切斷足夠多的這些聯系，它們的消失就會引發一個致命的連鎖反應，一個滅絕會帶來另一個滅絕。 目前，在他們的數據集中的213種靈長類動物中，有108種被世界自然保護聯盟認為是受威脅的。研究小組發現，如果所有這些物種都消失了，那麼另外250種寄生蟲也可能被毀滅，而且這些寄生蟲物種中有176種沒有其他合適的宿主。 研究顯示，在馬達加斯加島這樣的偏僻地方，滅絕的連鎖反應可能會更嚴重。在那里，不斷縮小的森林、非法狩獵和為寵物貿易而進行的採集正在將95%的狐猴物種不斷推向滅絕邊緣，超過60%的狐猴寄生蟲居住在單一宿主身上。例如，至少有兩種線蟲依賴指猴（Aye-aye），這是一種長指、長尾的狐猴，有著海狸一樣的牙齒。如果指猴滅絕，它攜帶的蠕蟲也會消失。 研究人員稱，根據他們的分析，他們無法預測在他們的數據集中有多少寄生蟲可以通過適應更豐富的新宿主來避免滅絕。但是人類中一些最臭名昭著的疾病，如瘧疾、由HIV引起的愛滋病和黃熱病，在蔓延到人類之前都是從其他靈長類動物開始的。 來源：cnBeta

TrendForce 最新調查指出，在經歷了 2021 年 3 季度的生產高峰期之後，DRAM 供應或在 2021 年 4 季度超過需求。此外雖然 DRAM 供應商的庫存水平普遍健康，大部分終端市場客戶的 DRAM 庫存仍將高於正常水平，意味這些客戶的額外采購意願也會走低。基於此，TrendForce 預計隨著客戶庫存水平的上升，DRAM 價格或在 2021 年 4 季度迎來 3-8% 的環比下降。 在遠程辦公和網絡教學應用的大力推動下，以 Chromebook...

在天文學研究中，很難預測天上發生的許多事情。我們可以預測年度流星雨和日食等天文現象，但預測其他天文事件，如超新星，是天文學家經常無法做到的。例如，天文學家可能知道某些恆星似乎正准備爆炸成超新星，但很難或不可能確切知道何時可能發生。 盡管有這樣的困難，天文學家還是有一個相對有信心的有關於爆炸的恆星的預測，他們稱之為超新星「Requiem」。如果預測屬實，天文學家認為地球上的望遠鏡將在2037年左右看到來自超新星爆炸的光線。在上面的圖片中，從這個特定的超新星發出的光可以在三個不同的視角中看到，在2016年的圖片中可以看到超新星，但在2019年的圖片中卻看不到。 這顆超新星的背後是一個名為MACS J0138的巨大星系團。這個巨大的星系團有足夠的引力來彎曲和放大來自超新星的光線，該超新星位於該星系團後面很遠的一個星系中。來自大質量星系團的引力透鏡將來自超新星的光線分割成多個鏡像，這些鏡像在上圖中被白色的圓圈所突出。 哈勃太空望遠鏡捕捉到了這一圖像，科學家們認為這道光花了大約40億年才到達地球。天文學家根據星團的計算機模型預測超新星的光會返回，該模型描述了來自巨大爆炸的光穿過星團中的暗物質的不同路徑。 天文學家注意到，在2016年的圖像中看到的每一個圖像都採取了不同的路線穿過該星團，在不同的時間到達地球。這是由於超新星的光所遵循的光路長度不同所致。天文學家認為，來自超新星的光線將在2042年再次出現，但光線將非常微弱，無法看到。 來源：cnBeta

氣候變化科學家不喜歡使用「猜測」這個詞。相反，隨著海平面上升、野火蔓延大陸、颶風卷土而來，他們正在對地球的未來進行「預測」。這樣的預測是有充分理由的。信息爆炸時代，我們的世界在享受信息潮流洗禮的同時，也難免會被各種虛假的、錯誤的信息所充斥。 ◎ 科技日報實習記者 張佳欣 而科學家的工作就包括向公眾表明科學是如何運作的。讓公眾相信科學意味著對未來做出精確的、有節制的計劃。 而現在，他們必須解決一個大問題：預測50年後地球的樣子。 據物理學家組織網10日發表的文章，總部設在美國矽谷的非營利性前瞻性組織未來研究所的研究員賈邁斯·卡西奧等未來學家，正圍繞氣候變化展開工作，研究當前趨勢和可用數據，幫助人們為未來做准備，並為全球變暖做出明智的決定。 資料照片：這是冰封下的加拿大城市多倫多。受低溫天氣影響，加拿大發布了極度嚴寒預警。新華社發（鄒崢攝） 「世界上的一切，」卡西奧說，「未來的每一種結果，都必須通過氣候的鏡頭來審視。」 氣候模型是什麼？ 50多年來，科學家一直依賴氣候模型。對於不是科學家的人來說，要理解這些預測中的計算是具有挑戰性的。那麼，氣候模型到底是什麼呢？ 氣象學家可以根據天氣數據和使用濕度、溫度、氣壓、風速以及其他當前大氣、陸地和海洋條件的預測模型，對未來一個小時甚至一周的天氣進行預測。 作為天氣預報的延伸，氣候模型考慮了更多的大氣、陸地和海洋條件，以便做出更長期的預測。使用數學方程和數千個數據點，這些模型創建了對地球物理條件的表徵和對當前氣候的模擬，預測了未來幾十年一個地區的平均條件將如何變化，以及在人類有記錄之前氣候是如何出現的。 美國氣候科學家澤克·豪斯帕德說：「也許最重要的（目的）是試圖提出在全球繼續排放二氧化碳和其他溫室氣體時可能發生的氣候變化類型。」 第一個氣候模型是在50多年前氣候科學早期開發的，幫助科學家衡量海洋和大氣是如何相互作用並影響氣候的。 如今的模型要復雜得多，可以在一些世界上最強大的超級計算機上運行。十年前，大多數模型將世界以250平方公里為單位進行劃分，但現在的模型是以100平方公里為單位劃分。當模擬規模越小，就會出現更多的區域模式。 通過技術的進步，這些模型對科學家了解過去、現在和未來的氣候變得更加有用。而所有的這些都是為了說服公眾和企業為應對氣候變化採取行動。 在個人層面上，人們在所有重大決定中都必須考慮氣候：是否要生育孩子；該買哪輛車；如何投資；何時何地買房。各國政府的任務則是做出影響整個國家未來的氣候決定，比如是投資替代能源還是制定遏制排放的政策。 氣候模型有用嗎？ 美國國家航空航天局高級氣候顧問加文·A·施密特說，應該考慮氣候模型是否提供有用的預測，而不是考慮氣候模型是否正確。通常情況下，氣候模型提供給科學家的信息對於他們對未來氣候的理解至關重要。 豪斯帕德領導了一項發表在《地球物理研究快報》雜誌上的研究，分析了早期氣候模型的准確性。聯合國政府間氣候變化專門委員會8月份發布的最新報告中包含了其部分研究結果。 豪斯帕德和合著者施密特將1970年至2007年開發的17個全球平均氣溫預測模型與截至2017年底觀察到的全球氣溫實際變化進行了比較。他們發現了令人振奮的一點：大多數模型都相當准確。10個模型投影顯示的結果與觀測結果一致。在考慮了大氣二氧化碳的模擬變化和實際變化以及其他驅動氣候的因素之間的差異後，研究發現，17個模型預測中的14個與現實世界中觀察到的變暖一致。 「這有力地證明了這些模型實際上是正確的。」豪斯帕德說，「它們在預測全球氣候方面做得非常好。」 但並不是所有的早期模型都是沒有錯誤的。最早的氣候模型之一，由氣候學家拉蘇爾和施耐德於1971年創建，他們預測由於大氣氣溶膠的冷卻效應世界將會變冷。雖然20世紀70年代仍處於氣候研究的早期，但當時的大多數科學文獻仍表明，未來更有可能變暖。 豪斯帕德表示，即使在今天，氣候模型仍有局限性。當模型超出其特定參數時，氣候模型的准確性問題也會出現。施密特說，為了應對這一問題，氣候模型將預測重點放在自然世界中看到的物理條件上，而不是統計機率上。 隨著更多物理過程的增加和計算機能力的增強，氣候模型在不斷改進，對地球的模擬也變得更加清晰。 為什麼要對未來氣候做預測呢？ 氣候科學家專注於利用物理學預測未來的氣候，而卡西奧和其他未來學家則將科學數據放在更大的背景下，根據氣候變化、新技術發展以及政治和社會因素進行預見。 卡西奧表示，他們的想法是將科學融入到歷史學家對世界如何運作的理解中。但是，就像氣候模型一樣，不確定性是預測所固有的。卡西奧說，未來學家不想過度承諾，但他們提供了對可能發生的事情的預測和可能發生的原因。 豪斯帕德認為，未來氣候狀況嚴峻，制訂一個「變革性」的氣候計劃是必要的。 盡管許多氣候學家和未來學家對未來氣候變化的趨勢感到失望，但仍有希望。豪斯帕德說，如果全球排放量能夠降至零，那麼最好的氣候模型說明世界將停止變暖。 「現在採取行動還不算太晚。」豪斯帕德說，「世界並沒有受到特定程度的全球變暖的束縛。」 卡西奧說：「如果我們能挺過本世紀下半葉，很有可能我們最終會擁有一個非常美好的世界。」 本文轉自科技日報 來源：cnBeta

