Độ mặn là gì? Các công bố khoa học về Độ mặn

Các hệ thống đa dạng như mạng di truyền hoặc Web toàn cầu thường được miêu tả tốt nhất như những mạng có hình thức phức tạp. Một thuộc tính chung của nhiều mạng lớn là độ kết nối của các đỉnh tuân theo phân bố luật lũy thừa không quy mô. Đặc điểm này được phát hiện là hệ quả của hai cơ chế chung: (i) các mạng phát triển liên tục thông qua việc bổ sung các đỉnh mới, và (ii) các đỉnh mới gắn vào các vị trí đã được kết nối tốt hơn. Một mô hình dựa trên hai thành phần này tái hiện các phân bố không quy mô tĩnh quan sát được, cho thấy rằng sự phát triển của các mạng lớn được điều khiển bởi các hiện tượng tự tổ chức mạnh mẽ, vượt ra ngoài các đặc thù của từng hệ thống riêng lẻ.

Protein là yếu tố thiết yếu của sự sống, và việc hiểu cấu trúc của chúng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu cơ chế hoạt động của chúng. Thông qua một nỗ lực thử nghiệm khổng lồ^1–4, cấu trúc của khoảng 100.000 protein độc nhất đã được xác định⁵, nhưng điều này chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong hàng tỷ chuỗi protein đã biết^6,7. Phạm vi bao phủ cấu trúc đang bị thắt nút bởi thời gian từ vài tháng đến vài năm cần thiết để xác định cấu trúc của một protein đơn lẻ. Các phương pháp tính toán chính xác là cần thiết để giải quyết vấn đề này và cho phép tin học cấu trúc lớn. Việc dự đoán cấu trúc ba chiều mà một protein sẽ chấp nhận chỉ dựa trên chuỗi axit amin của nó - thành phần dự đoán cấu trúc của 'vấn đề gấp nếp protein'⁸ - đã là một vấn đề nghiên cứu mở quan trọng trong hơn 50 năm⁹. Dù đã có những tiến bộ gần đây^10–14, các phương pháp hiện tại vẫn chưa đạt đến độ chính xác nguyên tử, đặc biệt khi không có cấu trúc tương đồng nào được biết đến. Tại đây, chúng tôi cung cấp phương pháp tính toán đầu tiên có khả năng dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác nguyên tử ngay cả trong trường hợp không có cấu trúc tương tự nào được biết. Chúng tôi đã xác nhận một phiên bản thiết kế hoàn toàn mới của mô hình dựa trên mạng neuron, AlphaFold, trong cuộc thi Đánh giá Cấu trúc Protein Phê bình lần thứ 14 (CASP14)¹⁵, cho thấy độ chính xác có thể cạnh tranh với các cấu trúc thử nghiệm trong phần lớn các trường hợp và vượt trội hơn các phương pháp khác đáng kể. Cơ sở của phiên bản mới nhất của AlphaFold là cách tiếp cận học máy mới kết hợp kiến thức vật lý và sinh học về cấu trúc protein, tận dụng các sắp xếp nhiều chuỗi, vào thiết kế của thuật toán học sâu.

Dữ liệu về nguyên tố vi lượng cho bazan ở đới nguyễn đại dương (MORBs) và bazan đảo đại dương (OIB) được sử dụng để hình thành hệ thống hóa học cho các loại bazan đại dương. Dữ liệu cho thấy thứ tự không tương thích của nguyên tố vi lượng trong bazan đại dương là Cs ≈ Rb ≈ (≈ Tl) ≈ Ba(≈ W) > Th > U ≈ Nb = Ta ≈ K > La > Ce ≈ Pb > Pr (≈ Mo) ≈ Sr > P ≈ Nd (> F) > Zr = Hf ≈ Sm > Eu ≈ Sn (≈ Sb) ≈ Ti > Dy ≈ (Li) > Ho = Y > Yb. Quy luật này hoạt động một cách tổng quát và cho thấy rằng các quá trình phân tầng tổng thể diễn ra trong quá trình sinh magma và tiến hóa là tương đối đơn giản, không có sự thay đổi đáng kể trong môi trường hình thành đối với MORBs và OIBs.

