每周播报

作者: 惠家明等

来源: 知识分子

发布日期: 2017-09-17

本篇文章主要介绍了卡西尼号探测器坠入土星的事件,以及上海交大学者在太阳能发电技术上的突破。此外,还讨论了斯坦福大学的性取向识别研究、低卡路里摄入延长寿命的研究、气候变化对咖啡豆产量的影响、袋鼠胎盘的研究以及新加坡A* STAR研究中心在医学图像识别上的新算法。

卡西尼号探测器是首个抵达土星的人类探测器,自1997年发射以来,为人类提供了有关土星及其卫星的无数珍贵资料。而如今,卡西尼号探测器结束了其累计35亿公里的旅程。美国西部时间9月15日清晨,探测器按照预定指令,以每小时11万公里的速度,坠入了土星赤道以北的大气层内。即使在最后的自毁过程中,卡西尼号探测器仍然利用其中子质谱仪为人类发回了最后的土星大气成分数据。

在该任务结束之后,各国尚无重返土星探测的计划。因为卡西尼号之前所获得的数据量十分充足,未来几年,我们仍然能够通过分析既有数据而加深对土星的了解。

太阳能作为一种清洁能源,各国都在大力开发,以减少矿产能源的消耗,而带来的环境压力。但如何大面积、高效率进行太阳能电池的制备,目前仍存在技术瓶颈。近日,《自然》杂志在线发表了上海交通大学材料科学与工程学院韩礼元教授及其团队在这方面的一项重要成果。

研究人员开发出一种使用更加经济安全的新方法,制备出比蝉翼还薄数十倍的大面积钙钛矿薄膜,向实现大规模低成本太阳能发电的目标迈出了重要的一步。钙钛矿太阳能电池被认为是光伏研究领域极具竞争力、最有希望实现低成本发电的光伏技术,其光电能量转换效率已增长到22.1%,超过了多晶硅太阳能电池的效率水平。如果这种钙钛矿太阳能电池成功产业化,无需政府政策资助,便可成为市场主流的发电方式。

近日,斯坦福大学的一项新研究成果引发了极大的争议:研究人员提出的新算法,可比人类更精准地识别出他人的性取向。斯坦福大学的研究人员从美国约会网站上搜集了13万张人脸图像与图片主人的性取向,并用深度神经网络进行学习,训练得到的深度神经网络识别性取向的准确度比人类高20%。作者同时指出,类似的方法可用于研究面部特征与个人特征之间的关联,如个性与政治观点等。

批评者认为这样的研究会加强社会对这些问题的刻板印象,并且会侵犯个人隐私。而研究人员认为,这些技术已经存在,公开它们可以使政府和公司对其慎重考虑,并制定法规加以约束。

长寿机制一直是生物学研究的热点问题。近一个世纪以来,科学家发现削减卡路里摄入可大大延长某些动物的寿命,然而,他们一直无法准确解释其中的原因。最近,来自美国的研究团队在这一领域取得了突破。

基于现代的定量技术,研究人员首先发现动物(小鼠、猴子和人)体内的表观基因组随着年龄的变化与物种的寿命相关,降低卡路里的摄入能够减缓这一过程,相关研究发表在国际学术期刊Nature Communications杂志上。这一结果在健康方面具有重要意义,更多的表观遗传变化增加了年龄相关疾病(包括癌症)的患病风险,而控制卡路里的摄入,或许可成为防治多种老年疾病的措施。

研究人员希望未来能进一步探究影响基因组甲基化变化的其他因素及这些因素的重要性。

气候变化是当前面临的巨大挑战,它能造成海平面上升,粮食减产等问题。那你是否想过,咖啡也会被气候变化所影响?近日,一个国际研究团队在《美国科学院院刊》发文称,他们模拟了当前全球变暖情形下,最大咖啡种植区域——拉美地区所受到的影响。他们认为到2050年时,拉丁美洲适合咖啡豆种植的地区面积预计下降73-88%。

同时,随着气候变暖,它们的传粉者——蜜蜂的物种多样性则会在一定程度上下降。考虑到蜜蜂对咖啡豆产量的影响,研究人员建议,咖啡豆种植地区应该进行策略调整,根据气候对植物和蜜蜂的影响,在咖啡豆适应性下降严重的地区,应尽量减少气候变化对咖啡生产的影响;在蜜蜂适应性下降严重的地区,应增加蜜蜂栖息地,维持其多样性。

长久以来,袋鼠等有袋类动物与其他哺乳动物区分开来,因为它们被认为没有发育完全的胎盘。

从形态上而言,有袋类动物的胎盘特征确实特殊且简易。不过,这真就意味着它们的胎盘与其他哺乳动物功能殊异吗?来自斯坦福大学、犹他大学与墨尔本大学的研究人员通过将塔玛尔沙袋鼠的胎盘与人类、鼠类进行对比发现,三者的基因表达是相似的。沙袋鼠的胎盘在怀孕后期会表达出一些促进胎儿发育的基因,而人类胎盘在怀孕初期也会表达出同样的基因。

论文作者认为,这一例证很好地说明了有袋类动物的胎盘,在基因表达方面与其他哺乳动物相近,而以往依据胎盘外观形态,就将有袋类动物进行“区别对待”的分类方法,存在问题。

近日,新加坡A* STAR研究中心的研究人员提出一种新算法,可在各种生物医学图像中自动分割出丝状结构,如视网膜血管和神经元。

临床医生和生物学家经常需要评估这些结构的形态,以确定血管和神经系统方面引起的疾病程度,但这些交叉重叠以及细微的丝状结构,经常难以准确判断。新算法首先从前景纹理中捕获结构信息和图像块,再利用机器学习方法建立这些结构信息和图像块之间的联系,以获得更多全局的信息。这一新算法的提出,有助于医生和研究人员更早、更可靠地筛选和诊断出青光眼、老年痴呆和糖尿病性视网膜病变等血管和神经方面疾病。

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