一項新研究顯示，被稱為自身免疫抗體的特殊免疫系統防禦分子的存在與人們因COVID-19而住院時的糟糕情況有密切關系。在紐約大學格羅斯曼醫學院研究人員的領導下，該研究在入院的三分之一以上的男性和女性患者的血液中檢測到了自身免疫抗體，並確認患有該疾病。 在新的研究結果中，這些自身免疫抗體的一個子集與DNA或一種特定類型的脂肪分子（一種叫做磷脂醯絲氨酸的脂質）結合，在新冠病毒感染開始時，病情迅速惡化的人的抗體含量往往是那些健康狀況沒有下降的人的兩倍以上。與那些抗體水平穩定的人相比，這些自身免疫抗體水平升高的病人發展為嚴重疾病的可能性要高5到7倍。 研究人員表示，出現威脅生命症狀的COVID-19患者住院時需要重症監護和機械呼吸機來幫助他們呼吸，而那些這些自身抗體水平較低的人通常可以自己呼吸，並基本康復。 該研究於9月9日在線發表在《生命科學聯盟》雜誌上。該團隊的最新工作是基於抗體的性質，他們解釋說，抗體是針對入侵細菌和病毒的免疫蛋白。相比之下，自身免疫抗體反而攻擊受感染者自身的細胞和分子。這包括脂質和遺傳物質，或DNA，眾所周知，當細胞被疾病（如COVID-19）殺死時，它們會溢出到血液中。 "我們的研究結果顯示，最初血液中的抗DNA或抗磷脂醯絲氨酸抗體水平與COVID-19患者的病情嚴重程度直接相關，"研究的共同牽頭調查員、紐約大學朗格尼醫學中心的博士後Claudia Gomes說。 紐約大學朗格尼醫學中心的研究共同負責人、碩士Marisol Zuniga說：「雖然還需要進一步檢測，但我們的發現表明，檢測抗DNA和抗磷脂醯絲氨酸抗體的存在有助於識別那些入院的COVID-19患者，他們最有可能需要重症監護，而且需要更密切地監測。」 在這項新研究中，研究人員檢查了2020年4月至6月期間因COVID-19在紐約大學朗格尼醫學中心住院的115名白人、非裔、亞裔和西班牙裔男性和女性的醫療記錄和血液測試。大致同等數量的人患有嚴重的疾病，他們要麼倖存下來，要麼死亡，要麼不需要重症監護並迅速恢復。100多個測量項目的測試結果，如血氧水平、肝酶和腎功能，與自身免疫抗體的水平進行了比較。 研究人員設計了這項分析，以了解常見的自身免疫抗體是否存在於COVID-19中，正如其他傳染病的研究已經表明的那樣，以及血液水平的變化是否與人們生病的程度相關聯。 36%的研究參與者在入院時被發現有自身免疫性抗體。然後，抗DNA和抗磷脂醯絲氨酸抗體的水平與疾病的嚴重程度密切相關。具體來說，抗DNA和抗磷脂醯絲氨酸抗體水平高的患者中，分別有86%和93%經歷了嚴重的COVID-19。抗DNA抗體的水平也與血液凝固（血栓形成）和細胞死亡（裂解）的增加有關，特別是在肌肉組織。研究人員說，在最嚴重的COVID-19病例中，已經觀察到了血栓形成（可能導致危及生命的血塊）和肌肉組織的損傷，特別是在心臟。 "我們的總體觀察表明，在COVID-19的嚴重病例中，自身免疫抗體的產生在血液凝結和細胞死亡中發揮著關鍵作用，"研究的高級調查員、紐約大學朗格尼分校微生物系教授Ana Rodriguez博士說。「我們的研究為該疾病的基本前提增加了證據，即被誤導的免疫系統的反應比實際的病毒感染本身造成了更大的損害。」 Rodriguez提醒說，將需要進一步的實驗來確定自身免疫抗體是否確實是她的團隊研究中觀察到的血液凝固和細胞裂解的"原因或效果"。 如果發現是細胞損傷的因果關系，新的COVID-19治療方法可能包括從健康捐贈者那里注射抗體以稀釋自身免疫抗體的存在。其他正在考慮的實驗性療法涉及生物可降解抗原，這些抗原附著在自身免疫性抗體上並中和它們，但不會導致自身的持久抗體免疫反應。 來源：cnBeta

今年第14號颱風「璨樹（CHANTHU）」於8日凌晨增強為中度颱風，晚上又增強為強烈颱風。中央氣象局今日（9日）表示，強颱「璨樹」目前位於太平洋高壓南側及大低壓區的東側，導引氣流使颱風偏西移動接近呂宋島東方海面，預計未來強度仍可維持強烈颱風至中度颱風上限左右。依照目前預測，最快可能會在今晚至明日（10日）清晨發布海上警報。 ▼最新系集模式路徑預測資料顯示，明天起高壓強度將較為減弱，強颱「璨樹」逐漸向西北轉北接近台灣，並將於11日至12日逐漸通過巴士海峽後進入台灣海峽，也可能沿台灣東半部近海北上通過，目前顯示路徑不確定性仍高。 ▼氣象局表示，依最新預測路徑，颱風暴風圈將影響台灣及澎湖、金門、馬祖。氣象局將於9日晚至10日清晨間將發布海上颱風警報，10日下半天也可能發布陸上颱風警報。不過強颱「璨樹」未來路徑及影響程度仍有不確定性，還是應多多留意最新預報資訊。 今天、明天台灣受太平洋高壓影響，以高溫炎熱、午後有局部雷陣雨的天氣型態為主。明天受颱風外圍水氣影響，花東及恆春半島有短暫陣雨。11日至12日是颱風最接近台灣的期間，11日東半部及南部地區轉為不穩定的天氣；12日各地有陣雨或雷雨，並有局部大雨或豪雨發生的機率；13日颱風逐漸遠離，各地降雨趨緩，迎風面的中南部及東南部地區仍易有短暫陣雨或雷雨。 來源：網路資料 來源：新聞館wwwallother

AI在生物學領域再次立功了。今天，Science封面刊登了AI在預測 RNA分子結構上的重大進展。來自史丹福大學的研究團隊，使用一種叫做 ARES的幾何深度學習，在預測RNA三級結構上達到了前所未有的准確度。 ...

在地球保護性大氣層之外花費大量時間的太空人暴露在明顯更高水平的輻射中。在將太空人送往火星執行長期任務之前，美國宇航局正在尋找更好的方法來預測長期航天飛行所帶來的輻射風險，而前往月球、火星和其他深空目的地的太空人將因空間環境而面臨更多風險。 ...

據媒體New Atlas報導，一項新研究表明，兩種關鍵的神經遞質的水平可以預測數學能力，這表明大腦「化學」可能在那些發現數學容易的人身上起作用。這項新的研究發表在《PLOS生物學》雜誌上，招募了255名受試者，從6歲的小學生到大學生。研究的重點是兩種已知在大腦可塑性和學習中起作用的神經遞質--穀氨酸和γ-氨基丁酸（GABA）。 根據先前的研究，研究重點是與數學能力有關的兩個腦區--左側頂內溝（IPS）和左側額中回（MFG）。結果是耐人尋味的不和諧的。在最年輕的受試者中，左側IPS的高GABA水平和低穀氨酸水平始終與高數學技能有關。但在年齡較大的大學受試者隊列中，看到的情況正好相反；低GABA和高穀氨酸與強大的數學能力有關。而MFG中這兩種神經遞質的水平與數學能力沒有關系。 該隊列在18個月內進行了兩次測試，使研究人員能夠看到這些神經遞質水平是否能夠預測未來的數學能力。而這是有效的，神經遞質水平有效地預測了一個人在一年半後完成的數學測試中的成功。 在這個階段，高年級和低年級學生之間的大腦化學差異背後的原因尚不清楚。研究人員認為，「GABA和穀氨酸的濃度增強或限制了特定認知功能的可塑性，這取決於該認知功能的敏感期」。 因此，高GABA水平有可能在大腦發育的關鍵時期增強幼兒的數學能力，而類似的高GABA水平在以後的生活中會損害這些相同的數學技能。從事這項研究的研究人員之一Roi Cohen Kadosh說，這種發展「開關」的發現指出了大腦可塑性的未知轉變，這種轉變發生在青春期的某個時刻。 Cohen Kadosh說：「我們發現GABA和穀氨酸與學業成就之間的發展開關，突出了一個普遍的、未知的可塑性原則。與以前對人類或動物的研究側重於較窄的發展階段相比，我們的橫斷面-縱向研究表明，不同階段的可塑性和大腦興奮和抑制之間的聯系不太可能是不可改變的。」 同一研究小組的另一項最新研究專門研究了14至18歲的額中回的GABA水平。該研究表明，MFG的GABA水平可以有效地預測一個學生是否還在學習數學，或者在幾年前就已經停止了這個科目。 Cohen Kadosh表示，這可能表明數學教育可以幫助刺激關鍵大腦區域的發展。進一步的研究將致力於研究某些學習干預措施是否能夠幫助那些對數學不太感興趣的孩子，使這些大腦區域仍然得到他們所需的發展鍛鍊。 Cohen Kadosh說：「並不是每個青少年都喜歡數學，所以我們需要研究可能的替代方法，如邏輯和推理的訓練，這些訓練與數學的大腦區域相同。」 這項新研究發表在《PLOS生物學》雜誌上。 來源：cnBeta