Một cách chi tiết, sự khác biệt nhỏ trong tỷ lệ nguyên tố tương quan với các đặc điểm đồng vị của các loại thành phần OIB khác nhau (HIMU, EM, MORB). Những hệ thống này được giải thích theo các điều kiện nóng chảy một phần, sự thay đổi trong khoáng vật còn lại, sự tham gia của trầm tích bị đẩy xuống, tái chế lớp vỏ đại dương và các quá trình trong vùng vỏ có tốc độ thấp. Dữ liệu về niobi chỉ ra rằng các nguồn manti của MORB và OIB không phải là những bể chứa bổ sung chính xác cho lớp vỏ lục địa. Sự đẩy xuống của lớp vỏ đại dương hoặc việc tách biệt vật liệu eclogite bền bĩ từ lớp vỏ đại dương cũ vào manti dưới có vẻ như là điều cần thiết. Những dị thường âm về europium được quan sát trong một số loại OIB EM và hệ thống hóa tỷ lệ nguyên tố chính của chúng gợi ý rằng có sự bổ sung một lượng nhỏ (≤1% hoặc ít hơn) trầm tích bị đẩy xuống vào các nguồn manti của chúng. Tuy nhiên, sự thiếu vắng dấu hiệu lớp vỏ trong OIB cho thấy rằng việc tái chế trầm tích không phải là một quá trình quan trọng trong manti đang đối lưu, ít nhất là không trong thời gian gần đây (≤2 Ga). Sự di chuyển lên của các dung dịch thiếu silicat từ vùng tốc độ thấp có thể tạo ra một bể chứa giàu dinh dưỡng trong manti lớp vỏ lục địa và đại dương. Chúng tôi đề xuất rằng thành phần OIB loại HIMU (ví dụ St Helena) có thể được hình thành theo cách này. Manti giàu dinh dưỡng này có thể được tái giới thiệu vào manti đang đối lưu thông qua xói mòn nhiệt của lớp vỏ lục địa và bằng cách tái chế lớp vỏ đại dương đã được làm giàu quay trở lại vào manti.

Tế bào gốc trung mô người được cho là những tế bào đa năng, hiện diện trong tủy xương người trưởng thành, có khả năng sao chép như những tế bào chưa phân hóa và có tiềm năng phân hóa thành các dòng tế bào của mô trung mô, bao gồm xương, sụn, mỡ, gân, cơ và nhu mô tủy xương. Các tế bào có đặc điểm của tế bào gốc trung mô người đã được tách ra từ các mẫu tủy xương của những người tình nguyện. Những tế bào này biểu hiện một kiểu hình ổn định và vẫn duy trì dạng đơn lớp trong môi trường nuôi cấy in vitro. Những tế bào gốc trưởng thành này có thể được kích thích để phân hóa hoàn toàn thành các dòng tế bào mỡ, sụn hoặc xương. Các tế bào gốc cá thể đã được xác định và khi này được mở rộng thành các thuộc địa, chúng vẫn giữ nguyên tiềm năng đa dòng của mình.

Chúng tôi đã đo lường các đặc tính đàn hồi và độ bền phá vỡ nội tại của màng graphene dạng đơn lớp tự do bằng phương pháp nén nano trong kính hiển vi lực nguyên tử. Hành vi lực-chuyển vị được diễn giải theo khung phản ứng ứng suất-biến dạng đàn hồi phi tuyến và cho ra độ cứng đàn hồi bậc hai và bậc ba lần lượt là 340 newton trên mét (N m\n ^–1\n ) và –690 Nm\n ^–1\n . Độ bền phá vỡ là 42 N m\n ^–1\n và đại diện cho sức mạnh nội tại của một tấm không có khuyết tật. Những thông số này tương ứng với mô đun Young là\n E\n = 1.0 terapascals, độ cứng đàn hồi bậc ba\n D\n = –2.0 terapascals, và sức mạnh nội tại σ\n _int\n = 130 gigapascals cho than chì khối. Những thí nghiệm này thiết lập graphene là vật liệu mạnh nhất từng được đo lường, và cho thấy rằng các vật liệu nano hoàn hảo về mặt nguyên tử có thể được thử nghiệm cơ học đối với các biến dạng vượt xa khỏi vùng tuyến tính.

Kỹ thuật điện phân đĩa đã được trình bày, bao gồm thảo luận về các biến số kỹ thuật với sự tham khảo đặc biệt đến việc phân tách các phân đoạn protein trong huyết thanh người bình thường.

Một số nghiên cứu gần đây đã tập trung vào các thuộc tính thống kê của các hệ thống mạng như mạng xã hội và Mạng toàn cầu. Các nhà nghiên cứu đặc biệt chú ý đến một vài thuộc tính dường như phổ biến ở nhiều mạng: thuộc tính thế giới nhỏ, phân phối bậc theo luật công suất, và tính chuyển tiếp của mạng. Trong bài báo này, chúng tôi làm nổi bật một thuộc tính khác được tìm thấy trong nhiều mạng, đó là thuộc tính cấu trúc cộng đồng, trong đó các nút mạng được kết nối với nhau thành các nhóm chặt chẽ, giữa các nhóm đó có chỉ những kết nối lỏng lẻo hơn. Chúng tôi đề xuất một phương pháp để phát hiện các cộng đồng như vậy, được xây dựng dựa trên ý tưởng sử dụng các chỉ số trung tâm để tìm ranh giới cộng đồng. Chúng tôi thử nghiệm phương pháp của mình trên các đồ thị do máy tính tạo ra và các đồ thị trong thế giới thực, có cấu trúc cộng đồng đã biết và phát hiện rằng phương pháp này phát hiện cấu trúc đã biết này với độ nhạy và độ tin cậy cao. Chúng tôi cũng áp dụng phương pháp này cho hai mạng có cấu trúc cộng đồng chưa được biết rõ—mạng hợp tác và mạng thức ăn—và thấy rằng nó phát hiện các phân chia cộng đồng quan trọng và có thông tin ở cả hai trường hợp.

