嫦娥4号首次证实月幔物质组成 | 科技早头条

作者: 吴非、杨心舟、马一瑗、陈德芊、谢汝雨

来源: 环球科学

发布日期: 2019-05-16

本文介绍了嫦娥4号首次证实月幔物质组成的研究成果,以及剑桥科学家改写密码子数量、首款检测耳部感染的手机app、尼安德特人与现代人分离时间、全球首例无人驾驶电动卡车、人工智能加速阿尔茨海默病研究、超高效计算机存储器原型和大数据优化乳腺癌转移模型等多项科技进展。

嫦娥4号首次发现月球背面的月幔物质。多年来,研究人员一直难以探明月幔的详细结构。由于陨石撞击可能穿透月壳、将月幔物质带到月球表面,因此陨石坑成为科学家寻找月幔物质的焦点。月球上最大最古老的陨石坑是位于月球背面的南极-艾托肯盆地。2019年1月3日,嫦娥四号在月球背面着陆后,玉兔二号月球车开始对南极-艾托肯盆地进行探测。

根据可视-近红外成像光谱仪的初始观测结果,月球表面存在低钙辉石和橄榄石矿物,它们很可能来自上月幔。这是科学家首次证实,上月幔含有大量橄榄石矿物,这一发现为了解月幔的构成及演化带来了新启示。研究发表于最新的《自然》杂志。

剑桥科学家改写密码子数量。回想中学生物课本,在DNA长链中,每3个碱基组成一个密码子,而4种碱基(ATCG)一共排列组合出64种不同的密码子,这是生命最基础的遗传密码。

但在一项最新发表于《自然》的研究中,来自剑桥大学的研究团队首次压缩了密码子的数量。他们重新编码出一个大肠杆菌的全部基因组,并且压缩了密码子的数量,只用59个密码子就合成了所有的必需氨基酸。结果,缺少了特定密码子的大肠杆菌仍能存活。研究人员认为,多余的密码子为在生物体内合成全新的蛋白提供了可能性。

首款检测耳部感染的手机app。耳部感染是儿童最常见的疾病之一。

这种情况一般是由于液体意外进入了中耳道并造成了感染导致,严重时会造成儿童听力受损。但是耳部感染外部表现不明显,许多儿童也不能清楚描述发生了什么,给医生确诊带来很大困难。为此,研究人员开发出了一款智能手机app,与其配套的还有纸质的“漏斗”。使用时,可以通过app释放音波,然后利用漏斗回收音波并进行分析,当耳道内有水时返回的音波会出现变化,因此可以确诊有液体或者感染。

该app分析准确率高达85%,研究发表在最新的《科学-转化医学》上。

尼安德特人与现代人于80万年前分离。此前的DNA分析显示,尼安德特人与现代人的分化发生于30-50万年前。但一项发表于《科学·进展》的最新研究将这一时间提前了至少30万年。尼安德特人和现代智人有着共同的祖先,在分化过程中最易辨别的就是牙齿形态的变化。

研究分析了不同人种牙齿形态的进化,发现其在所有古人类物种中都以非常相似的速度进化。利用这一规律,研究团队分析了来自西班牙Sima de los洞穴的尼安德特人牙齿化石,最终确认:至少在80万年前,尼安德特人与现代人就已经实现了分化。

全球首例无人驾驶电动卡车在瑞典上路。据路透社报道,本周三,一辆无人驾驶电动货运卡车在瑞典的公路开始送货服务。

该卡车的开发者、瑞典初创公司Einride和物流公司DB Schenker称其为世界首例。这辆无人驾驶卡车名为T-Pod,没有驾驶室。它具备4级自动驾驶技术,通过英伟达的Nvidia Drive平台处理视觉信息。操作员可以远程监视并同时控制最多10辆卡车。目前,T-Pod已经获得交通部门的准许,在Jonkoping市的工业区上路,但时速限制在每小时5千米。

人工智能加速阿尔茨海默病研究。

来自加州大学戴维斯分校和旧金山分校共同合作,教会了计算机识别脑组织中与阿尔兹海默病相关的标志物,该研究再次印证:机器学习可以极大地促进疾病治疗方法发展。淀粉样蛋白斑块会破坏神经细胞,也是阿尔茨海默病病人中标志性的蛋白。研究人员通过训练机器学习,让计算机可以分辨脑组织中的淀粉蛋白是何种类型。经过测试,计算机可以完全区分正常人和病人中的淀粉蛋白斑块,该成果发表在最新的《自然-通讯》上。

超高效计算机存储器原型。目前的计算机硬盘数据存储通过磁脉冲改变自旋态实现,该方法耗费的时间和能量都较多,全世界3%以上的电力都消耗在了维护数据存储中心上。近日,科学家们发明了一种由量子机制控制的快速、低能耗数据存储装置。他们利用太赫兹电磁脉冲来快速改变铥正铁氧体(TmFeO)的自旋。改进后能够在3皮秒内使自旋态翻转,且几乎没有能量损失。这为未来的高效数据存储提供了可能。该研究发表于《自然》上。

大数据优化乳腺癌转移模型。密歇根州立大学的研究人员通过大数据分析,寻找到了更适合研究乳腺癌转移的模型。这项于近期发表于《自然·通讯》杂志上的研究对不同来源的乳腺癌细胞系进行了基因型和表型比对分析。他们发现,实验室创造的乳腺癌细胞系和实际的晚期或转移性乳腺癌肿瘤样本之间存在显著差异。

而利用3D组织培养技术制成的器官模型更能体现肿瘤生长中的复杂性,因为这种类器官可以更好地保留原发肿瘤的结构和遗传物质组成。通过大数据分析,科学家能更好地优化研究模型,为乳腺癌治疗提供更好的药物和方案。

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