據媒體報導，世界各地的沿海社區正不斷地面對極端風暴和全球氣候變化導致的海平面上升所構成的巨大威脅。然而普利茅斯大學的科學家開發了一種基於算法的簡單模型，它可以准確預測海岸線可能受到的影響從而使社區能確定他們可能需要採取哪些行動來適應。 海岸進化預測(ForCE)模型有可能成為海岸進化科學中一個改變遊戲規則的進步，其允許研究人員在從幾天到幾十年甚至更長的時間尺度上預測海岸線的適應。 這種廣泛的時間尺度意味著該模型能預測劇烈風暴或風暴序列的短期影響（從幾天到幾年）以及預測由於預期的海平面上升（幾十年）而導致的更長期的海岸演變。 據了解，這種計算機模型使用過去和現在的海灘測量數據及顯示海岸物理特性的數據來預測它們在未來可能的演變並評估海岸線對侵蝕和洪水的恢復能力。 不像以前那種嘗試在類似時間尺度上進行預測的簡單模型，ForCE還考慮了潮汐、巨浪和全球海平面上升等其他關鍵因素以評估預測的氣候變化可能對海灘造成的影響。 海灘沉積物是抵禦海岸侵蝕和洪水的第一線，它們可以防止我們寶貴的海岸基礎設施受到破壞。因此，海岸管理者關注監測海灘上的海灘沉積物量是正確的。 新的ForCE模型為這些管理者打開了一扇門，這讓他們不用離開辦公室就能跟蹤我們海灘的「健康」並預測在海平面上升和海浪變化的未來可能會發生什麼變化。 在目前的測試中，基於對英格蘭西南部康沃爾北海岸Perranporth海灘變化的測量，模型預測的准確率已經超過80%。 另外，它還被證明能准確預測極端風暴下海岸沙洲的形成和位置及風暴事件發生後海灘如何在數月或數年後恢復。 研究人員表示，它可以為海岸侵蝕和潛在的淹沒提供一個早期預警，但它的穩定性和有效性表明，它可以在更長的時間尺度上預測海岸的演變。 發表在《Coastal Engineering》上的這項研究強調，海平面上升和海岸擠壓帶來的日益增加的威脅意味著，追蹤沉積海岸的形態演變具有實質性和日益重要的社會意義。 海岸過程副教授Mark Davidson博士開發了ForCE模型，此前他曾開創了一種基於即將來臨的風暴的嚴重程度的交通燈系統以此來突出保護特定海灘所需的行動水平。 他表示：「世界各地的頂級海岸管理者已經認識到，在海浪和海平面不斷變化的氣候中，評估我們的海岸線的恢復能力是真正有必要的。然而，到目前為止，他們還沒有必要的工具來進行評估。我們希望我們跟警隊模式的合作將是向提供這種新的和重要的能力邁出重要的一步。」 普利茅斯大學在面對極端風暴和海平面上升時的海岸工程和改變方面是世界領先的權威之一。 該大學海岸過程研究小組的研究人員檢查了從英格蘭西南部海岸到太平洋偏遠島嶼的所有地方的影響。 他們指出，2013年至2014年的冬季風暴是自1948年有記錄以來襲擊西歐大西洋海岸最猛烈的一次，另外還表明，在那些風暴過去5年之後，許多海灘仍未完全恢復。 案例研究--北康沃爾珀蘭波斯 普利茅斯大學的研究人員十多年來一直在北康沃爾的珀蘭波斯進行海灘測量。最近，這是由自然環境研究委員會(Natural Environment Research Council)資助的價值400萬英鎊的BLUE-coast項目的一部分，該項目旨在解決沉積物預算的重要性及其在海岸恢復中的作用。 調查顯示，在極端風暴之後，如2013/14年襲擊英國的那次，海灘在夏季的幾個月里恢復了一定程度，但在接下來的冬天，這種恢復基本上被抹去了。這就造成了一種情況，在珀蘭波斯等地點，高水位的海岸線向陸地方向移動。 據目前預測，在未來100年里，海平面將上升約0.5米。然而這有很大的不確定性，在相同的時間范圍內，它可能很容易超過1米。如果後者被證實是真的，那麼在未來60年內，海岸線上的突出建築--如Watering Hole酒吧--將面臨嚴重威脅。 來源：cnBeta

IBM研究人員與麥可-J-福克斯基金會合作，利用AI幫助預測帕金森病的進展。麥可-J-福克斯是一位美國演員，在80年代曾出演過許多標志性的電影和電視劇。這位演員患有帕金森病多年，他的基金會致力於幫助尋找治療這種疾病的方法。 該小組最近發表了新的研究，重點是一個新的人工智慧模型，將帕金森病的典型症狀模式分組。該模型可以通過尋找已知症狀的時間和嚴重程度來預測疾病的進展。該模型通過從縱向的病人數據中學習來預測時間和嚴重程度。 新人工智慧模型的細節發表在《柳葉刀 - 數字健康》上，研究人員指出，該模型可以通過利用縱向病人數據來預測疾病的時間和嚴重程度，縱向病人數據是隨著時間的推移收集的病人臨床狀態的描述。研究人員說，他們的目標是利用人工智慧來幫助病人管理和臨床試驗設計。 帕金森病是一種相當常見的疾病，影響到全球多達600萬人。盡管這種疾病是如此眾所周知，而且在全球范圍內非常普遍，但與這種疾病作鬥爭的人們會出現各種運動和非運動症狀。新人工智慧的目標是利用機器學習從大量的病人數據中學習，並為臨床醫生和研究人員提供一個更好的工具來預測個別病人的症狀進展。 研究人員指出，人工智慧使用的患者數據已經去掉了身份識別，它是世界上最大的帕金森病數據集之一。能夠獲得這樣一個龐大的數據集對於機器學習模型的成功至關重要。過去的研究專注於使用基線信息來描述帕金森病的特徵。然而，新方法依賴於長達7年的患者數據。盡管該疾病的進展途徑多種多樣，但人工智慧模型可以做出准確的預測。 來源：cnBeta

AI在醫療領域的應用是愈來愈廣的，例如說用AI來協助診斷癌症或者眼疾、判斷病人的心理健康等，甚至可以用來找出新藥的合適成份。而在最近，AI在對抗疾病的路上又多了一個用途，那就是預測帕金森病在不同患者身上的可能演變。 這個新的AI是由全球知名的IT企業IBM以及一個致力於尋找治療帕金森病合適方法的基金會共同研發。在兩者共同發表的論文中，他們表示這個新的AI可以預測帕金森病在不同患者身上，發病的不同時段以及其嚴重性，可以讓醫生更好地預測帕金森病人的情況，從而完全改變醫生幫助病人管理症狀的方式。 IBM表示： 「我們的目標是利用AI更好地管理病人的情況，以及設計臨床試驗。這些目標之所以那麼重要，是因為雖然有不少人患有帕金森病，但是非常多病人的運動及非運動症狀都是獨一無二。」 IBM這次的新突破是基於一項名為Parkinson』s Progression Markers Initiative的研究而成的。這項研究擁有對超過1400名患者的資料，借著這項研究，IBM讓這次的AI模型可以描繪出帕金森病的復雜症狀以及發展模式。 目前全球估計有超過600萬人患有帕金森病，而這個病目前暫時沒有治療方法。IBM這次研發的新AI未來有望可以針對帕金森病的不同階段提供更加詳細明確的特徵指針。 ...