Một bảng hỏi sàng lọc hành vi mới, Bảng hỏi về điểm mạnh và khó khăn (SDQ), đã được áp dụng cùng với các bảng hỏi Rutter cho phụ huynh và giáo viên của 403 trẻ em được chọn từ các phòng khám nha khoa và tâm thần. Điểm số thu được từ SDQ và các bảng hỏi Rutter có mối tương quan cao; mối tương quan giữa phụ huynh và giáo viên cho hai bộ chỉ số này là tương đương hoặc nghiêng về SDQ. Hai bộ chỉ số này không có sự khác biệt về khả năng phân biệt giữa những người tham gia tại phòng khám tâm thần và nha khoa. Những phát hiện sơ bộ này gợi ý rằng SDQ hoạt động tốt như các bảng hỏi Rutter trong khi mang lại những lợi thế bổ sung sau: tập trung vào điểm mạnh cũng như khó khăn; bao quát tốt hơn về sự chú ý, mối quan hệ bạn bè và hành vi pro-social; định dạng ngắn gọn hơn; và một biểu mẫu duy nhất phù hợp cho cả phụ huynh và giáo viên, có thể do đó làm tăng mối tương quan giữa phụ huynh và giáo viên.

Tóm tắt —Nguồn lực Nghiên cứu Đối với Tín hiệu Sinh lý Phức tạp mới ra mắt, được tạo ra dưới sự bảo trợ của Trung tâm Nguồn lực Nghiên cứu Quốc gia của Viện Y tế Quốc gia, nhằm kích thích các nghiên cứu hiện tại và khám phá mới trong nghiên cứu các tín hiệu tim mạch và các tín hiệu sinh y học phức tạp khác. Nguồn lực này có 3 thành phần phụ thuộc lẫn nhau. Ngân hàng Sinh lý (PhysioBank) là một kho lưu trữ lớn và đang phát triển nhanh các bản ghi kỹ thuật số được xác định rõ về tín hiệu sinh lý và dữ liệu liên quan để sử dụng bởi cộng đồng nghiên cứu sinh y học. Hiện tại, nó bao gồm các cơ sở dữ liệu về tín hiệu sinh y học đa thông số từ hệ tim-phổi, thần kinh và các cơ sở dữ liệu khác từ những người khỏe mạnh cũng như từ các bệnh nhân mắc nhiều tình trạng khác nhau có ý nghĩa lớn đối với sức khỏe cộng đồng, bao gồm loạn nhịp nguy hiểm đến tính mạng, suy tim sung huyết, ngưng thở khi ngủ, rối loạn thần kinh và lão hóa. Bộ công cụ Sinh lý (PhysioToolkit) là một thư viện phần mềm nguồn mở cho xử lý và phân tích tín hiệu sinh lý, phát hiện các sự kiện có ý nghĩa sinh lý sử dụng cả kỹ thuật cổ điển và phương pháp mới dựa trên vật lý thống kê và động lực phi tuyến, hiển thị và mô tả tín hiệu tương tác, tạo cơ sở dữ liệu mới, mô phỏng các tín hiệu sinh lý và tín hiệu khác, đánh giá định lượng và so sánh các phương pháp phân tích, và phân tích các quá trình không ổn định. Mạng Sinh lý (PhysioNet) là diễn đàn trực tuyến để phổ biến và trao đổi các tín hiệu sinh y học đã ghi và phần mềm nguồn mở để phân tích chúng. Nó cung cấp các cơ sở cho việc phân tích hợp tác dữ liệu và đánh giá các thuật toán mới được đề xuất. Ngoài việc cung cấp quyền truy cập điện tử miễn phí vào dữ liệu của PhysioBank và phần mềm của PhysioToolkit thông qua Mạng Lưới Toàn Cầu (http://www.physionet.org), PhysioNet cung cấp các dịch vụ và đào tạo thông qua các hướng dẫn trực tuyến để hỗ trợ người dùng với các mức độ chuyên môn khác nhau.