據媒體報導，麻省理工學院（MIT）的研究人員通過訓練一個神經網絡來預測「沸騰危機」，它有可能應用於冷卻計算機晶片和核反應堆。 沸騰不僅僅是為了給晚餐加熱。它也是用來冷卻東西的。將液體轉化為氣體可以從熱的表面移除能量，並使從核電站到強大的計算機晶片的一切都不會過熱。但是當表面變得太熱時，它們可能會經歷所謂的「沸騰危機」。 在「沸騰危機」中，氣泡迅速形成，在它們脫離被加熱的表面之前，它們會粘在一起，形成一個蒸汽層，使表面與上面的冷卻液絕緣。溫度上升得更快，並可能導致災難的發生。操作人員希望預測此類故障，而新研究利用高速紅外攝像機和機器學習對這一現象進行了深入研究。 麻省理工學院核科學與工程系Norman C. Rasmussen助理教授Matteo Bucci領導了這項新工作，該研究成果於2021年6月23日發表在《應用物理快報》上。在之前的研究中，他的團隊花了近五年時間開發了一種機器學習可以簡化相關圖像處理的技術。在這兩個項目的實驗裝置中，一個2厘米寬的透明加熱器被放置在一個水浴下面。一台紅外攝像機位於加熱器下方，指向上方，以每秒2500幀的速度記錄，解析度約為0.1毫米。以前，研究這些視頻的人必須手動計算氣泡並測量它們的特徵，但Bucci訓練了一個神經網絡來完成這項工作，將三周的過程縮短到大約五秒鍾。 Bucci說：「然後我們說，『讓我們看看，除了處理數據之外，我們是否真的能從人工智慧中學習到一些東西』。」 研究人員的目標是估計水離沸騰危機有多遠。該系統查看了由圖像處理人工智慧提供的17個因素："成核位點密度"，以及每一幀視頻，這些地點的平均紅外輻射和關於這些點周圍輻射分布的其他15個統計數據，包括它們如何隨時間變化。人工尋找一個能正確權衡所有這些因素的公式將是一個艱巨的挑戰。但 「人工智慧不受我們大腦的速度或數據處理能力的限制，」 Bucci說。此外，「機器學習不受我們對沸騰的先入為主的假設的影響」。 為了收集數據，他們在氧化銦錫的表面上煮水，本身或帶有三種塗層之一：氧化銅納米波、氧化鋅納米線或二氧化矽納米顆粒層。他們在前三個表面的85%的數據上訓練了一個神經網絡，然後在這些條件的15%的數據和第四個表面的數據上對其進行測試，看它對新條件的概括能力如何。根據一項指標，它的准確率為96%，盡管它沒有在所有的表面上接受過訓練。"我們的模型不僅僅是在記憶特徵，"Bucci說。"那是機器學習中的一個典型問題。我們有能力將預測推斷到不同的表面。" 該團隊還發現，所有17個因素都對預測准確性做出了重大貢獻（盡管有些因素比其他因素更重要）。此外，他們沒有把模型當作一個以未知方式使用17個因素的「黑匣子」，而是確定了解釋這一現象的三個中間因素：成核位點密度、氣泡大小（由17個因素中的8個計算），以及生長時間和氣泡離開頻率的乘積（由17個因素中的12個計算）。Bucci說，文獻中的模型通常只使用一個因素，但這項工作表明，我們需要考慮許多因素，以及它們的相互作用。"這是件大事。" 來源：cnBeta

英國《自然》雜誌16日發表的一項結構生物學最新研究，世界著名人工智慧團隊深度思維（DeepMind）描述了神經網絡「阿爾法折疊2」（AlphaFold2），就計算機方法而言，「阿爾法折疊2」能以前所未有的准確度根據蛋白質的胺基酸序列預測其三維結構。 蛋白質折疊問題被認為是人類在21世紀需要解決的重要科學前沿問題之一。理解蛋白質的結構有助於確定蛋白質的功能，了解各種突變的作用。 截至目前，約有10萬個蛋白質的結構已經用實驗方法得到了解析，但這在已經測序的數10億計蛋白質中只占了很小一部分。在過去50多年的時間里，研究人員一直嘗試根據蛋白質的胺基酸序列預測其折疊而成的三維結構。然而，當前使用的計算方法准確度有限，實驗方法對人力和時間的要求也非常高。 此次，深度思維首席科學家約翰·詹普爾、創始人兼執行長戴米斯·哈薩比斯及其團隊描述了「阿爾法折疊2」——一個基於神經網絡的新模型，其預測的蛋白質結構能達到原子水平的准確度。研究團隊在2020年5月至7月舉辦的第14屆「蛋白質結構預測關鍵評估」（CASP14）大賽中驗證了這種方法。 CASP14比賽要求參賽團隊根據蛋白質的胺基酸序列解析它們的結構。比賽用的蛋白質會先用實驗方法解析出來，但具體結果不會公開。比賽中，「阿爾法折疊2」預測的大部分結構達到了空前的准確度，不僅與實驗方法不相上下，還遠超解析新蛋白質結構的其他方法。將實驗方法得到的蛋白質結構疊加在「阿爾法折疊2」的結構上，組成蛋白質主鏈骨架的疊加原子之間的距離中位數（95%的覆蓋率）為0.96埃（0.096納米）。成績排第二的方法只能達到2.8埃的准確度。 「阿爾法折疊2」的神經網絡能在幾分鍾內預測出一個典型蛋白質的結構，還能預測較大蛋白質（比如一個含有2180個胺基酸、無同源結構的蛋白質）的結構。該模型能根據每個胺基酸對其預測可靠性進行精確預估，方便研究人員使用其預測結果。 研究團隊認為，這一精準的預測算法可以讓蛋白質結構解析技術跟上基因組革命的發展步伐。 戴米斯·哈薩比斯則在一份聲明中表示：在CASP14大會上，他們揭曉了一個可以將蛋白質3D結構預測精確到原子水平的全新「阿爾法折疊」系統，他們承諾會分享該方法，並為科學共同體提供廣泛、免費的獲取途徑。而今他們邁出了承諾的第一步——在《自然》期刊上分享「阿爾法折疊」的開原始碼，並發表了系統的完整方法論，以期待看到該方法為科學界啟發出其他新的研究方法。 「阿爾法折疊」第一代的問世，被認為改變了結構生物學和蛋白質研究的未來：實驗學家將能使用精確結構預測來理解不透明的低溫電磁數據；藥物設計者也可藉此迅速釐清新冠病毒等危險病原體中每種蛋白質的結構，從而更快研發出相關藥物。 來源：cnBeta

每年，生日蛋糕上的蠟燭會提醒我們又老了一歲。但生理上的老化速度，並不是所有人都相同。同樣上了年紀，有些人疾病纏身，有些人則身體硬朗。在研究衰老的David Furman教授看來，生理上的老化速度差異，很大程度上與免疫系統衰退的速度不同有關。 ▎藥明康德內容團隊編輯 隨著年齡的增長，一些人全身開始出現一種慢性低度炎症狀態。這種慢性炎症會導致器官損傷，身體各系統更容易生病，包括癌症、心肌梗塞、卒中、神經退行性疾病和自身免疫疾病等。 日前，Furman教授與其史丹福大學和巴克研究所的同事們，創建了一種指示衰老程度的「炎症老化時鍾」，簡稱iAge，准確評估一個人的炎症狀態，可以預測一個人是否會在幾年後變得衰老虛弱，是否會患上心血管疾病以及老年人常見的各種慢性病。 研究人員在開發iAge的過程中，還發現了血液中的一種物質與加速心血管老化有關，為開發抗衰老療法提供了靶點。這項研究結果近日發表在《自然》旗下子刊Nature Aging上。 為了開發評估炎症狀態的指標，Furman教授領導的「1000免疫組學項目」在2009年~2016年期間，採集了1001名健康志願者的血液樣本，這些志願者的年齡范圍很廣，從8歲到96歲。樣本經過一系列分析，包括各種細胞因子的水平，各類免疫細胞的活化狀態，每種細胞中數千個基因的活化程度等。 接著，研究人員用深度學習（人工智慧的一種形式）方法研究了獲得的所有數據，以便了解不同年齡對應的炎症模式。通過復雜的算法，得出了一種新的免疫指標，即iAge。iAge越大的人，出現年齡相關性慢性炎症模式的時間越早，患一種或多種慢性疾病的風險也更高。 研究人員利用iAge對30名65歲以上志願者進行了評估和預測。在抽血評估了iAge的7年後，研究人員測試了這些志願者的生活自理能力、活動能力等。結果顯示，相比實際歲數，iAge能更加准確地預測一個人在七年後的衰弱程度。 「使用iAge可以提前七年預測誰會變得虛弱，」Furman教授指出，「這給我們留下了很大的干預空間。」 研究人員進一步在百歲老人中驗證了iAge指示的炎症年齡。分析了近30名百歲老人的血液樣本後，研究人員發現這些長壽老人的炎症年齡平均要比一般的中老年人小40歲，甚至有一名非常健康的105歲老人，iAge顯示他擁有25歲的免疫系統！ 這項研究還發現，一種叫CXCL9的細胞因子是決定iAge評分的最大貢獻者。通常認為，CXCL9由某些免疫細胞分泌，用於吸引淋巴細胞到達感染部位。但這項研究指出，血管壁的主要成分——內皮細胞也會分泌CXCL9。研究人員發現，血液中的CXCL9水平通常在60歲以後急劇上升。而血管老化與CXCL9水平增高顯著相關。 在1001名提供血液樣本的參與者中，研究人員選取了其中25~90歲的97人，他們身體狀況良好，沒有任何疾病跡象。但研究人員發現，這些人的CXCL9水平與動脈硬度的測量值之間存在相關性。「這意味著，使用iAge，我們能夠預測哪些人可能患有左心室肥厚和血管功能障礙。」研究人員說。 基於CXCL9的作用，研究人員提出了以此為靶點抗衰老的思路。在人體細胞和小鼠上開展的初步實驗顯示，降低CXCL9，可以讓老化的內皮細胞恢復功能。 Furman教授總結說，利用炎症老化時鍾檢測出臨床上還看不出症狀的老化線索，或對早診斷、早干預具有重要意義。 來源：cnBeta

《怪物獵人物語2：毀滅之翼》中知道敵方怪物的攻擊屬性是非常重要的，但是很多玩家都不太清楚預測敵方攻擊屬性的方法是什麼，其實想要預測對方攻擊的屬性可以放絆技，這招可以取消對面的一次攻擊，然後就能看到是什麼攻擊了，更多如下。 戰鬥預測攻擊屬性方法介紹 可以放絆技預測對面攻擊屬性，比如很多怪切形態和怒之後會改攻擊屬性，你沒把握可以放個絆技，這個時候會取消對面攻擊但是出招前可以看到對面出的是什麼招 來源：3DMGAME

死亡是人生的終點，也是每個人無法避免的，預測死亡是個難題，但是對老年人護理來說預測壽命還真是個重要需求。加拿大科學家們開發了一套壽命計算器，預測死亡的准確率可達98%。這個研究項目名為「支持風險評估：社區老年人生活預測工具(RESPECT)」，科學家們基於2007年至2013年期間接受家庭護理的491,000多名老年人的數據開發而成。 訪問： https://www.respect.projectbiglife.ca/ 這個計算器的准確率很高，試驗研究的數據顯示，預測老年人壽命只有6個月的例子中，95%的老年人真的會在半年內死去，如果是高風險組，那准確率可以提高到98.2%。 研發團隊表示，目前這個工具正在安大略省的社區環境中進行試點，他們希望醫生、護理人員能使用這個工具來幫助了解患者在不同階段可能需要的服務。 這套工具會基於患者的年齡、性別及潛在疾病等多方面因素分析患者的死亡風險，具體分為低、中、高或非常高四個級別，計算出他們在3個月、1年及5年內死亡的風險。 來源：cnBeta

來自奧地利格拉茨大學、Skoltech公司的科學家和他們來自美國和德國的同事開發了一個新的神經網絡，能夠可靠地從天基觀測中檢測日冕孔。這一應用為更可靠的空間天氣預測鋪平了道路，並為太陽活動周期的研究提供了寶貴的信息。這篇論文發表在《天文學與天體物理學》雜誌上。 就像我們在地球上的生命依賴於太陽的光一樣，我們的電子 "生命"也依賴於我們最接近的恆星的活動以及它與地球磁場的相互作用。對於人眼來說，太陽看起來幾乎是恆定的，但太陽非常活躍，經常出現爆發，並在地球上引起地磁暴。由於這個原因，太陽外層的大氣層，即日冕，一直被基於衛星的望遠鏡所監測。 在這些觀察中，其中一個突出的特徵是被稱為日冕洞的延伸黑暗區域。它們看起來很暗，因為等離子體粒子可以沿著磁場從太陽表面逃到行星際空間，在日冕中留下一個 "洞"。逃逸的粒子形成了高速的太陽風流，最終可以擊中地球，引起地磁暴。這些洞在太陽上的出現和位置隨太陽活動的變化而變化，也給我們提供了關於太陽長期演變的重要信息。 格拉茨大學的研究科學家、該研究的主要作者Robert Jarolim說："檢測日冕洞對傳統算法來說是一項困難的任務，對人類觀察者來說也是一項挑戰，因為太陽大氣中還有其他黑暗區域，如絲狀物，很容易與日冕洞混淆。" 在他們的論文中，作者描述了一個被稱為CHRONNOS（多光譜數據上的日冕洞識別神經網絡）的卷積神經網絡，他們開發了這個網絡來檢測日冕洞。Jarolim說："人工智慧使我們能夠根據日冕洞的強度、形狀和磁場特性來識別它們，這與人類觀察者考慮的標準相同。" 在不同的波長下觀察，太陽大氣顯得非常不同。格拉茨大學教授、該出版物的共同作者Astrid Veronig補充說："我們使用在不同極紫外（EUV）波長下記錄的圖像以及磁場圖作為我們神經網絡的輸入，這使得網絡能夠在多通道表示中找到關系。" 近11年來檢測到的冠狀洞的動畫版本。已確定的日冕洞由紅色等高線表示。太陽在太陽周期中發生變化，並在2014年達到其最大活動。資料來源：來自Jarolim等人，2021年。 作者用2010-2017年時間范圍內的大約1700張圖像訓練了他們的模型，並表明該方法對所有太陽活動水平都是一致的。通過將結果與261個人工識別的日冕洞進行比較，對神經網絡進行了評估，在98%的情況下與人類標簽相匹配。此外，作者還研究了基於磁場圖的日冕洞檢測，這看起來與EUV觀測結果有很大的不同。對於人類來說，僅從這些圖像中無法識別日冕孔，但人工智慧學會了以不同方式感知圖像，並能夠識別日冕孔。 來源：cnBeta

據媒體CNET報導，「最後冰區」（Last Ice Area）被認為是北極地區抵禦氣候變化的最後堡壘：這是格陵蘭島和加拿大以北的一片海冰，即使在氣候變化導致地球溫度升高的情況下，預計也會保持冰凍。這是一個重要的生態區，為北極熊、海鷗和海象等依賴冰雪的生命以及北極地區的原住民提供了一個避難所。 華盛頓大學的極地科學家Axel Schweiger說：「目前的想法是，這個地區可能是依賴冰雪的物種的最後避難所。但是這個地區，即『最後冰區』，可能比以前認為的更容易受到氣候變化的影響。」 Schweiger領導的一項新研究周四發表在《地球與環境通訊》雜誌上，該研究考察了被稱為Wandel海的「最後冰區」東部次區域，以了解它在2020年夏天是如何應對氣候變化的。去年，整個北極海冰濃度是有記錄以來的第二低，而海洋本身在8月經歷了它自己的最低記錄。但是為什麼呢？ 利用衛星數據和計算機建模，Schweiger和他的團隊試圖回答這個問題。 Wandel海曾經常年被厚厚的海冰覆蓋。一些冰塊會在北極地區停留多年，隨著時間的推移，它堆積在加拿大和格陵蘭島的海岸邊。以前的建模，研究氣候變化可能對該地區的影響，顯示這種冰似乎堅持的時間最長。 但是在2020年8月，該地區的海冰濃度為50%。而這有點不尋常，因為在北極的春季，衛星測量顯示冰層開始比前十年略厚。這並沒有阻止融化的發生。Schweiger說，這是因為仍然有 "足夠的較薄的、較新的冰層融化，以暴露出開放的海洋"。一旦陽光可以在海洋中積累，它就促成了快速融化，導致創紀錄的低濃度。 Schweiger指出，這意味著即使較老的、較厚的冰塊找到了通往Wandel海的道路，它也不能像人們預期的那樣保護海冰的損失。隨著氣候變化的加速，冰層不斷變薄，對依賴海冰的北極野生動物和社區造成影響，其後果可能是毀滅性的。一些氣候模型預測，到2040年，北極地區總體上將只剩下很少的冰，但「最後冰區」有可能成為防止萎縮的避難所。 研究小組問道："最後冰區有問題嗎？"並建議以前的模型可能需要重新審查，以解釋2020年超低的海冰水平。另一個懸而未決的問題是，Wandel海是否能代表整個「最後冰區」發生的海冰變化。 如果「最後冰區」是冰上生命的少數據點之一，那麼了解它在面對氣候變化時的恢復能力對於保護該地區的生物多樣性是最重要的。但是對於棲息在該地區的一些野生動物，包括海洋哺乳動物，以及它們如何使用該地區，我們知之甚少。 華盛頓大學的北極生態學家Kristin Laidre說：「我們幾乎沒有歷史或現在的數據，而現實是，關於這些種群的未來，問題比答案多得多。」 來源：cnBeta

Berkshire Hathaway CEO巴菲特周二（29 日） 表示，疫情對經濟影響是極其不平衡的，數以百萬的小企業受到可怕的傷害，但絕大多數大企業都完好無傷，病毒仍舊難以預測。巴菲特表示，盡管疫情已開始趨緩，但疫情仍然深不可測，盡管對大多數人和企業來說，現階段結果比人們預期的要好。 原標題：巴菲特：疫情對小企業傷害最深，病毒仍難以預測！利好疫苗股？！ Berkshire Hathaway的副董事長孟格 （Charlie Munger） 表示，汽車經銷商等企業而言，疫情甚至帶來暴利。 孟格說，疫情不只帶來經濟重啟的龐大商機，還為一些企業造就意想不到的巨大成功，汽車經銷商正在創造疫情前原本不會擁有的獲利。由於工廠停工和全球半導體短缺，需求大於供給的狀況為經銷商帶來營收，甚至是創紀錄的獲利。 Berkshire Hathaway是美國最大的經銷商集團之一，擁有超過 78 家獨立經營的經銷商， 旗下包含 BNSF 鐵路和私人商務包機和飛機管理的 NetJets 。 巴菲特表示，每個合作經銷商都認為疫情爆發期間遇到大麻煩，Berkshire Hathaway在期間極力給予援助，當時更無法知曉 NetJets 需求未來會如何變化。 巴菲特認為，這次疫情中學到的最大教訓是全球對必然會發生的緊急情況准備不足，他說：『最重要的事情是疾病肯定會發生，社會很難為那些遙遠但可能發生的事情做准備，但終究會發生。』 巴菲特進一步說道：『未來勢必將有別的災難，我們知道，諸如核議題、化學、生物以及現在的網路安全威脅，每一個都有可怕的可能性。我們為此做了一些改變，但這似乎不是社會能完全掌握的事情。』 今年的網路攻擊升溫直接影響美國民眾，並阻礙美國的物流和服務。 5 月 Colonial...

據媒體報導，來自渥太華醫院、渥太華大學、Bruyère研究所和ICES的研究人員已經建立和驗證了一個在線計算器，該計算器可以讓55歲及以上的個人能夠更好地了解自己的大腦健康狀況及如何在未來五年內減少被診斷出患有痴呆症的風險。 他們的研究過程發表在了《Journal of Epidemiology and Community Health》上，計算器則可以在projectbiglife.ca上找到。 痴呆症是一個總稱，指的是會嚴重到干擾日常生活的記憶和其他思考能力喪失的症狀。加拿大每年診斷出7.6萬例痴呆新病例，並且預計隨著人口老齡化，這個數字還會增加。 痴呆症沒有治癒或治療方法。然而，約三分之一的痴呆症可以通過生活方式因素預防如體育鍛鍊、健康飲食、減少酒精和菸草使用以及控製糖尿病和高血壓等情況。 研究人員基於對75000名安大略省的調查數據得出了這個痴呆症計算器。 「讓這個痴呆症風險計算器與眾不同的是，你不需要去看醫生做任何測試，」這項研究的論文首席作者Stacey Fisher表示，「人們在舒適的家中就已經有了完成計算器所需的所有信息。」 痴呆群體風險工具(DemPoRT)中的因素包括： 年齡 吸菸狀況和終生接觸 酒精攝入 體育活動 壓力 飲食 歸屬感 種族 移民身份 社區的社會經濟地位 教育 需要援助的活動 婚姻狀況 使用的語言數量 健康狀況 這個計算器可以被個人用來評估他們的痴呆症風險並幫助他們改變他們的生活方式。研究人員還為政策制定者設定了一個目標，即使用這種算法對普通大眾做同樣的事情。 通過這項研究，該團隊開發了第一個預測工具。它可以預測社區新病例的數量、確定高危人群、為老年痴呆症預防戰略提供信息並將用於支持加拿大的國家老年痴呆症戰略。通過使用定期收集的健康數據和調查，人口健康專家獲得了使用該算法所需的所有信息。 「這套工具將為填寫表格的人提供一些線索，以此來告訴他們如何降低患痴呆症的風險，」這項研究的論文第一作者Peter Tanuseputro說道，「COVID-19大流行還清楚地表明，種族和社區等社會人口變量在我們的健康方面發揮著重要作用。重要的是要在工具中包含這些變量，這樣政策制定者就可以了解不同的人群如何受到痴呆症的影響並幫助確保任何預防策略都是公平的。」 這個痴呆症計算器將被添加到Project Big Life的現有計算器列表中，這些計算器可以幫助加拿大人根據習慣和生活方式的選擇來估計自己的預期壽命。 該計算器的數據來自加拿大統計局加拿大社區衛生調查中心。該系統目前設計用於加拿大，不過它也可適用於世界上收集健康調查數據的100個國家中的任何一個。 來源：cnBeta

根據安永的一項最新研究，全球電動汽車霸主地位將於2033年到來，比此前預期的要早5年，因為更嚴格的監管和人們不斷上升的興趣推動了對零排放交通工具的需求。安永使用人工智慧預測工具進行預測，得出的結論是，歐洲、中國和美國市場的電動汽車銷量將在12年內超過燃油車銷量。到2045年，非電動汽車銷量將降至僅占全球汽車總銷量的不到1%。 為應對氣候變化而出台的嚴格政府指令推動了歐洲和中國的需求。安永預測，歐洲市場的電動汽車銷量將首先超過燃油車，在2028年就能實現，而中國將於2033年實現，美國將於2036年實現。 安永預測，在2031年之前，歐洲將在電動汽車銷量上保持領先地位，但2031年中國將成為全球最大電動汽車市場。 到2025年，汽油和柴油驅動的車輛仍將占所有輕型車的三分之二左右，但這將標志著比2020年下降12個百分點。安永預測，到2030年，非電動汽車將占輕型汽車注冊總數的不到一半。 來源：cnBeta

索尼預測公司下個財年PS5銷量將打破PlayStation主機年銷量紀錄，索尼有意在2022財年（截止到2023年3月31日）之前，售出超過2260萬台PS5。 如果目標達成，這將打破此前PS1主機創下的24年之久的銷量紀錄，PS1主機在1998財年出貨量達到了2260萬台，是PS1主機單年銷量最高的一年。 值得一提的是，PS2單年銷量最高是2002財年，單年銷量2200萬，PS3是2010財年，銷量1440萬，PS4則是2016財年，年銷量2000萬台。 PlayStation CEO Jim Ryan在今年5月的索尼投資人關系日上公布了PS5銷量目標，索尼CEO吉田憲一郎在公司股東大會上重申了這一目標，盡管目前面臨晶片短缺的難題。 來源：3DMGAME

根據美國勞倫斯伯克利國家實驗室對世界上最重要的風力發電專家的調查，技術和商業進步預計將繼續推動風能成本的下降。專家們預計，在更大和更有效的渦輪機、更低的資本和運營成本以及其他進步的推動下，到2035年成本將減少17%-35%，到2050年減少37%-49%。《自然-能源》雜誌上的一篇文章對這些發現進行了描述。 該研究總結了對140位風能專家進行的關於三種風能應用的全球調查--陸上（陸地）風能、固定底層海上風能和浮動海上風能。所有這三種類型的風能的預期未來成本是專家們在2015年勞倫斯伯克利國家實驗室的類似研究中預測的一半。該研究還發現了關於成本降低的可能幅度和驅動因素、預期技術趨勢和電網系統價值提升措施的見解。 「近年來，風能在陸上和海上都經歷了加速的成本降低，使以前的成本預測變得過時。能源部門需要一個最新的評估，」伯克利實驗室的高級科學家Ryan Wiser說。「我們的『專家誘導』調查補充了評估成本降低潛力的其他方法，揭示了成本降低可能實現的方式，並澄清了這些估計中的重要不確定性。」 美國總統拜登在1月份簽署了一項行政命令，旨在最大限度地發揮海上風力的潛力，並將風力發電確定為國家應對氣候變化的新努力的一個關鍵組成部分。風能和太陽能等可再生能源將在本世紀中葉實現淨零碳排放的努力中發揮重要作用。 降低成本的重大機會，但也有不確定性 在 "最佳猜測"（或中位數）的情況下，專家們預計，相對於2019年的基線值，在所研究的三種風能應用中，到2035年平準化能源成本將減少17%-35%，到2050年減少37%-49%。平準化成本反映了發電廠生命周期內每單位電力輸出的平均能源成本，對於評估技術進步非常有用。與陸上風電相比，海上風電的平準化能源成本有更大的絕對降幅（和更多的不確定性），固定底層和浮式海上風電之間的差距也在縮小。 盡管陸上和海上風電技術已經成熟，但仍有很大的繼續改進空間，而且成本可能會更低：專家預測，到2035年，成本降低的可能性為10%，到2050年為54%-64%。同時，這些預測存在不確定性，專家觀點的差異和成本降低相對較小的 "高成本 "情景說明了這一點。 降低成本的多重驅動力：更大的渦輪機即將出現 有五個關鍵因素影響能源的平準化成本：前期資本成本、持續運營成本、容量係數、項目設計壽命和融資成本。專家們預計，所有方面都將繼續改善，相對貢獻因風力應用而異。研究報告的共同作者、伯克利實驗室的Joe Rand指出："只考慮資本成本改善的預測，最多隻能抓住大約45%的成本降低機會"。 據專家稱，這些改進的一個關鍵驅動因素是渦輪機的尺寸。對於陸上風電，預計不僅發電機的額定功率會增長（2035年平均達到5.5兆瓦，高於2019年的2.5兆瓦），而且其他兩個增加容量的因素也會增長--轉子直徑和輪轂高度。海上風力渦輪機預計將變得更大，在2035年平均達到17兆瓦，高於2019年的6兆瓦。浮式海上風電預計將獲得市場份額，從目前的預商業狀態增長，到2035年占新的海上風電項目的25%。 對風能未來的影響 風能已經迅速增長，但它對能源供應的長期貢獻部分取決於未來的成本和價值。新研究發現，近年來成本降低的速度加快了：比大多數預測者以前預測的要快，也比歷史上的下降速度快。接受調查的專家們預計，無論是陸上風電還是海上風電，未來的成本都會降低，並越來越多地使用價值提升措施。 「在其他條件相同的情況下，這些趨勢將使風能在全球能源供應中發揮比以前想像的更大的作用，同時促進能源部門的去碳化，」共同作者Joachim Seel總結道，他也在伯克利實驗室工作。「分析師、投資者、規劃者和政策制定者應該避免過時的假設和預測。」同時，正如研究報告中所記載的那樣，未來成本降低的幅度有很大的不確定性，說明在建模和政策、規劃、投資和研究決策中嵌入不確定性因素的重要性。 該研究由伯克利實驗室領導，並包括來自國家可再生能源實驗室、美國能源部、麻薩諸塞大學和其他幾位顧問的貢獻。該調查是在國際能源署風能技術合作計劃的主持下進行的。伯克利實驗室的貢獻由美國能源部的能源效率和可再生能源辦公室資助。 來源：cnBeta

研究顯示，氣候預測的准確性在很大程度上取決於北大西洋的海洋環流如何被納入氣候模型。30個最先進的IPCC氣候模型對北半球，特別是歐洲的氣候預測有很大的不同。現在對反應范圍的分析顯示，這些差異主要歸因於各個模型對北大西洋洋流變化的模擬，而不僅僅是如通常假設的大氣變化。 義大利國家研究委員會大氣科學和氣候研究所的Katinka Bellomo及其同事的工作今天發表在《自然通訊》上，是歐洲TiPES科學合作的一部分，由哥本哈根大學協調。 所有的氣候模型在細節上都有所不同。大氣壓力、雲層、溫度梯度、海面溫度等變量的調整對每個模型來說都是略有不同的互動。這意味著，許多模型的預測也有所不同。 國際建模中心運行一套協調的氣候模型模擬，然後由IPCC進行評估，並在一份平衡報告中進行總結。但自然而然地，一種不確定性仍然存在，反映了模型的許多不同的調整。 Bellomo及其同事分析了來自三十個不同氣候模型的模擬結果，發現了一個重要的差異。各個模型在大西洋經向翻轉環流（AMOC）的下降速度上存在分歧，AMOC是北大西洋的一個大型洋流系統，它將表層水翻轉到深海洋流，在熱量從熱帶到北半球的分布中起著關鍵作用。 "為了了解這種差異如何反映在對未來氣候的預測中，我們將AMOC下降幅度較小的前十個模型（來自總共三十個模型）歸為一組。然後我們將這組模型與下降幅度最大的10個模型的平均值進行比較，"Bellomo解釋說。分析顯示了兩種不同類型的氣候情景。在AMOC下降幅度較大的模型中，歐洲只是略微變暖，但是歐洲的風向和熱帶地區的降水模式發生了巨大的變化。然而，在AMOC下降幅度較小的模型中，北半球大幅升溫，出現了眾所周知的濕區變濕，干區變乾的模式。 這意味著，對未來氣候預測的不確定性可能在很大程度上取決於氣候模型如何預測北大西洋翻轉環流的變化。因此，該結果挑戰了以前對控制北大西洋氣候變化的機制的理解，其中大氣的參數化被懷疑是造成不確定性的主要部分。 "這很重要，因為它指出AMOC是氣候預測中最大的不確定性來源之一，" Katinka Bellomo說。"我對這項研究感到興奮。因為除了這個之外，還有很多事情可以做。我們需要研究導致海洋環流響應的模型間差異的過程，海洋環流響應和降水變化之間的聯系，我們還需要將其與近未來的氣候變化預測進行比較。" 來源：cnBeta

據媒體New Atlas報導，一個天文學家小組利用計算機建模揭示了一個遙遠的恆星系統的混亂命運，在這個系統中，行星的軌道幾乎完全同步。這項研究還揭示了貫穿我們銀河系的古老白矮星是如何被宇宙碎片污染的。 HR 8799恆星系統位於距離地球1.35億光年的飛馬座。在這個系統的中心，有一顆3000-4000萬年的A型恆星，圍繞著它運行的是一對碎片場和四顆大質量的行星，每顆行星的大小都超過木星的五倍。 在數百萬年的時間里，母星和每顆行星的引力影響導致這四個外星世界落入一種被稱為共振的微妙的同步軌道模式。 在HR 8799中，從恆星出來的第三顆行星在最外層行星完成一個軌道的時間內完成了兩個完整的軌道。隨著我們離恆星越來越近，這種模式還在繼續，離恆星最近的第二顆行星完成了四個軌道，最里面的世界在最外面的行星完成一個軌道的時間里完成了八個軌道。換句話說，每個連續的世界完成的軌道是其外部鄰居的兩倍。 來自英國埃克塞特大學和華威大學的一個科學家小組著手確定這個不尋常的系統的最終命運，並看看什麼因素最終會擾亂其獨特的軌道共振模式。 為此，該小組創建了一個HR 8799的高級計算機模型。該模擬考慮了五個主要恆星系統天體的引力影響，以及對恆星系統中的行星施加影響的通常的外部引力，包括銀河系的潮汐和其他恆星天體的近距離通過。 研究小組得出結論，這種共振可能會在未來30億年內持續下去，而且外部影響很少強大到足以打破恆星系統行星的軌道共振。然而，數據還顯示，當母星用盡其內部的氫氣供應，開始轉變為一個巨大的紅巨星的過程時，這種共振肯定會結束。 在這個過程中，恆星拋出了大量的質量，這改變了它的引力特性，使周圍的系統陷入混亂。在這一點上，周圍行星的軌道將開始轉變，因為它們對不斷變化的恆星作出反應，而且隨著共振的打破，它們鄰近世界的引力影響也開始轉變。 「它們是如此之大，彼此如此之近，現在讓它們保持這種完美節奏的唯一原因是它們的軌道位置，」這項新研究的主要作者、華威大學的Dimitri Veras博士解釋說。「所有四個都在這個鏈條上連接著。一旦恆星失去質量，它們的位置就會偏離，然後其中兩個就會相互分散，在所有四個恆星中造成連鎖反應。」 根據計算機建模，這個混亂的過程通常會導致其中兩顆行星被完全拋出系統。剩下的兩顆行星隨後可能會在距離新轉化的紅星1AU到數千AU的任何地方穩定下來。 模擬結果也有助於解釋為什麼天文學家在白矮星的光信號中觀察到了意想不到的碎片，白矮星是紅巨星的後期演變。根據研究作者的說法，行星的混亂運動很可能會使物質從碎片環上移開，導致其向內翻滾，隨後被吸收。 這篇論文已經發表在《皇家天文學會月報》上。 來源：cnBeta

加州大學聖地亞哥分校醫學院的研究人員使用一種人工智慧（AI）算法篩選了數千兆字節的基因表達數據，確定在感染期間哪些基因是 "開啟"或 "關閉"的，以尋找過去病毒大流行感染患者的共同模式，包括SARS、MERS和豬流感。 2021年6月11日發表在《eBiomedicine》上的這項研究指出了兩個明顯的特徵。其一，一組166個基因，揭示了人類免疫系統如何對病毒感染做出反應。第二組是20個簽名基因，預測了病人疾病的嚴重程度。例如，是否需要住院或使用機械呼吸機。該算法的效用通過使用從已故COVID-19患者屍檢中收集的肺部組織和感染的動物模型得到驗證。用於測試和訓練算法的數據來自公開的病人基因表達數據。每次有一組來自COVID-19患者的新數據可用時，該團隊就在他們的模型中進行測試。他們每次都看到相同的標志性基因表達模式。 在病毒感染期間，免疫系統向血液中釋放稱為細胞因子的小蛋白質。這些蛋白質引導免疫細胞到達感染部位，幫助擺脫感染。但有時，身體會釋放過多的細胞因子，形成一個失控的免疫系統，攻擊自己的健康組織。這種被稱為 "細胞因子風暴"的錯誤被認為是一些病毒感染的病人，包括一些患有普通流感的病人屈服於感染，而其他人則沒有的原因之一。但是，致命的細胞因子風暴的性質、程度和來源，誰的風險最大，以及如何最好地治療它，長期以來一直不清楚。 這些與病毒大流行相關的特徵告訴我們一個人的免疫系統對病毒感染的反應，以及它可能變得多麼嚴重，這給我們提供了一個關於這次和未來大流行的地圖。通過簡單的抽血，與大流行性病毒感染相關的基因表達模式可以為臨床醫生提供一張地圖，幫助定義患者的免疫反應，測量疾病的嚴重程度，預測結果，並測試治療方法。 來源：cnBeta

在夏季遊戲節開幕式上，《死亡擱淺：導演剪輯版》公布，登陸PS5平台。此外，小島還給出了關於自己新作的新暗示。根據小島，他的新作會繼續就社會元素，「作為遊戲的基礎」，向玩家介紹正在發生的事情，做出一些預測。 對於他的下一個遊戲，他說： 「我不能說得很具體。不再和以前一樣，不是一次一步。(疫情是一個巨大的變化，就像9/11之後一樣:我們必須適應並思考新的創作方式，因為娛樂不能落後。我必須考慮未來會發生什麼。如果像是外星人進入我的遊戲這樣的概念，它對當前的世界狀態不會有什麼影響。我們可以編造任何概念或想法。 但我總是想在遊戲中加入一些社會元素作為遊戲的基礎，向玩家介紹正在發生的事情，也許他們會思考。當然，同時會保持娛樂性。在這種變化速度下，我需要真正考慮做出哪種預測，以及向玩家介紹想法的方式。」 來源：3DMGAME

據媒體New Atlas報導，細菌有著一種令人討厭的快速進化能力，使它們能在短時間內逃避抗生素。但現在，加州大學聖迭戈分校的科學家通過「訓練」殺死細菌的病毒來預測它們的下一步行動，利用進化來對付它們。 當生命體暴露在緊張的條件下時，一些個體將比其他個體生存得更好，這要歸功於隨機的基因突變，這些突變賦予了有益的特性。隨著時間的推移，這些特質最終會在一個群體中傳播，直到成為常態。這就是進化的工作，通常它是一個幫助生命在逆境中堅持下去的美妙過程--但實際上，有些時候我們寧願支持逆境。 細菌是自然界中一些最多產的進化者，不僅能夠將有用的基因傳給下一代，而且實際上在當前的一代中像交易卡一樣交換它們。因此，當它們面臨抗生素的嚴酷環境時，它們能在幾十年內成功地進化出自己的方式，擺脫危險。 隨著我們最好的藥物開始失效，細菌被認為將在不久的將來成為最緊迫的公共衛生問題之一。因此，科學家們越來越多地將目光投向一個長期被忽視的替代品--噬菌體治療。 噬菌體是專門「捕食」細菌的病毒，雖然它們是治療細菌感染的早期研究對象，但抗生素的發展很快將醫學科學帶入另一條道路。但是現在，隨著這條道路似乎走到了死胡同，噬菌體再次看起來很有希望。 在這項新研究中，研究人員開始「訓練」噬菌體成為更好的細菌「殺手」。噬菌體與它們的目標細菌一起在燒瓶中生長了28天，這樣它們就能共同進化，並從本質上學習細菌可能試圖使用的進化逃逸路線。 然後，這些「訓練有素」的噬菌體被釋放到其他的細菌種群中。果然，它們更有能力消滅目標，比未經訓練的噬菌體更有效地抑制了約1000個細菌。這種效果也持續了三到八倍。 該研究的主要作者Justin Meyer說：「經過訓練的噬菌體已經經歷過細菌試圖躲避它的方法。它已經在遺傳意義上『學會』了。它已經進化出了一些突變，以幫助它抵禦細菌採取的那些行動。我們正在使用噬菌體自身的改進算法，通過自然選擇進化，重新獲得它的治療潛力，並解決細菌對另一種療法進化出抗性的問題。」 這項研究為支持使用噬菌體療法來治療細菌感染增加了進一步的證據。幾年前，一種噬菌體療法首次被用於一個患有危險感染的病人，這可能已經挽救了她的生命。而且它們甚至不一定需要殺死細菌才能起作用--其他研究表明，它們可能只是「分散細菌的注意力」，使抗生素再次有效。 這項研究發表在《美國國家科學院院刊》上。 來源：cnBeta

據媒體報導，當一顆大質量恆星死亡時首先會發生超新星爆炸。然後剩下的要麼變成黑洞要麼變成中子星。接下來要說的這顆中子星是天文學家觀測到的密度最大的天體，質量約為太陽的1.4倍。然而人們對這些天體仍知之甚少。 現在，佛羅里達州立大學的一名研究人員在《Physical Review Letters》上發表了一篇文章指出，跟鉛核的中子皮有關的新測量可能需要科學家重新思考關於中子星整體大小的理論。 簡而言之，中子星可能比科學家先前預測的要大。 Robert O. Lawton物理學教授Jorge Piekarewicz說道：「外層的尺寸以及它如何進一步延伸跟中子星的大小有 Piekarewicz和他的同事們計算出了一種測量鉛的中子表皮厚度的新方法，其表明一個普通中子星的半徑在13.25到14.25公里之間。根據早期對中子表皮的實驗，其他理論認為中子星的平均大小在10到12千米左右。 Piekarewicz的工作是對同樣發表在《Physical Review Letters》上的研究的補充，其由托馬斯·傑斐遜國家加速器設施的鉛半徑實驗(PREX)的物理學家們展開。PREX團隊通過實驗使其能測量鉛核的中子皮厚度達到0.28飛米--或0.28萬億分之一毫米。 原子核由中子和質子組成。如果中子數量超過了原子核中的質子數量，那麼多餘的中子就會在原子核中心周圍形成一層。這層純中子被稱為外殼。 正是這種表皮的厚度吸引了實驗和理論物理學家，因為它可能會揭示中子星的整體大小和結構。雖然這個實驗是在鉛上進行的，但它的物理原理適用於中子星--即比原子核大一萬億倍的物體。 Piekarewicz使用PREX小組報告的結果來計算中子星的新總體測量值。 Piekarewicz說道：「我們在實驗室里沒有實驗可以探測中子星的結構。中子星是一種非常奇異的天體，我們無法在實驗室里重現它。所以任何能在實驗室里做的限制或告知我們中子星屬性的事情都是非常有用的。」 PREX團隊的新結果比以前的實驗要大，這當然會影響到跟中子星相關的整體理論和計算。Piekarewicz表示，在這個問題上還有更多的工作要做，另外新技術的進步則會不斷增加科學家對太空的理解。 「它正在推進知識的前沿。我們都想知道我們從哪里來、宇宙是由什麼組成的、宇宙的最終命運是什麼，」Piekarewicz說道。 來源：cnBeta

據媒體報導，氣候變化正在加劇諸如棲息地喪失和溫度波動等問題，這些問題已經將許多動物物種推向了滅絕的邊緣。但是，科學家能否預測哪些動物將能夠適應和生存？麥吉爾大學的研究人員利用基因組測序顯示，三刺魚等一些魚類能夠非常迅速地適應極端的季節性變化。他們的發現可以幫助科學家預測這些種群的進化前景。 作為進化生態學家的一個熱門研究對象，刺魚以其不同的形狀、大小和行為而聞名--它們甚至可以在海水和淡水中生活，並在廣泛的溫度范圍內生活。但是，是什麼讓這個物種如此有彈性？ 確定適應性的遺傳基礎，例如，適應淡水或應對氣候變化，可能是一個挑戰。「達爾文的自然選擇進化思想的現代版本認為，具有有利於生存和繁殖的基因的生物體將傾向於比它們的同伴留下更多的後代，導致這些基因的頻率世代增加。因此，隨著時間的推移，種群變得適應或更適合它們的環境，」研究主要作者Alan Garcia-Elfring說，他是麥吉爾大學加拿大生物多樣性科學研究主席Rowan Barrett指導下的博士生。 「然而，這一過程通常是回顧性的研究，在過去很長時間內適應其當前環境的種群中。」他補充說：「這可能使我們難以理解事件的順序--例如，哪些特徵是最重要的，什麼時候--導致了它們的適應。」 實時的自然選擇 為了研究自然選擇的作用，研究人員利用基因組測序，在環境發生季節性變化之前和之後，跟蹤了六種三刺魚的種群。在加州沿海不同河口發現的棒魚為實時研究自然選擇提供了一個難得的機會。由濕潤的冬天和乾燥的夏天驅動的季節性變化導致棲息地結構和鹽水與淡水的平衡發生急劇變化，只有那些能夠容忍這些快速變化的魚才能存活到下一個季節。 由於在乾燥的夏季形成沙洲，河口定期與海洋隔離。Barrett教授說：「這些變化可能類似於刺魚種群在一萬年前冰川消退後從海洋移居到許多新創建的淡水湖時經歷的棲息地變化。我們希望能夠深入了解在過去很長一段時間內可能由自然選擇導致的遺傳變化。」 值得注意的是，研究人員發現了由棲息地的季節性變化驅動的遺傳變化的證據，這反映了在長期建立的淡水和鹹水種群之間發現的差異。Alan Garcia-Elfring說：「這些遺傳變化發生在一個季節的獨立種群中，強調了自然選擇的影響可以被很快發現。」 他表示：「這些發現很重要，因為它們表明我們可能能夠利用過去演變的遺傳差異，作為預測種群在未來如何適應環境壓力（如氣候變化）的一種方式。」 這項研究強調了在動態環境中研究物種的重要性，比如在有水壩的河口，以更好地了解自然選擇如何運作。在進一步的研究中，他們計劃通過測試所觀察到的遺傳變化是否年復一年地出現，來調查其可重復性。這樣做將證明他們有能力可靠地預測這些種群的進化前景。 來源：cnBeta

在最新的IR Day會議上，索尼互動娛樂SIE執行長兼總裁Jim Ryan談到了PS5未來幾年的銷售預期。該公司預計2021財年將是其有史以來最為強勁的第二年，並用圖表展示了幾十年來PlayStation主機的銷售情況，PS5的目標是超過PS4第二年1480萬的銷售記錄。 在2022財年，索尼希望PlayStation主機能迎來有史以來最強勁的一年。目前的世界紀錄由PlayStation 初代保持，它在1998財年售出了2260萬部。考慮到迄今為止PS5已售出780萬台，以及到2022財年售出3740萬台的綜合估計，索尼預計在大約2年半的時間里，PS5的銷量將達到4520萬台。 特別是在全球供應短缺的情況下，看看該公司能否實現這一目標應該很有趣。該公司財務長Totoki幾周前也表示，今年的需求沒有放緩。「即使我們明年獲得更多設備，生產更多PlayStation 5，我們的供應也趕不上需求。」也許索尼目前的估計是基於它在未來幾個財政年度內的生產數量。時間會告訴我們一切，敬請期待。 來源：遊俠網